<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</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>