1 Vi utvecklade Convis, en Python simulering verktygslåda för storskaliga neurala populationer som erbjuder godtyckliga mottagliga fält av 1D, 2D och 3D convolutions utförs på ett grafikkort. Den resulterande programvaran visar sig vara flexibel och lätt extensibel i Python, samtidigt som den bygger på Theano biblioteket, tidigare används framgångsrikt i djupinlärning program, för just-in-time optimering och sammanställning av modellen på CPU eller GPU arkitekturer. Genom automatisk differentiering kan alla parametrar i en viss modell optimeras för att närma sig en önskad utgång som är en betydande förbättring jämfört med t.ex. Monte Carlo eller partikeloptimering utan lutningar. Vi visar att ett antal modeller inklusive även komplexa icke-linjäriteter såsom kontrast vinna kontroll och spikning mekanismer kan genomföras enkelt. Vi visar i detta papper att vi kan återskapa simuleringsresultaten av en populär näthinnesimulering programvara VirtualRetina (Wohrer och Kornprobst, 2009), med den extra fördelen att tillhandahålla (1) godtyckliga linjära filter i stället för produkten av Gaussian och exponentiella filter och (2) använda optimering rutiner som utnyttjar gradienterna av modellen. Vi visar nyttan av 3d convolution filter med en enkel riktning selektivt filter. Vi visar också att det är möjligt att optimera indata för ett visst mål, snarare än parametrar, som kan underlätta utformningen av experiment samt sluten-loop online stimulans Convis är öppen källkod under GPL-3.0 licens och tillgänglig från https://github.com/jahuth/ convis/ 2
Huth m.fl. publicerad Convis, en Python simulering verktygslåda för storskaliga neurala populationer, som erbjuder luminans få kontroll, kontrast få kontroll och godtyckliga mottagliga fält av 3D-konvolutioner utförs på ett grafikkort REF.
Convis: A Toolbox To Fit and Simulate Filter-based Models of Early Visual Processing
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}