Brian. Um simulador acionado por clock para redes neurais de spiking
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Brian. Descrição

Um simulador acionado por clock para redes neurais de spiking Brian é um simulador livre para spiking Neural redes disponíveis em quase todas as plataformas. A motivação para este projeto é que um simulador não deve apenas salvar o tempo dos processadores, mas também o tempo dos cientistas.Brian é fácil de aprender e usar, altamente flexível e facilmente extensível. O pacote de Brian em si e simulações usando estão todos escritos na linguagem de programação Python, que é uma linguagem fácil, concisa e altamente desenvolvida com muitos recursos avançados e ferramentas de desenvolvimento, excelente documentação e uma grande comunidade de usuários que fornecem pacotes de suporte e extensão. : Brian é desenvolvido, fornecido e licenciado sob os termos da Licença Cecill. Aqui estão algumas características principais de "Brian": · Modelos: modelos são definidos diretamente por suas equações; Limiar e redefinir (para modelos integrados e fogo) podem ser personalizados. Ambos os modelos de integração e fogo e modelos de tipo Hodgkin-Huxley podem ser usados. Modelos com dendritos são possíveis, embora não seja otimizado para este caso (na prática, Brian ainda é útil para modelos com alguns compartimentos, mas não com árvores dendríticas reconstruídas). · Métodos de integração: integração exata para modelos lineares, Euler e Euler Exponencial para modelos não lineares. Equações diferenciais estocásticas também são possíveis. · Conectividade: pode ser definida diretamente ou com funções predefinidas (para conectividade aleatória ou aleatória), e pode incluir atrasos de transmissão. · Unidades: Brian tem um sistema para definir quantidades com dimensões físicas. Operações e equações aritméticas são verificadas para consistência dimensional, que podem ajudar a eliminar os erros de escala e erros de depuração e erros para entrar nas equações. · Controle e monitoramento: Todas as variáveis internas do simulador podem ser acessadas diretamente para inicializar a rede ou controlá-la como ela é executada. Spikes e variáveis de estado podem ser monitorados e salvos em um arquivo ou usado diretamente. Todos os monitores podem ser personalizados. · Análise e plotagem: qualquer pacote Python pode ser usado em combinação com Brian, em particular os pacotes de computação científica numpy e scipy, e o pacote de gráficos pilab que espelha a sintaxe dos comandos de plotagem de Matlab. · Velocidade: Brian usa operações baseadas em vetor (usando numpy e scipy) para simular populações neurais de maneira muito eficiente. Para grandes redes, o custo da interpretação é pequeno e a velocidade é comparável ao código C. · Plasticidade: No momento, há algum apoio básico da plasticidade de curto prazo, e um pouco mais básico de plasticidade dependente do tempo de espigão. · Computação distribuída: Brian pode ser usado com o pacote Python paralelo para executar as simulações independentes em um cluster ou em diferentes processadores (por exemplo, executar uma simulação com valores de parâmetros diferentes). · Inferfaces: O pacote Cherrypy pode ser usado para gravar interfaces HTML para simulações de Brian (funcionando localmente ou em um servidor da Web). Requisitos: · Pitão · NUMPY. · Scipy. · Sympy. · Pylab. O que há de novo nesta versão: · O STDP agora trabalha com a DelayConnection · Adicionado eventchclock · Adicionado recente recente · Adicionado opção de Colotap a Stbereonitor.Plot · Módulo de array cronometrado adicionado, consulte a classe TimeDarray para detalhes. · Adicionado relatórios opcionais de progresso a ser executado () · Nova função de recall () (Converse a esquecer ()) · Módulo de Relatório de Progresso Adicionado (Brian.Utils.ProgressReporting) · Adicionado Spikemonitor.Spiketimes. · Adicionado Guia do desenvolvedor para docs · Versão inicial de Brian.Hears subpackage para modelagem auditiva · Várias correções de bugs

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