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Independent variable time-step integration of individual neurons for network simulations

机译:用于网络仿真的单个神经元的独立可变时步积分

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摘要

Realistic neural networks involve the coexistence of stiff, coupled, continuous differential equations arising from the integrations of individual neurons, with the discrete events with delays used for modeling synaptic connections. We present here an integration method, the local variable time-step method (Ivardt), that uses separate variable-step integrators for individual neurons in the network. Cells that are undergoing excitation tend to have small time steps, and cells that are at rest with little synaptic input tend to have large time steps. A synaptic input to a cell causes reinitialization of only that cell's integrator without affecting the integration of other cells. We illustrated the use of Ivardt on three models: a worst-case synchronizing mutual-inhibition model, a best-case synfire chain model, and a more realistic thalamocortical network model.
机译:现实的神经网络涉及各个神经元的积分所产生的刚性,耦合,连续微分方程的共存,其中离散事件和延迟用于建模突触连接。我们在这里介绍一种集成方法,即局部变量时步方法(Ivardt),该方法对网络中的单个神经元使用单独的变量步积分器。处于激发状态的细胞趋向于具有较小的时间步长,而处于静止状态且突触输入很少的细胞趋向于具有较大的时间步长。单元格的突触输入仅导致该单元格的整合子重新初始化,而不会影响其他单元格的整合。我们说明了在三个模型上使用Ivardt的情况:最坏情况的同步相互抑制模型,最坏情况的synfire链模型和更现实的丘脑皮质网络模型。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2005年第4期|p. 903-921|共19页
  • 作者

    Lytton WW; Hines ML;

  • 作者单位

    Suny Downstate Med Ctr, Dept Physiol Pharmacol & Neurol, Brooklyn, NY 11203 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    MODELS;

    机译:楷模;

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