Brian Un simulador controlado por el reloj para picos redes neuronales
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Brian Descripción

Un simulador controlado por el reloj para picos redes neuronales. Brian es un simulador gratuito para grabar redes neuronales disponibles en casi todas las plataformas. La motivación para este proyecto es que un simulador no solo debe guardar el tiempo de los procesadores, sino también la época de los científicos. Es fácil aprender y usar, altamente flexible y fácilmente extensible. El paquete de Brian y las simulaciones que usan todo están escritas en el lenguaje de programación de Python, que es un lenguaje fácil, conciso y altamente desarrollado con muchas funciones avanzadas y herramientas de desarrollo, excelente documentación y una gran comunidad de usuarios que brindan paquetes de soporte y extensión. Nota : Brian se desarrolla, proporcionado y licenciado bajo los términos de la licencia de Cecill. Aquí hay algunas características clave de "Brian": · Modelos: los modelos se definen directamente por sus ecuaciones; Se puede personalizar el umbral y reinicio (para modelos de integración y bomberos). Se pueden usar modelos integrales y de fuego y modelos de tipo Hodgkin-Huxley. Los modelos con dendritas son posibles, aunque no está optimizado para este caso (en la práctica, Brian aún es útil para modelos con algunos compartimentos, pero no con árboles dendríticos reconstruidos). · Métodos de integración: integración exacta para modelos lineales, EULER y EULER exponencial para modelos no lineales. También son posibles ecuaciones diferenciales estocásticas. · Conectividad: se puede definir directamente o con funciones predefinidas (para la conectividad total o aleatoria), y pueden incluir retrasos en la transmisión. · Unidades: Brian tiene un sistema para definir cantidades con dimensiones físicas. Las operaciones y las ecuaciones aritméticas se verifican para la consistencia dimensional, lo que puede ayudar a eliminar los errores y errores de escalado difíciles de depurar en las ecuaciones. · Control y monitoreo: todas las variables internas del simulador se pueden acceder directamente para inicializar la red o controlarla a medida que se ejecuta. Las espigas y las variables de estado se pueden monitorear y guardar en un archivo o usarse directamente. Todos los monitores pueden ser personalizados. · Análisis y trazado: cualquier paquete de Python se puede usar en combinación con Brian, en particular los paquetes de computación científica nómada y científica, y el paquete gráfico de pilab que refleja la sintaxis de los comandos de trazado de matlab. · Velocidad: Brian utiliza operaciones basadas en vectores (usando adormecidas y scipy) para simular poblaciones neuronales de manera muy eficiente. Para redes grandes, el costo de la interpretación es pequeño y la velocidad es comparable al código C. · Plasticidad: Por el momento hay algún apoyo básico de la plasticidad a corto plazo, y un soporte más básico de la plasticidad dependiente del tiempo de espiga. · Computación distribuida: Brian se puede usar con el paquete paralelo de Python para ejecutar las simulaciones independientes en un clúster o en diferentes procesadores (por ejemplo, ejecutando una simulación con diferentes valores de parámetros). · Inferiores: el paquete Cherrypy se puede usar para escribir interfaces HTML a las simulaciones de Brian (ejecutarse localmente o en un servidor web). Requisitos: · Python · NOMBRES · Scipy · Sympy · PYLAB ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · STDP ahora funciona con la conexión de retraso · Eventclock añadido · Añadido recientestateonitor · Opción de colorma agregada para Statemonitor.Plot · Módulo de matriz cronometrado agregado, consulte la clase Timedarray para obtener más detalles. · Se agregaron informes de progreso opcionales para ejecutar () · Nueva función de recuperación () (conversa a olvidar ()) · Módulo de informes de progreso agregado (Brian.utils.ProgressReporting) · Spikemonitor agregado.SPikeTimes · Guía de desarrollador agregada para documentos. · Versión temprana de Brian.Hears Subpackage para modelado auditivo · Varias correcciones de errores

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