1 引言 突触可塑性 (Synaptic plasticity)指经验能够修改神经回路功能的能力。特指基于活动修改突触传递强度的能力，是大脑适应新信息的主要调查机制。分为短期和长期突触可塑性，分别作用于不同时间尺度，对感官刺激的短期适应和长期行为改变及记忆存储至关重要。 非对称 STDP 学习规则与对称 Hebbian 学习规则的区别 2 Hebbian学习规则 （1）数学模型 He

获取本文论文原文PDF，请公众号留言：论文解读 引言：在线平台推荐系统的挑战与机遇 在线平台已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，它们提供了丰富多样的商品和服务。然而，如何为用户推荐感兴趣的项目仍然是一个挑战。为了解决这个问题，研究者们提出了序列推荐任务，旨在从用户的历史行为序列中提炼出用户的兴趣，并据此进行恰当的推荐。尽管现有的方法在捕捉用户兴趣方面取得了一定的进展，但随机噪声的存

stdp最重要的是两个窗口函数 根据这个方程我们刻画出他的轨迹，代码如下 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义STDP参数tau_pos = 30 # 正向突触权重变化的时间常数tau_neg = 30 # 负向突触权重变化的时间常数A_pos = 0.1 # 正向突触权重变化的幅度A_neg = -0

最近看了很多的STDP的工作原理，比如 SNN系列｜学习算法篇(6)脉冲时序依赖可塑性STDP_脉冲时间依赖可塑性-CSDN博客 Spike-Timing Dependent Plasticity - Scholarpedia 这两篇的介绍的代码非常的详细，我就不再赘述了 我设计的STDP的是基于最邻近匹配的： #include<iostream>#include<vector>#i