Nästan alla neuronal informationsbearbetning och interneuronal kommunikation i hjärnan innebär handlingspotentialer, eller spikar, som driver den kortsiktiga synaptiska dynamiken hos neuroner, men också deras långsiktiga dynamik, via synaps plasticitet. I många hjärnstrukturer anses handlingspotentiella aktiviteter vara glesa. Denna sparsamhet i verksamheten har utnyttjats för att minska beräkningskostnaderna för storskaliga nätverkssimuleringar genom utveckling av händelsedrivna simuleringssystem. Befintliga händelsedrivna simuleringar använder dock extremt förenklade neuronala modeller. Här implementerar och utvärderar vi kritiskt en händelsedriven algoritm (ED-LUT) som använder förberäknade uppslagstabeller för att karakterisera synaps och neuronal dynamik. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att använda mer komplexa (och realistiska) neuronala modeller eller data för att representera neuronerna, samtidigt som fördelen med höghastighetssimulering bibehålls. Vi demonstrerar metodens tillämpning för neuroner som innehåller exponentiella synaptiska ledningar, och därmed genomför shunting hämning, ett fenomen som är avgörande för cellberäkningar. Vi introducerar också en förbättrad två-stegs event-queue algoritm, vilket gör att E. Ros, R. Carrillo, E. Ortigosa, B. Barbour, och R. Agís simuleringar att skala effektivt till högt anslutna nätverk med godtyckliga spridningsförseningar. Slutligen tillgodoser systemet med lätthet genomförandet av mekanismer för synapsplasticitet som är beroende av maxtid, vilket gör det möjligt för framtida simuleringar att undersöka frågor om långsiktigt lärande och anpassning i storskaliga nätverk.
Den metod som använder förberäknade uppslagstabeller för att utföra de beräkningar som krävs för neurondynamiken användes också i REF som möjliggjorde snabb simulering av mer komplexa neuronmodeller i en händelsedriven ram för realtidstillämpningar.
Event-Driven Simulation Scheme for Spiking Neural Networks Using Lookup Tables to Characterize Neuronal Dynamics
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}