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--- neurali:nest_tutorial3 [2015/06/09 15:13] – created profpro
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+===== Tutorial (part three) =====
+Quando si usa la funzione nest.Connect si possono fornire 4 argomenti
+<code>connessioneid = {"rule":"fixed_indegree","indegree":k}
+sinapsiid = {"model":"stdp_synapsi","weight":1.0}
+listaid = nest.Connect(lista1, lista2, connessioneid, sinapsiid)
+</code>
+Una lista di nodi può essere collegata in modo casuale ad un'altra lista (vedi tutorial two).
+Allo stesso modo, le connessioni che collegano questi nodi possono avere dei pesi uguali oppure che variano in modo casuale. Oltre al peso però ci possono essere anche altri parametri della synapsi.
+tipi di distribuzione di probabilità (o [[neurali:percettrone#funzione_di_attivazione]]?):
+  * normal (gaussiana)
+  * lognormal
+  * binomial
+  * uniform (basta specificare i parametri low e high dentro cui si possono pescare valori numerici)
+  * uniform int
+  * exponential
+  * gamma
+  * poisson
+Il precedente esempio, quindi, potrebbe essere modificato in questo modo
+<code>connessioneid = {"rule":"fixed_indegree","indegree":k}
+pesi = {"distribution": "uniform", "low": Wmin, "high": Wmax}
+sinapsiid = {"model":"stdp_synapsi","weight":pesi, "delay":1.0}
+listaid = nest.Connect(lista1, lista2, connessioneid, sinapsiid)
+</code>