simulator sarang
NEST 3.8
NEST adalah simulator untuk model jaringan saraf spiking yang berfokus pada dinamika, ukuran, dan struktur sistem saraf, bukan pada morfologi pasti dari masing-masing neuron. Pengembangan NEST dikoordinasikan oleh NEST Initiative. Informasi umum tentang NEST Initiative dapat ditemukan di beranda https://www.nest-initiative.org.
NEST ideal untuk jaringan neuron spiking dengan ukuran berapa pun, misalnya:
Model pemrosesan informasi misalnya di korteks visual atau pendengaran mamalia,
Model dinamika aktivitas jaringan, misalnya jaringan kortikal laminar atau jaringan acak seimbang,
Model pembelajaran dan plastisitas.
Untuk informasi hak cipta silakan lihat file LICENSE dan header informasi di file sumber.
Anda dapat menggunakan NEST baik melalui Python (PyNEST) atau sebagai aplikasi yang berdiri sendiri (nest). PyNEST menyediakan serangkaian perintah ke juru bahasa Python yang memberi Anda akses ke kernel simulasi NEST. Dengan perintah ini, Anda menjelaskan dan menjalankan simulasi jaringan Anda. Anda juga dapat melengkapi PyNEST dengan PyNN, serangkaian perintah Python yang tidak bergantung pada simulator untuk merumuskan dan menjalankan simulasi saraf. Saat Anda mendefinisikan simulasi dengan Python, simulasi sebenarnya dijalankan dalam kernel simulasi NEST yang sangat optimal yang ditulis dalam C++.
Simulasi NEST mencoba mengikuti logika eksperimen elektrofisiologi yang terjadi di dalam komputer dengan perbedaan, bahwa sistem saraf yang akan diselidiki harus ditentukan oleh pelaku eksperimen.
Sistem saraf ditentukan oleh sejumlah besar neuron dan koneksinya. Dalam jaringan NEST, model neuron dan sinapsis yang berbeda dapat hidup berdampingan. Dua neuron mana pun dapat memiliki banyak koneksi dengan properti berbeda. Dengan demikian, konektivitas secara umum tidak dapat dijelaskan dengan bobot atau matriks konektivitas melainkan sebagai daftar kedekatan.
Untuk memanipulasi atau mengamati dinamika jaringan, pelaku eksperimen dapat mendefinisikan apa yang disebut perangkat yang mewakili berbagai instrumen (untuk pengukuran dan stimulasi) yang ditemukan dalam percobaan. Perangkat ini menulis datanya ke memori atau ke file.
NEST dapat diperluas dan model baru untuk neuron, sinapsis, dan perangkat dapat ditambahkan.
Untuk memulai NEST, silakan lihat Halaman Dokumentasi untuk Tutorial.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuan NEST, silakan baca ringkasan fitur selengkapnya.
NEST menyediakan lebih dari 50 model neuron yang banyak di antaranya telah dipublikasikan. Pilih dari neuron integrasi-dan-api sederhana dengan sinapsis berbasis arus atau konduktansi, melalui model Izhikevich atau AdEx, hingga model Hodgkin-Huxley.
NEST menyediakan lebih dari 10 model sinapsis, termasuk plastisitas jangka pendek (Tsodyks & Markram) dan varian berbeda dari plastisitas bergantung waktu lonjakan (STDP).
NEST memberikan banyak contoh yang membantu Anda memulai proyek simulasi Anda sendiri.
NEST menawarkan perintah yang mudah dan efisien untuk mendefinisikan dan menghubungkan jaringan besar, mulai dari koneksi yang ditentukan secara algoritmik hingga konektivitas berbasis data.
NEST memungkinkan Anda memeriksa dan mengubah keadaan setiap neuron dan setiap koneksi kapan saja selama simulasi.
NEST cepat dan hemat memori. Ini memanfaatkan komputer multi-core Anda dan menghitung cluster dengan intervensi pengguna yang minimal.
NEST berjalan pada berbagai sistem mirip UNIX, mulai dari MacBook hingga superkomputer.
NEST memiliki ketergantungan minimal. Yang dibutuhkan hanyalah kompiler C++. Segala sesuatu yang lain adalah opsional.
Pengembang NEST menggunakan alur kerja berbasis integrasi berkelanjutan yang tangkas untuk mempertahankan standar kualitas kode yang tinggi untuk simulasi yang benar dan dapat direproduksi.
NEST memiliki salah satu komunitas pengembang terbesar dan paling berpengalaman dari semua simulator saraf. NEST pertama kali dirilis pada tahun 1994 dengan nama SYNOD dan telah diperluas dan ditingkatkan sejak saat itu.
NEST adalah perangkat lunak sumber terbuka dan dilisensikan di bawah GNU General Public License v2 atau lebih baru.
Silakan lihat Petunjuk Instalasi NEST online untuk mengetahui cara menginstal NEST.
Anda dapat menjalankan perintah help di juru bahasa NEST untuk menemukan dokumentasi dan mempelajari lebih lanjut tentang perintah yang tersedia.
Untuk pertanyaan mengenai penggunaan NEST, silakan gunakan milis pengguna NEST.
Informasi tentang pengikatan Python ke NEST dapat ditemukan di ${prefix}/share/doc/nest/README.md .
Bagi mereka yang ingin memperluas NEST, dokumentasi pengembang tentang Berkontribusi pada NEST tersedia.
Silakan kutip NEST jika Anda menggunakannya dalam pekerjaan Anda.
Anda dapat menemukan semua informasi untuk mengutip NEST di sini
