场景1: CANN建模与仿真

关于构建、仿真和分析连续吸引子神经网络的综合教程。

基础教程

基本CANN建模

• 教程 1：构建和使用 CANN 模型
• 教程 2：任务生成与 CANN 仿真
• 教程 3: 分析与可视化方法
• 教程 4: CANN 参数效应
• 教程 5：网格细胞的路径积分及其空间表征分析

进阶教程

进阶应用

• 教程 6：层级化路径积分网络
• 教程 7：头向细胞与网格细胞系统中的 Theta 扫描
• 教程 8：Theta 扫过位置细胞网络

学习路径

对于初学者:

1. 从教程1-4（基础部分）开始

2. 按顺序完成每个教程

3. 运行所有代码单元以理解概念

4. 尝试调整参数

对于进阶用户:

• 教程5: 基于速度的网格细胞路径积分

• 教程6: 多尺度空间表征

• 教程7: Theta调制动力学

• 教程8: 带位置细胞的复杂环境

前置要求

• 对神经网络的基本理解

• Python编程经验

• 熟悉NumPy和matplotlib

预计时间

• 基础教程（1-4）: 2-3小时

• 进阶教程（5-8）: 2.5小时

• 总计: 5小时