Neuronal Dynamics：第四章笔记

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于 2023-01-12 21:32:29 首次发布
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Neuronal Dynamics：第四章笔记

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Neuronal Dynamics：Hodgkin-Huxley model 实验结果展示
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Hodgkin-Huxley model实验
Neuronal Dynamics：Two dimensions model 实验结果展示
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Neuronal Dynamics: Python Exercises 项目教程
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Neuronal Dynamics: Python Exercises 项目教程 1. 项目介绍 Neuronal Dynamics: Python Exercises 是一个开源项目，旨在为学习《Neuronal Dynamics》这本书的学生和研究人员提供Python练习。该项目由EPFL的LCN实验室维护，包含了与书中内容相关的Python代码和练习。通过这些练习，用户可以更好地理解和应用书...
Neuronal Dynamics：Finite cable model 实验结果展示
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01-12 233
Finite cable model
[Neuronal Dynamics 笔记] I Foundations of Neuronal Dynamics - 1 Introduction
qq_25436597的博客
07-21 2955
[Neuronal Dynamics 笔记] I Foundations of Neuronal Dynamics - 1 Introduction1. 神经元1.1 神经元的组成1.2 动作电位(action potential)/脉冲(spike)1.3 膜电位1.4 脉冲编码*(1) 频率编码(2) 时间编码(3) 群体编码(4) 稀疏编码2. 突触 1. 神经元 1.1 神经元的组成 神经...
Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition.pdf
11-28
Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition.pdf Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition.pdf
Synchronization transitions on small-world neuronal networks: Effects of information transmission delay and rewiring probability
02-20
Synchronization transitions are investigated in small-world neuronal networks that are locally modeled by the Rulkov map with additive spatiotemporal noise. In particular, we investigate the impact of...
Multiscale Analysis and Nonlinear Dynamics: From Genes to the Brain
02-15
关于大脑建模和线性系统，一些建模和统计分析
Day 33 简单的神经网络
ekprada的博客
12-09 838
从今天开始，我们将正式进入深度学习的领域。虽然机器学习只需要三行代码就能调用模型，但神经网络的灵活性更高，我们可以对模型结构、训练过程做非常多的定制。神经网络：它就像一个复杂的函数，输入数据，输出预测结果。梯度下降：这是让模型"学习"的方法，通过不断调整参数来减少误差。PyTorch：这是目前最流行的深度学习框架之一，我们接下来的项目都会基于它来开发。
【生成式AI】Cross-Attention：多模态融合的神经网络桥梁（上篇）
2401_89898861的博客
12-08 708
【生成式AI】Cross-Attention：多模态融合的神经网络桥梁（上篇）
基于 Gradio 构建神经网络 GUI 实验平台：感知器 / BP/Hopfield/AlexNet/VGG/ResNet 一站式实现
qq_43013173的博客
12-10 938
神经网络实验往往需要编写大量代码、调试参数、手动可视化结果，对于初学者而言门槛较高。所有实验均集成在统一的 GUI 界面中，支持参数调节、实时可视化、结果导出，适合教学演示、自学验证、算法对比等场景。于一体的可视化 GUI 实验平台，无需编写代码，仅通过界面交互即可完成各类神经网络实验，大幅降低了实验门槛。：通过滑块调节学习率和最大迭代次数，点击按钮触发训练，实时输出分类准确率和可视化结果。：自定义生成树和笑脸图案，支持不同噪声水平的图像恢复实验，三图对比直观展示恢复效果。
PyTorch 实现 BP 神经网络：从函数拟合到分类任务
qq_43013173的博客
12-09 1200
鸢尾花数据集包含 150 个样本，4 个特征（花萼长度、宽度，花瓣长度、宽度），3 个类别（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。在实际应用中，需要根据具体任务调整网络结构、激活函数、优化器等超参数，并结合正则化、早停等技术提高模型性能。通过不断优化和改进，BP 神经网络可以在更复杂的任务中取得更好的效果。%20b%29。
神经网络的骨架：深入解析前向传播的数学本质与工程实现
不懂先生的博客
12-10 916
在深度学习领域，前向传播常被简化为"从输入到输出的数据流动过程"。然而，这种简化理解掩盖了其丰富的数学内涵和工程实现的复杂性。本文将深入探讨前向传播不仅作为数据传递的管道，更是，一个在不同抽象层次上提取、组合和重构特征的精妙架构。我们将从数学本质出发，穿越全连接网络、卷积网络，最终抵达Transformer和混合专家系统，揭示前向传播如何从简单的线性变换演变为复杂的动态计算图。特别的，我们将聚焦于和这些前沿趋势，展示现代前向传播如何实现高效与表达力的平衡。
基于神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断研究与设计
最新发布
Dev7z的博客
12-13 140
随着全球能源结构向清洁化、低碳化转型，风力发电已成为新能源领域的重要组成部分。风电机组通常运行在高负载、强振动和复杂气候环境中，其中齿轮箱作为风电机组的关键传动部件，承担着转速和扭矩转换的重要任务，其运行状态直接影响整机的安全性和可靠性。
离散 Hopfield 神经网络：图像联想记忆与恢复实验
qq_43013173的博客
12-09 527
Hopfield网络是一种递归神经网络，通过Hebbian学习规则训练权重，能够存储和恢复模式。实验创建了树和笑脸两种模式，添加10%-25%噪声后，网络成功恢复了原始图像。Hopfield网络具有联想记忆能力，可用于模式识别、优化计算等领域，但也存在存储容量有限、易收敛到伪模式等局限。未来可通过连续Hopfield网络、Boltzmann机等方法改进网络性能。
用python模拟chay neuronal model
11-13
使用Python模拟Chay神经元模型，可借助龙格 - 库塔方法求解其微分方程。以下是具体实现代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义Chay神经元模型的参数 C = 1.0 # 膜电容 gK = 80.0 # 钾离子通道电导 gCa = 4.0 # 钙离子通道电导 gL = 2.0 # 泄漏通道电导 VK = -80.0 # 钾离子反转电位 VCa = 120.0 # 钙离子反转电位 VL = -60.0 # 泄漏反转电位 phi = 0.06 # 门控变量的时间尺度因子 p = 2.0 # 钾离子门控变量的幂次 q = 2.0 # 钙离子门控变量的幂次 r = 3.0 # 泄漏门控变量的幂次 # 定义Chay神经元模型的微分方程 def chay_model(t, y): V, n, s = y # 钾离子通道的激活变量 alpha_n = 0.01 * (V + 50.0) / (1 - np.exp(-(V + 50.0) / 10.0)) beta_n = 0.125 * np.exp(-(V + 60.0) / 80.0) # 钙离子通道的激活变量 alpha_s = 1.6 / (1 + np.exp(-(V + 10.0) / 15.0)) beta_s = 0.02 * np.exp(-(V + 60.0) / 18.0) # 膜电位的微分方程 IK = gK * (n ** p) * (V - VK) ICa = gCa * (s ** q) * (V - VCa) IL = gL * (V - VL) dVdt = (1 / C) * (-IK - ICa - IL) # 门控变量的微分方程 dndt = phi * (alpha_n * (1 - n) - beta_n * n) dsdt = phi * (alpha_s * (1 - s) - beta_s * s) return [dVdt, dndt, dsdt] # 定义龙格 - 库塔方法 def runge_kutta4(func, t0, y0, h, num_steps): t_values = [t0] y_values = [y0] t = t0 y = y0 for _ in range(num_steps): k1 = np.array(func(t, y)) k2 = np.array(func(t + h/2, y + h/2 * k1)) k3 = np.array(func(t + h/2, y + h/2 * k2)) k4 = np.array(func(t + h, y + h * k3)) y = y + h/6 * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4) t = t + h t_values.append(t) y_values.append(y) return t_values, y_values # 初始条件 V0 = -60.0 n0 = 0.0 s0 = 0.0 y0 = [V0, n0, s0] t0 = 0.0 h = 0.01 num_steps = 10000 # 运行龙格 - 库塔方法 t_values, y_values = runge_kutta4(chay_model, t0, y0, h, num_steps) # 提取膜电位 V_values = [y[0] for y in y_values] # 绘制膜电位随时间的变化 plt.plot(t_values, V_values) plt.xlabel('Time (ms)') plt.ylabel('Membrane Potential (mV)') plt.title('Chay Neuronal Model Simulation using Runge - Kutta Method') plt.show() ``` 在这段代码中，首先定义了Chay神经元模型的参数，接着实现了模型的微分方程`chay_model`。然后使用四阶龙格 - 库塔方法`runge_kutta4`来求解微分方程。最后设置初始条件，运行龙格 - 库塔方法，并将膜电位随时间的变化绘制出来[^1]。
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