SNN matlab

以下是使用MATLAB实现SNN（脉冲神经网络）的简单示例：

% 设置神经元和突触参数
num_neurons = 100; % 神经元数量
num_synapses = 1000; % 突触数量

% 初始化神经元和突触
neurons = zeros(num_neurons, 1); % 神经元状态
synapses = zeros(num_neurons, num_synapses); % 突触权重矩阵

% 模拟神经元的动态行为
for t = 1:100 % 模拟100个时间步长
    % 生成随机输入脉冲
    input_spikes = rand(num_neurons, 1) < 0.1; % 10%的神经元会发放脉冲
    
    % 更新神经元状态
    neurons = neurons + input_spikes;
    
    % 更新突触权重
    for i = 1:num_neurons
        synapses(i, :) = synapses(i, :) + input_spikes' * 0.1; % 根据STDP规则更新权重
    end
end

% 绘制突触权重矩阵
imagesc(synapses);
colorbar;

这段代码首先设置了神经元和突触的参数，然后初始化了神经元和突触。接下来，在主循环中模拟了神经元的动态行为，根据输入脉冲更新神经元状态，并根据SNN的学习规则（STDP）更新突触权重。最后，使用MATLAB的`imagesc`函数绘制了突触权重矩阵。