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

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

事情的引子是最近的科幻电影《炭变》， 300年后，人类意识上传到数字植入物(称为“堆栈”)中，并且富人还可以不停的升级，并基本上永远活着。虽说这只是部科幻电影，但也会让很多人流口水，毕竟如果有可能实现永生，谁都愿意永远活着。 ​说实话，这不光是幻想，已经有人积极实践了，当然，有能力干这事的人，基本上是又有钱又年纪大的富豪们。13年就有报道，俄罗斯富豪德米特里·伊茨科夫日前在美国纽约林肯中心召集