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第四章 結果與討論 對於整個

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Academic year: 2021

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Fig. 25: (a)  四種不同的分佈類型。(斜線部分) (b)當α = 1, time step T 0  = 0.02 hr 時,在四種不同的分佈下,形成突觸聯結的數目與所需時間的關係圖。  另外,我們在α=1 的尋找機制下,進行 random、center、side 與 outer 的四 組不同的分佈類型的模擬,其中 center、side 與 outer 的分佈密度是相同的,僅有 幾何的分佈區域形狀不同。由 Fig.25(b)的結果,對這四組形成突觸聯結所需的時 間進行分析,可以明顯的分辨出來,
Fig. 36 :  在 random  分佈下的神經網路系統,其有產生興奮現象的神經元數目隨 著時間的演化圖。其中(  )代表 Nc = 600;(  )代表 Nc = 800;(  )代表 Nc = 1000; (  )代表 Nc = 1200;(  )代表 Nc = 1500。突觸可塑性變化依照 STDP learning  model  學習,外加電流在 t = 2000 ms  時關閉。  Fig.37 : 突觸經由 STDP model 學習後,所產生的增益效應與神經網路的突觸聯 結數目關係圖。
Fig. 39:  當 Nc =1200,在 Recall Phase  階段個別的神經元其整體的突觸強度與活 性變化隨時間演變的關係圖。活性:(  )代表 active,(  )代表 silent。(a) t = 20  msec;(b) t = 100 msec;(c) t = 200 msec;(d) t = 2.02 sec;(e) t = 2.1 sec;(f) t = 2.2  sec。

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