qq5q13638的博客

脉冲神经网络（SNN）是模拟生物神经行为的计算模型，它们通过模拟神经元的脉冲活动来处理信息。SNN的研究可以追溯到最早的**被动膜模型**，这些模型试图描述神经元的电生理特性。本博客将从SNN的起源讲起，逐步深入到**HH模型**的基本原理，再到**Izhi模型**的简化与应用。我们将通过Yamamoto2024的论文，探讨SNN如何与湿实验相结合，以及这种结合如何推动了神经科学和人工智能的交叉发展。

在神经科学领域，理解大脑如何通过其复杂的**网络结构**实现**高级功能**一直是一个核心议题。最近，一项发表在《Nature Communications》上的研究为我们提供了新的视角，该研究由Nobuaki Monma和Hideaki Yamamoto博士领导的团队完成，他们通过创新的实验和计算模型，揭示了在生物神经网络中引入方向性连接如何显著影响网络的动态行为和功能性复杂度。

通过本文，你将获得1. 单个节点的Kuramoto模型，以及其中参数的含义2. 正弦耦合的Kuramoto3. Kuramoto模型的平均场分析 (Mean-Field)，这也揭示了模型与复分析的关系4. 一般的Kuramoto网络

这一篇文章，主要是给非线性动力学，对微分方程模型参数拟合感兴趣的朋友写的。笼统的来说，这与混沌系统的预测有关；传统的机器学习的模式识别虽然也会谈论预测结果，但他们一般不会涉及连续的预测。这里我们考虑的是，连续的预测，而不仅是进行一步预测。比如生物神经元的发放序列，股票序列，天气序列等等。