神经脉冲网络

snn图像识别，用pyNN编写的代码，用于训练单层前馈尖峰网络，具有全部连接，形成任意输入和目标输出尖峰模式之间的关联。或者，输入模式可以与由其他（教师）神经元提供的目标输出尖峰模式相关联。更多细节参见：Gardner，B。＆Grüning，A。（2016）。尖峰神经网络中的监督学习用于精确时间编码

import numpy as np
from neuron import neuron
import random
from recep_field import rf
import cv2
from spike_train import encode
from weight_initialization import learned_weights_x
from weight_initialization import learned_weights_o

#Parameters
global time T dt t_back t_fore w_min
T = 200
time  = np.arange（1 T+1 1）
t_back = -20
t_fore = 20
Pth = 5.5
m = 256 #Number of neurons in first layer
n = 4 #Number of neurons in second layer

layer2 = []

# creating the hidden layer of neurons
for i in range（n）:
	a = neuron（）
	layer2.append（a）

#synapse matrix	
synapse = np.zeros（（nm））

#learned weights
synapse[0] = learned_weights_x（）
synapse[1] = learned_weights_o（）

#random initialization for rest of the synapses
for i in range（2n）:
	for j in range（m）:
		synapse[i][j] = random.uniform（-0.

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-06-15 10:54  Spiking-Neural-Network-master\
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     文件         542  2018-06-15 10:54  Spiking-Neural-Network-master\classification\neuron.py
     文件         849  2018-06-15 10:54  Spiking-Neural-Network-master\classification\recep_field.py
     文件        1052  2018-06-15 10:54  Spiking-Neural-Network-master\classification\spike_train.py
     文件         536  2018-06-15 10:54  Spiking-Neural-Network-master\classification\weight_initialization.py
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     文件        1259  2018-06-15 10:54  Spiking-Neural-Network-master\encoding\README.md
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............此处省略34个文件信息