LIF模型忽略了比较brief的动作电位具体的Dynamic,只考虑膜电位的被动特性,以及动作电位的触发,所以LIF模型将HH模型简化为电容+一个电池&可变电阻的并联。同时LIF模型想要建模不同输入电流的影响(用于模拟膜片钳实验的current clamp),因此再并联了一个外部输入的电流源I_app,如下图: Koch (1999) 离子通道的电压门控特...
简介LIF神经元模型基础知识snn.Lapicque()实例化 与 构建一阶LIF神经元模型1. LIF在神经元模型中的定位信息并不是存储在脉冲中, 而是存储在脉冲的时长(或频率)中2. LIF神经元模型2.1 灵感与模拟前后神经元形成突…
LIF神经元，介于生物物理与人工神经元之间，以其平衡的生物合理性与计算效率吸引着研究者。它像人工神经元一样，通过加权输入，但不是直接激活，而是通过时间积分与泄漏机制逐渐积累。当累积值超过阈值，LIF神经元会发送一个脉冲，信息存储在脉冲的起始时间和强度中，而非脉冲本身。LIF模型有多种版本，各有...
-G₁×(Vm-E₁)=G₁×(E₁-Vm)=Cm×(dvm/dt)。 在下一部分中,我们将讨论leaky Fire-and-Integrate (LIF) 模型。 LIF模型基本上扩展了上面所示的对神经元建模的思想,但它确实带有一种新的味道:当膜电位达到某个阈值时,它会返回到一个较低的“重置”值。这本质上就是神经元被“激活”和释放尖...
峰放电频率适应性是神经元在信息处理过程中重要的动力学特性之一.当神经系统受到外电场作用时,会对其动力学行为以及神经电信息的产生、传导产生影响.我们基于Leaky integrate-and-fire(LIF)神经元模型,建立了外电场作用下改进的LIF神经元模型.采用随时间演化的膜电位曲线和峰放电频率曲线,以及随外电场变化的起始峰放电频...
Leaky Integrate-and-Fire LIF模型,顾名思义,包含了以下三大特征: Leaky:存在欧姆漏电流。 Integrate:一个能积累电流的部件,电容。 Fire:当输入电流足够大的时候,膜电压会产生突变(spiking) 它的线性微分方程表达式如下: CdVmdt=I−gleak(Vm−Eleak) 由方程易得LIF模型有这样的性质 存在明确的临界电压 Vthr...
这是一篇很久前arXiv preprint上的文章,主要的思路是把常规SNN模型中的膜电位衰减因子从手动调节的超参数转换成模型能够学习的参数。 Proposed Methods Parametric Leaky Integrate-and-Fire Neuron(PLIF) ①τm在训练过程中自动优化 ②τm在神经网络具体层上的神经元间是共享的 ...
Leaky Integrate-and-Fire神经元模型——在这种划分的中间位置有一个Leaky Integrate-and-Fire (LIF)神经元模型。它需要加权输入的和,很像人工神经元。但它不是将其直接传递给激活函数,而是随着时间的推移将输入与泄漏集成,很像RC电路。如果积分值超过阈值,则LIF神经元将发射电压峰。LIF神经元抽象出输出脉冲的形状和...