Software (libero) di simulazione reti neurali

La simulazione computazionale del cervello può seguire due approcci diversi:

  • Approccio Bottom-Up: Si applica una risoluzione a livello cellulare (o perfino molecolare). Si descrive (matematicamente) il comportamento di un neurone e le interazioni tra neuroni. Si ottiene un sistema di equazioni differenziali percorsi da impulsi discreti (delta-impulses). Se i valori elaborati sono continui in tempo continuo, viene richiesta alta capacità di calcolo.
  • Approccio Top-Down: Si descrive una funzione cerebrale (come la visione) e si studia come viene implementata nella aree del cervello studiando i risultati degli esami di imaging funzionale.

Per la simulazione che si occupa di grandi reti neurali vengono utilizzati due principali strategie:

  1. Usare un metodo di approssimazione (Runge-Kutta) con Impulsi che hanno durata proporzionale al passo discreto del simulatore
  2. Usare un metodo di calcolo esatto, in tempo continuo, lasciando che siano gli eventi a guidare il tempo che passa.

Nelle reti molto grandi il tempo computazionale del miglior algoritmo di entrambe le soluzioni è direttamente proporzionale con il numero delle sinapsi, ma ogni strategia ha i propri vantaggi e svantaggi: i primi sono imprecisi e danno risultati artefatti dovuti alle approssimazioni temporali, ma possono essere applicati a qualsiasi modello neuronale (anche molto complesso) Questo articolo affronta il modello di neurone più realistico I-and-F con conduttanza sinaptica esponenziale.

Reti di terza generazione o SNN

  • NeMo + iSpike + SpikeStream (da installare in questo ordine) (luglio 2015)
  • NEST permette una simulazione distribuita (cluster?) perché si può integrare con MIP (giugno 2015)
  • EDLUT progetto open source di reti neurali di terza generazione (spiked)
  • octave-nnet
  • python-brian
  • cnrun
  • scilab-ann (Scilab language)
  • python-pynn
  • xppaut

Reti di neuroni

Simulano pochi neuroni alla volta, personalizzando anche dettagliatamente il modello matematico e misurando tensione e corrente di membrana cellulare con un multimetro virtuale. Misurano valori continui in tempo continuo

  • CoDi is a cellular automaton (CA) model for spiking neural networks (SNNs)
  • Achilles vita, creature, cibo, in 3d (no mouse)
  • biogenesis, critterding
  • neurali/software_di_simulazione_reti.txt
  • Last modified: 2018/07/17 18:51
  • by profpro