CANNs 文档

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CANNs（连续吸引子神经网络工具包）是一个基于BrainPy构建的Python库，BrainPy是一个强大的脑动力学编程框架。它简化了连续吸引子神经网络和相关类脑模型的实验。它提供了即用型模型、任务生成器、分析工具和管道，使神经科学和 AI 研究人员能够快速从想法转变为可重现的仿真。

可视化展示

1D CANN 平滑追踪 平滑追踪过程中的实时动力学	2D CANN 群体编码 空间信息编码模式
Theta 扫描分析 网格细胞和方向细胞网络的 theta 节律调制
Bump 分析 1D bump 拟合与分析	环面拓扑分析 3D 环面可视化与解码

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uv pip install canns

# 或使用 pip
pip install canns

# GPU 支持
pip install canns[cuda12]
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介绍

• 为什么选择 CANNs？

快速入门指南

• 快速入门
  • 安装指南
  • 如何构建 CANN 模型？
  • 如何生成任务数据？
  • 如何分析 CANN 模型？
  • 如何分析实验数据？
  • 如何训练脑启发式模型？
  • 概述

核心概念

• 核心概念
  • 设计哲学与架构概览
  • 模型集合
  • 任务生成器
  • 分析方法
  • 脑启发训练
  • 概述

完整详细教程

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资源

• GitHub 仓库
• GitHub Issues
• 讨论区

语言: English | 中文

社区和支持

• GitHub 仓库: https://github.com/routhleck/canns

• 问题报告: https://github.com/routhleck/canns/issues

• 讨论区: https://github.com/routhleck/canns/discussions

• 文档: https://canns.readthedocs.io/

贡献

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引用

如果您在研究中使用了 CANNs，请引用：

@software{he_2025_canns,
   author       = {He, Sichao},
   title        = {CANNs: Continuous Attractor Neural Networks Toolkit},
   year         = 2025,
   publisher    = {Zenodo},
   version      = {v0.9.0},
   doi          = {10.5281/zenodo.17412545},
   url          = {https://github.com/Routhleck/canns}
}