皮质柱仿生神经网络 (Cortical Column Neural Network)

这是一个仿照大脑皮质柱结构设计的神经网络实现。该项目模拟了大脑中皮质柱的工作原理，构建了一个模块化的神经网络架构。

简介

皮质柱是大脑皮层的基本功能单元，具有相似功能的神经元会组织成垂直的柱状结构。本项目基于这一生物启发，实现了一个人工神经网络，其中每个"皮质柱"负责处理输入数据的一部分特征。

特点

• 模块化设计：每个皮质柱独立处理特定的输入特征
• 可扩展架构：可以根据需要增减皮质柱数量
• 仿生学原理：基于真实的神经科学发现设计网络结构
• 灵活应用：目前以MNIST手写数字识别为例，但架构可应用于其他任务

当前状态

这是一个正在开发中的项目，神经网络架构可能会持续改进和调整。当前版本专注于MNIST数据集上的分类任务。

后续计划

• 改进网络架构，添加柱间抑制和激活（全连接会导致随着皮质柱增加复杂度N^2，需要考虑局部连接和临近激活）
• 增加对更多数据集的支持
• 优化性能和准确率
• 探索更复杂的皮质柱间连接模式

Venv&requirements.txt

创建虚拟环境并安装依赖：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

---

注：此项目为实验性质，旨在探索仿生神经网络的设计和应用