text: ########################################################## README ###########################################################
  
  # This file implements STDP curve and weight update rule
  
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  import numpy as np
  from matplotlib import pyplot as plt
  from parameters import param as par
  
  #STDP reinforcement learning curve
  def rl(t):
  
  	if t>0:
  		return -par.A_plus*np.exp(-float(t)/par.tau_plus)
  	if t<=0:
  		return par.A_minus*np.exp(float(t)/par.tau_minus)
  
  
  #STDP weight update rule
  def update(w, del_w):
  	if del_w<0:
  		return w + par.sigma*del_w*(w-abs(par.w_min))*par.scale
  	elif del_w>0:
  		return w + par.sigma*del_w*(par.w_max-w)*par.scale
  
  if __name__ == '__main__':
  
  	print(rl(-20)*par.sigma)
  
  