snn python 代码 多分类
时间: 2024-09-19 12:06:06 浏览: 33
SNN(Spiking Neural Network,突触神经网络)是一种基于生物神经元工作原理的人工神经网络模型,它使用脉冲信号(spikes)来进行信息处理。在Python中,你可以使用特定库如Brian2、NeuroTools、PyNN等来编写SNN的多分类代码。
下面是一个简单的例子,使用Brian2库创建一个基本的SNN进行多分类任务:
```python
from brian2 import *
# 创建模型参数
N_classes = 5 # 多类别数量
N_neurons_per_class = 10
input_width = 10
# 定义时间常数和阈值
tau = 20 * ms
V_reset = -70 * mV
V_th = -50 * mV
# 创建输入和神经元
synapses = Synapses(input spikes=PoissonGroup(input_width, rate=10 * Hz),
neurons=NeuronGroup(N_classes * N_neurons_per_class,
'v : volt (unless refractory)',
threshold=V_th, reset=V_reset, method='euler'))
# 连接和权重设置
synapses.connect(j='i % N_neurons_per_class', i=np.arange(N_classes) + N_neurons_per_class * j)
synapses.w = 'rand() * 0.1 * mV'
# 训练过程(这里简化为一次学习)
synapses.v = V_reset
synapses_fire = input_width * True
for _ in range(100): # 非真实训练,只是一个示例
synapses_fire = spike_when(v>V_th)(synapses.i, synapses.j)
synapses.w += 0.1 * spk_count(synapses) * mV # 来自刺激的强化学习更新
# 最终预测
post_synaptic_potentials = synapses.post spikes
predictions = np.argmax(post_synaptic_potentials, axis=0)