Ann Hermundstad在Cosyne2020的Matlab与Python仿真实现教程

1. MATLAB简介 MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。由美国mathworks公司发布，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故而得名。 2. 人工神经网络（ANN） 人工神经网络是一种受生物神经网络启发而建立的模型，通过学习算法从输入到输出的数据映射中自我优化，进而具备对新数据进行预测或分类的能力。ANN通常包含大量的节点（或称作神经元），通过加权的方式连接。常见的ANN模型包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. Cosyne会议 Cosyne（Computational and Systems Neuroscience）是一个国际性会议，专注于计算神经科学和系统神经科学的交叉领域。该会议通常包括教程、研讨会和海报展示，旨在促进学科内知识的交流和合作。 4. Jupyter Notebook Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和说明文本的文档。用户可以利用Jupyter Notebook进行数据分析、数据可视化、教育和科学计算等。它可以运行多种编程语言，包括Python。 5. Python 3 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以代码可读性和简洁的语法而闻名。Python 3是Python的最新版本，提供了许多改进和新特性，包括改进的Unicode支持和更好的并行处理等。 6. Binder的使用 Binder是一种服务，可以将包含代码的公共存储库转换为可交互的计算环境。用户无需安装任何软件或库，即可直接在浏览器中运行代码和可视化，实现了代码的即时分享和协作。 7. 数据路径设置 在使用MATLAB时，确保源文件夹位于路径中是为了能够顺利访问和调用相关的辅助函数。这是因为在MATLAB中执行文件或函数时，MATLAB需要知道这些文件的具体位置。 8. 系统开源标签 “系统开源”通常指的是软件的源代码对于所有人都是开放的，意味着任何人都可以查看、修改和增强源代码，这通常伴随着开源许可证，例如GNU通用公共许可证（GPL）等。 9. 文件存储库 根据提供的信息，文件存储库的名称为“Cosyne-20-tutorial-master”，表明这是一个关于Cosyne 2020年会议的教程材料的主存储库。该存储库包含了多个文件，其中应该包含MATLAB脚本文件和一个或多个Jupyter Notebook文件。 通过以上知识点的介绍，我们可以了解到该资源是一个包含MATLAB和Python代码的教程材料，用于实现人工神经网络（ANN）的仿真。代码可以运行在Jupyter Notebook环境中，并且用户无需安装Python即可使用binder服务进行交互式操作。此外，MATLAB版本的脚本需要用户配置正确的文件路径以确保辅助函数能够被调用。该教程材料来源于Cosyne 2020年会议，可能包含了与神经科学相关的高级概念和技术。