Bindsnet使用

最新推荐文章于 2025-06-28 09:34:39 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-28 09:34:39 发布 · 2.1k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

Bindsnet是一个基于pytorch实现的用于搭建SNN的框架。

关于网络构建：

(1)首先初始化一个网络：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from bindsnet.network import Network, nodes, topology, monitors
#初始化一个网络
network = Network(dt=1.0)

(2)定义层，以及层与层之间的连接(其中moitor用于记录网络运行过程中各层的电压和脉冲)

X = nodes.Input(100) #输入层
Y = nodes.LIFNodes(100) #LiF神经元层
C = topology.Connection(source=X, target=Y, w = torch.rand(X.n, Y.n)#这边的n就是X和Y的维度

(3)将上述组件添加进网络

network.add_layer(layer=X, name='X')
network.add_layer(layer=Y, name='Y')
network.add_connection(connection=C, source='X', target='Y')
network.add_monitor(monitor=M1, name='X')
network.add_monitor(monitor=M2, name='Y')

（4）构建输入，运行网络

data = 15 * torch.rand(100)#随机输入
train = encoding.poisson(datum=data, time=5000)#possion编码，时间长度为5000 
inputs = {'X' : train}
network.run(inputs=inputs, time=50