接收字段为python中的尖峰神经网络进行计算

Question

我想在python中计算尖峰神经网络的感受域（例如高斯）。假设我想对虹膜数据集进行编码并将其转换为尖峰序列。我使用Brian框架，我正在寻找一种编码数据集的方法。

有没有办法自动完成？甚至是任何解释转型过程的网站？我已经阅读了几篇论文，但这个过程部分解释了......

提前致谢

Answer 1

对于重叠高斯RF，您需要知道每个变量的最小值（I_min）和最大值（I_max）。然后，（再次为每个变量），您创建一个N输入神经元数组，位于N重叠高斯的峰值处。使用以下公式在可变范围内均匀地隔离神经元（这当然是伪代码）：

range = I_max - I_min
for (i = 1..N)
    gaussian_i_mean = I_min + range * (2*i - 3) / (2 * (N - 2))
    gaussian_i_sd = range / (beta * (N - 2))
end for

beta控制高斯的宽度。有关详细信息，请参阅this文件。