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…
总而言之,LIF模型是一种建模神经元spike的比较简单基本的模型,忽略了动作电位自身的快速特性:基本只考虑了细胞的被动特性,以及动作电位threshold的特性和refreactory period的特性。但是他可以很好的展示一些神经元动作电位序列的一些特征:比如CV,对噪声的影响之类。 我不会讲HH模型的具体内容,这个很多人说。下一篇文章...
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...
Spiking Neural Networks (SNNs) are valued for their ability to process spatio-temporal information efficiently, offering biological plausibility, low energy consumption, and compatibility with neuromorphic hardware. However, the commonly used Leaky Integrate-and-Fire (LIF) model overlooks neuron ...
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”和释放尖峰的方式。
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...
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...
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) ① τm 在训练过程中自动优化 ② τm 在神经网络具体层上的神经元间是共享的 ③ τm 在神经网络不同层间是...