STDP

最新推荐文章于 2025-06-05 14:26:12 发布
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Henry Markram提出STDP，Spike Timing Dependent Plasticity学习方法。它根据神经元学习的先后顺序，调整神经元之间连接的强弱。

对于一个神经元i而言：

如果在其他神经元j传递信息之后，它才产生反应，那么类似于因果关系，它和传递信息的神经元之间连接G(j→i)会加强；

如果它产生反应之后，其他神经元j才传递信息来，那么这个信息就有可能被忽略，即该神经元与传递信息的神经元间的连接G(j→i)会减弱。
用类似（3）中的例子。

如果每次你跳完一段新疆舞后，就给狗食物吃，次数多了，狗在看你跳舞时，变会认为离吃食物时间不远了，而流口水；但是如果每次你在给狗吃东西之后才跳一段新疆舞，那么狗会认为你有病，大倒胃口，“控制”流口水的神经元与传递你跳新疆舞的神经元之间的连接就被减弱了

 

Hebb学习规则

一文细谈SNN的基本数学原理，LIF模型，STDP与STBP学习方法
m0_74982304的博客
06-11 1万+
本文详细讲述了我在学习SNN网络是的许多困惑难点，如果你有对基本原理不明白的地方，相信你能所收获
浅浅的画一个STDP的图像吧
qq_39591612的博客
02-26 667
根据这个方程我们刻画出他的轨迹，代码如下。stdp最重要的是两个窗口函数。
LTP、LTD、STDP 学习机制
10-25
介绍LTP、LTD、STDP 学习机制，什么是LTP、LTD、STDP ，是神经网络必学知识。
斯布鲁克尔-赫布学习规则（STDP）
qq_17743307的博客
05-15 2318
斯布鲁克尔-赫布学习规则（Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP）是一种生物学上合理的学习机制，描述了神经元之间突触强度（突触权重）如何根据脉冲的时间关系来调整。STDP是赫布学习规则（Hebbian Learning Rule）的时间依赖版本，它强调了神经元之间的时序关系对学习和记忆的影响。
STDP简述
S0ybean的博客
07-05 2333
脉冲神经网络突触权重学习方法（spike timing dependent plasticity）
STDP学习机制（使用Brian2仿真）
weixin_40976881的博客
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文章目录前言公式表达式二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 本文记录了Brian2在实际使用过程中一些值得注意的细节，并不是系统的教程，若需要系统学习，可以查阅官方文档. 公式表达式 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn
Spike Timing Dependent Plasticity（STDP）
xiaolongren969的博客
10-11 1782
Spike Timing Dependent Plasticity（STDP）
精选资源
neurons:SRM和STDP等神经元模型的Python模拟
05-23
本项目专注于SRM（Spiking Response Model）和STDP（Spike-Timing Dependent Plasticity）这两种神经元模型的Python模拟。 SRM（Spiking Response Model）是一种基于脉冲的神经元模型，它考虑了神经元对输入脉冲的...
STDP8028_Schematic.pdf
05-25
标题“STDP8028_Schematic.pdf”直接表明该文档为STDP8028的电路原理图文件，其用于详细展示电子设备电路的组成结构和连接方式。原理图是电子工程领域中用于设计和分析电路的关键文件。 ### 描述解析 描述提到的...
stdp-mnist-master.zip
05-13
标题中的"stdp-mnist-master.zip"表明这是一个与STDP（突触可塑性规则）相关的项目，专门针对MNIST手写数字识别数据库。STDP是神经网络中模拟大脑学习机制的一种模型，它通过调整神经元之间的连接权重来实现自适应...
STDP8028源代码
04-14
STDP8028源代码，可供FLI32626和STDP8028使用。
Spike Timing-Dependent Construction Simulation：模拟基于 STDP 的用于脉冲神经网络的构造算法-matlab开发
06-01
尖峰时序相关构造是一种算法，旨在根据 Hebbian 尖峰时序相关可塑性 (STDP) 下的适应，从初始神经元群“生长”尖峰网络。 STDP 模拟生物神经网络适应，是根据突触前和突触后神经元尖峰的相对时间进行突触功效适应的过程。 当突触前神经元在突触后神经元出现尖峰之前立即出现尖峰时，不对称 Hebbian STDP 会产生兴奋性突触强度的增加。 这种构造性算法将 STDP 与模拟神经元作为与外部神经元连接的更大神经系统中的一个子群存在的假设相结合。 如果最近活跃的输入神经元集没有具有等效连接的关联模拟神经元，则假设存在具有这些连接的外部神经元并产生尖峰信号。 在 Hebbian STDP 下，这会导致与外部神经元的连接加强，并与最近活跃的输入神经元形成功能关联。 这个外部神经元与一组活动输入神经元相连，然后被添加到模拟神经元中。 该模拟已被开发作为应用于随机二维神经元场的尖峰时序相
matlab好看图片代码-V1stdp:来自Miconi,McKinstry&Edelman,Nat.的V1开发模型。通讯。2016年
06-08
matlab外观图片代码这是即将发表在 Nature Communications 上的 T. Miconi、J. McKinstry 和 GM Edelman 发表的论文“初级视觉皮层发育模型中快速吸引子动力学的自发出现”的代码。 该代码模拟了一小块皮质，其中包含 100 个主要神经元和 20 个抑制神经元。 兴奋性神经元在前馈和循环突触处都具有基于电压的尖峰定时依赖性可塑性（Clopath-Gerstner 算法）。 与抑制性神经元的连接是固定的和随机的。 该贴片反复暴露于自然图像，以模拟视网膜和上皮过滤的方式进行预处理。 经过多次迭代，网络发展出循环连接，支持吸引子动力学（相互连接、类似调整的神经元组，如在皮层中观察到的）以及现实的前馈感受野。 整个代码包含在一个程序中：stdp.cpp。 它需要 Eigen v3 代数库，该库非常容易安装，因为它是纯源代码。 下载并解压 Eigen 库后，您可以编译 stdp.cpp 如下（一定要适应您自己的编译器选项和目录结构）： g++ -I $EIGEN_DIR/Eigen/ -O3 -std=c++11 stdp.cpp -o stdp
Brian2学习——经典STDP模型简介及代码实现
wzcboy1的博客
07-24 2056
基于Brian2库的学习，对经典STDP模型进行介绍，以及进行代码实现
【brainpy学习笔记】突触可塑性模型1——STP/STDP模型
Fellyhosn的博客
05-10 6704
在生物体中，神经元之间的连接强度会随着时间变化，这种性质被称为突触可塑性。也就是说，刺激的时间不同，即使刺激的类型的强度相同，也会在突触后膜上产生不同的电流效应。根据连接强度变化维持的时长，将突触可塑性分为短时程可塑性与长时程可塑性。本文介绍了短时程可塑性模型STP与脉冲时序依赖可塑性STDP模型。
大脑的毫秒级学习密码：STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)如何重新定义神经网络进化法则
最新发布
qq_43664407的博客
06-05 1402
STDP是​​大脑的基本学习算法​​，它遵循一个简洁而强大的规则："一起激发的神经元会连接在一起，但先后顺序至关重要"。当一个神经元在另一个神经元之前​​精确的毫秒时间窗内激发​​，它们之间的连接会增强；若顺序颠倒，连接则会被削弱。STDP不仅是神经科学皇冠上的明珠，更是开启下一代人工智能的关键密钥。通过探索这一大脑的核心学习机制，我们获得了三大深刻认知：​​时间即信息​​：传统AI处理静态数据，而STDP将时间维度作为核心信息载体，解决了动态环境理解的根本挑战。​​极简主义美学​。
RMQ区间最值（STdp）
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/* RMQ区间最值 ST DP by sbn */ #include<iostream> #include<cmath> #include<cstdio> using namespace std; int n,m; long long a[1000001],dp[1000001][100]; int main(){ //freopen("rmq.in","r",st
STDP突触设计（一）
qq_39591612的博客
12-01 921
这两篇的介绍的代码非常的详细，我就不再赘述了。最近看了很多的STDP的工作原理，比如。回来我会写出符合我之前设计的代码。
SNN系列｜学习算法篇(6)脉冲时序依赖可塑性STDP
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Tianlong Lee的博客
05-29 3万+
Spike Timing Dependent Plasticity 脉冲时序依赖可塑性是Hebb学习的时间不对称形式，由突触前后神经元脉冲紧密的时间相关性引导的。和其他形式的突触可塑性一样，人们普遍认为它是大脑中学习和信息存储的基础，以及在大脑发育期间神经元回路的发展与完善。使用STDP，在突触后动作电位之前几毫秒反复的突触前脉冲的到达导致了许多突触成为LTP突触类型，相反，在突触后脉冲之后的重复的脉冲的到达导致同样的突触变为LTD类型。以突触前后动作电位的的时间相关函数标定的突触的变化称为STDP函数或突
stdp3
03-14
### STDP Version 3 (STDP3) 的实现与使用 #### 背景介绍 时空依赖可塑性（Spike-Timing Dependent Plasticity, STDP）是一种基于赫布学习规则的学习机制，其核心在于通过突触前后神经元发放动作电位的时间差来调整突触强度。STDP版本的发展反映了对其更深层次的理解和应用需求的变化。STDP3作为改进版之一，通常涉及更为复杂的参数设置和功能扩展。 在文献中提到的STDP模型中，存在多种变体用于优化性能或适应特定应用场景[^2]。这些变体可能引入额外的因素，例如树突位置的影响、非线性的积分特性以及抑制性和调制输入的作用[^1]。 #### 参数定义 对于STDP3的具体实现，以下是几个关键参数及其作用： - **η (\( \eta \))**: 学习率，控制每次更新时权重改变的程度。 - **\( w_{max} \)**: 最大允许权重值，防止权重无限增长。 - **μ (\( \mu \))**: 更新过程中对先前权重状态的依赖程度。 - **目标轨迹 \( x_{tar} \)**: 定义了期望的突触前活动水平相对于突触后放电时间的关系。 具体而言，当考虑不同形式的STDP规则对比实验时，上述参数被用来微调网络行为以达到最佳分类效果或其他指定任务指标。 #### Python 实现示例 下面给出一段简单的Python代码片段展示如何模拟基本的STDP过程，并假设这是接近STDP3的一种简化表示方式: ```python import numpy as np def stdp_rule(pre_spike_times, post_spike_time, weights, eta=0.1, mu=0.5, w_max=1.0): delta_t = pre_spike_times - post_spike_time # Define the STDP window function dw = np.where(delta_t >= 0, eta * np.exp(-delta_t / tau_plus), # LTP for positive Δt -eta * mu * np.exp(delta_t / tau_minus)) # LTD for negative Δt new_weights = weights + dw return np.clip(new_weights, 0, w_max) tau_plus = 20e-3 # Time constant for potentiation (in seconds) tau_minus = 30e-3 # Time constant for depression (in seconds) # Example usage with dummy data pre_spikes = np.array([0.01, 0.02]) # Pre-synaptic spike times in sec. post_spike = 0.015 # Post-synaptic spike time in sec. weights = np.array([0.4, 0.6]) updated_weights = stdp_rule(pre_spikes, post_spike, weights) print(updated_weights) ``` 此函数实现了标准的双指数型STDP曲线计算逻辑，其中`dw`代表依据Δt计算得出的权重量化变化量；最终返回经过裁剪后的最新权重向量确保不会超出预设范围\[0,w_{max}\]. #### 注意事项 如果尝试运行某些旧有项目可能会遇到兼容性问题比如缺少`weave`库的情况，则需按照提示单独安装相应包解决此类错误消息如:`ValueError: num must be 1 <= num <= 3, not 0`表明索引越界需要修正访问数组元素的方式或者重新审视数据结构设计合理性[^3]。 --- ###
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