neurali:nest_modelli
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neurali:nest_modelli [2015/06/13 09:03] – profpro | neurali:nest_modelli [2023/05/25 10:01] (current) – [Sinapsi] profpro | ||
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+ | ======Modelli usati con NEST====== | ||
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+ | Distinguere: | ||
+ | * neurone | ||
+ | * sinapsi | ||
+ | |||
+ | Si è già visto che i neuroscienziati hanno scoperto [[neurali: | ||
+ | NEST utilizza dei modelli matematici equivalenti per i neuroni, per descrivere la generazione e la durata degli impulsi emessi. | ||
+ | |||
+ | Per descrivere i pesi delle connessioni, | ||
+ | |||
+ | ==== Sinapsi ==== | ||
+ | |||
+ | I pesi delle connessioni sono stabiliti durante la fase di [[neurali: | ||
+ | La plasticità di una sinapsi indica quanto è possibile modificare i pesi dopo la fase diaddestramento, | ||
+ | |||
+ | Anche la plasticità di una sinapsi può essere rappresentati tramite diversi modelli: | ||
+ | |||
+ | * static plasticity (default) | ||
+ | * [[neurali: | ||
+ | * short-term potentation | ||
+ | * spike-timing depending plasticity (STDP) vedere [[neurali: | ||
+ | |||
+ | Funzione python per visualizzare tutti i modelli disponibili | ||
+ | |||
+ | nest.Models(synapses) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Una delle caratteristiche che contraddistingue una sinapsi è la sua destinazione finale. | ||
+ | |||
+ | * allow_autapses: | ||
+ | * allow_multipses: | ||
+ | |||
+ | ===Tipi di connessione=== | ||
+ | |||
+ | * one_to_one (default, ogni neurone è connesso ad uno e un solo altro neurone e viceversa) | ||
+ | * all_to_all (ogni neurone è connesso a tutti gli altri neuroni, a maglia completa) | ||
+ | * fixed_indegree (parametrico, | ||
+ | * fixed_outdegree (meno efficiente del precedente) | ||
+ | * fixed_total_numer (parametrico, | ||
+ | * pairwise_bernoulli (parametrico, | ||
+ | * Questa funzione accetta anche due volte la stessa lista di nodi | ||
+ | |||
+ | ===Modelli di neuroni=== | ||
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+ | Le caratteristiche indicate hanno dei valori numerici predefiniti, | ||
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+ | [[neurali: | ||
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