【代码阅读记录】Spiking-Neural-Network---Genre-Recognizer（脉冲神经网络的风格识别器）（1）

前言：

{

    之前从工作中了解到了脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）。SNN在1952年被首次提出，被誉为第三代神经网络[1]。不过这次不打算再读论文了，我想直接找段代码[2]读读看。

    此篇记录中的代码和图全都来自[2]。

}

 

正文：

{

    代码比较少，一共不到700行，只分成了两个.py文件：FinalProject.py和FinalProjectNeuron.py。FinalProject.py应该是人口文件。

 

    GenreClassifier是分类器的类。根据代码1，此分类器的网络结构很简单，有1个输入层，3个隐含层和1个输出层，具体是138-10-20-10-1。可以看到输出层的权值被单独地初始化了。

#代码1
def __init__(self):
	self.timeStep = 2
	self.learningRate = 0.001
	self.spikingThreshold = 0.8			#Found through testing my specific neurons
	self.inputLayerSize = 138
	self.numSeconds = 2005						#Number of input neurons/pixels
	self.timeThreshold = 10  				#Time to simulate neuron for

	self.classifications = 2
	self.hiddenLayerNum = 3
	self.neuronPerLayer = [10, 20, 10]

	self.dataList = []
	self.isFirst = 0

	self.inputLayer = []
	for i in range(self.inputLayerSize):
		self.inputLayer.append(Neuron(self.timeThreshold,0))

	self.middleLayer = []
	currNumInputs = 138
	for i in range(self.hiddenLayerNum):
		currLayer = []
		for j in range(self.neuronPerLayer[i]):
			currLayer.append(Neuron(sel