Программа моделирует обучение спайковой нейронной сети под действием синаптической пластичности Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Для решения задачи классификации рукописных цифр из набора данных Optdigits или ММ ST. Сеть состоит из двух слоев нейронов, возбуждающего и тормозящего: каждый возбуждающий нейрон связан непластичными связями с одним тормозящим, а каждый тормозящий - со всеми возбуждающими нейронами, который возбуждает его самого. Пластичностью STDP обладают входные связи возбуждающих нейронов. Реализована возможность подавать на каждый нейрон своё подмножество компонентов входного вектора. Результат классификации: каждому возбуждающему нейрону сети ставится в соответствие класс, на который нейрон был наиболее активен во время подачи тренировочной выборки, и затем при подаче тестировочной выборки нейрон количеством своих спайков голосует за свой класс; нейрон голосует своими спайками за все классы одновременно, но с различными весами. Может проводиться перенормировка пластичных весов перед подачей на сеть каждого входного примера, чтобы сумма весов входных синапсов нейрона оставалась неизменной. Тип ЭВМ: IBM PC-совместю ПК; ОС: удовлетворяющая стандарту POSIX. Python, Bash