在神經元模型中，izhikevich模型相較於hh模型和if模型，具有準確度高（相比if），計算簡單（相比hh）等優點，其數學表示式如下：
v『 =0.04v^2 + 5v + 140 - u + i
u』 =a(bv - u)
if v > 30 mv;
then
v=cu=u + d:
現在網路上和各大論壇所有的大部分都是多神經元模型，有關於單個神經元模型的**很少，這不利於我們對於其特性的探索。
因此，我將附上izhikevich的單神經元matlab**
具體**如下：
a=0.02;
b=0.2;
r=rand(1);
c=-50+15*r^2;
d=8-6*r^2;
v=-65;
u=b*v;
vv=;
uu=;
tau=0.25;
tspan=200:tau:1000;
t1=30;
for t=tspan
if(t>t1)
i=10+(0.015*(t-t1));
else
i=10;
endv=v+tau*(0.04*v^2+5*v+140-u+i);
u=u+tau*a*(b*v-u)
if v>30
vv(end+1)=30;
v=c;
u=u+d;
else
vv(end+1)=v;
endendplot(tspan,vv);
set(gca,'fontsize',25);
xlabel('time/ms','fontsize',25);ylabel('time/ms','fontsize',25)；
人工神經元
神經元是構成神經網路的最基本單位，構造乙個人工神經網路系統的首要任務就是構造人工神經網路模型。1 人工神經元的基本構成 我們希望人工神經元可以模擬生物神經元的一階特性 輸入訊號的加權和。對於每乙個人工神經元來說，可以接受一組來自系統中其他神經元的輸入訊號，每個輸入對應乙個權，所有輸入的加權，所有輸入...
神經元細節
單個神經元的模型如下圖所示 在右圖中，神經元的激勵反應可分為兩大部分 1 神經元接受刺激，並對所有的刺激進行加權求和，然後加上偏置，得到激勵值 2 將激勵值作為輸入，輸入到啟用函式，最後通過激勵函式的作用得到最後的響應 注意 這裡總共分為兩個過程，不能忽視最後啟用函式的作用。乙個線性分類器就可以看作...
多組神經元
p 0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 0.3 0.5 1.5 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 1.5 1.3 t 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 r,q size p s,q size t net ...