refractoring

src/forward.jl

@@ -166,6 +166,8 @@ function (n::alif_neuron)(kfn::knowledgeFn)
         n.phi = (n.gammaPd / n.v_th) * max(0, 1 - (n.v_t1 - n.av_th) / n.v_th)   
         n.decayedEpsilonRec = n.alpha * n.epsilonRec
         n.epsilonRec = n.decayedEpsilonRec + n.z_i_t 
+        n.epsilonRecA = (n.phi * n.epsilonRec) +
+                        ((n.rho - (n.phi * n.beta)) * n.epsilonRecA)
     end
 end
 

src/learn.jl

@@ -140,8 +140,6 @@ end
 """ alif_neuron learn()
 """
 function learn!(n::alif_neuron, error::Number)
-    n.epsilonRecA = (n.phi * n.epsilonRec) +
-                        ((n.rho - (n.phi * n.beta)) * n.epsilonRecA)
     n.eRec_v = n.phi * n.epsilonRec
     n.eRec_a = -n.phi * n.beta * n.epsilonRecA
     n.eRec = n.eRec_v + n.eRec_a

src/snn_utils.jl

@@ -274,14 +274,6 @@ function adjust_internal_learning_rate!(n::compute_neuron)
                                 n.internal_learning_rate * 1.005
 end
 
-function push_epsilon_rec_a!(n::lif_neuron)
-    # skip
-end
-
-function push_epsilon_rec_a!(n::alif_neuron)
-    push!(n.epsilonRecA, 0)
-end
-
 """ compute synaptic connection strength. bias will shift currentStrength to fit into
     sigmoid operating range which centred at 0 and range is -37 to 37.
     # Example
@@ -307,8 +299,8 @@ function synapticConnStrength(currentStrength::AbstractFloat, updown::String, bi
 end
 
 function synapticConnStrength(n::compute_neuron)
-    for connStrength in n.synapticStrength
-        
+    for (i, connStrength) in enumerate(n.synapticStrength)
+        n.
         synapticConnStrength