spikes:尖峰编码网络的代码

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文件名称：spikes:尖峰编码网络的代码
文件大小：4.4MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-29 11:13:36
HTML 尖峰 在这里，我们提供了用于尖峰编码网络的各种模拟的代码。 以下论文的 Matlab 或 Python 代码可用： 最佳补偿：Barrett DGT、Deneve S、Machens CK（2016 年）。 神经元损失的最佳补偿。 eLife 12 月 9 日；5 pii:e12454 无监督学习：Brendel W、Bourdoukan R、Vertechi P、Machens CK、Deneve S（2020 年）。 学习表示一个接一个尖峰的信号。 PLOS CB，16（3）：e1007692。 凸优化：Mancoo A，Keemink SW，Machens CK（2020）。 通过凸优化理解尖峰网络。 NeurIPS，印刷中。

【文件预览】：
spikes-master
----UnsupervisedLearning()
--------Figure2()
--------Figure4()
--------Figure5()
----ConvexOptimization()
--------Convex_SNNs_Figure3.html(938KB)
--------Convex_SNNs_Figure4.ipynb(13KB)
--------requirements.txt(56B)
--------snn_cvx.py(12KB)
--------Convex_SNNs_Figure4.html(2.49MB)
--------README.md(934B)
--------plotting.py(2KB)
--------Convex_SNNs_Figure3.ipynb(15KB)
--------thumbnail2.png(81KB)
----README.md(576B)
----OptimalCompensation()
--------thlin.m(143B)
--------orplot.m(1020B)
--------Figure3.m(10KB)
--------Figure3JK_sim.mat(7KB)
--------Figure7.m(7KB)
--------Figure5.m(16KB)
--------Figure8_9.m(10KB)
--------Figure6.m(7KB)
--------Figure3JK.m(6KB)
--------Contents.m(1KB)
--------Weights.mat(312KB)
--------rbcolors.m(704B)
--------empty.txt(20B)
--------img18.imc(3MB)
--------scalebar.m(821B)
--------Figure4.m(7KB)
--------smooth.m(2KB)
--------Figure1.m(4KB)
--------gabor_fn.m(619B)
--------Figure2.m(10KB)