<div dir="ltr"><div><div>Hi Brian,<br><br></div>It is possible to reset the simulator without rebuilding the network, by calling network.reset().  That will reset all the neural states to random initial conditions.  However, that kind of resetting will not give you a lot of trial to trial variability, because most networks are not very sensitive to those initial conditions (that's one of the strengths of the NEF).  If you really want to explore the range of performance of a model, then you do need to rebuild the whole thing, as you are doing now.  It's during that build process that the encoders, decoders, and neuron parameters are generated (that's why it's a bit slower, as you note), which is where most of the variability comes from in a model.<br>
<br></div>Daniel<br></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On 13 June 2014 11:15, Brian Krainer <span dir="ltr"><<a href="mailto:bkrainer731@gmail.com" target="_blank">bkrainer731@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div>Hello,<br><br>Is there a way to 'reset' a network without having to rebuild it? I'm running an experiment and each trial I just reload the network which is a little bit slow. If I add a seed then each trial produces the same exact output which isn't want to be happening. After a network has been built is it deterministic? <br>

<br></div>Thanks,<br></div>Brian<br></div>
<br>_______________________________________________<br>
nengo-user mailing list<br>
<a href="mailto:nengo-user@ctnsrv.uwaterloo.ca">nengo-user@ctnsrv.uwaterloo.ca</a><br>
<a href="http://ctnsrv.uwaterloo.ca/mailman/listinfo/nengo-user" target="_blank">http://ctnsrv.uwaterloo.ca/mailman/listinfo/nengo-user</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>