симулятор гнезда
NEST 3.8
NEST — это симулятор для создания моделей нейронных сетей, который фокусируется на динамике, размере и структуре нейронных систем, а не на точной морфологии отдельных нейронов. Развитие NEST координируется NEST Initiative. Общую информацию об инициативе NEST можно найти на ее домашней странице https://www.nest-initiative.org.
NEST идеально подходит для сетей шиповых нейронов любого размера, например:
Модели обработки информации, например, в зрительной или слуховой коре млекопитающих,
Модели динамики сетевой активности, например, ламинарные кортикальные сети или сбалансированные случайные сети,
Модели обучения и пластичности.
Информацию об авторских правах см. в файле LICENSE и в информационном заголовке исходных файлов.
Вы можете использовать NEST либо через Python (PyNEST), либо как отдельное приложение (nest). PyNEST предоставляет интерпретатору Python набор команд, которые дают вам доступ к ядру моделирования NEST. С помощью этих команд вы описываете и запускаете моделирование сети. Вы также можете дополнить PyNEST PyNN — независимым от симулятора набором команд Python для разработки и запуска нейронных симуляций. Пока вы определяете свои симуляции на Python, фактическая симуляция выполняется в высокооптимизированном ядре симуляции NEST, написанном на C++.
Моделирование NEST пытается следовать логике электрофизиологического эксперимента, который проводится внутри компьютера, с той разницей, что исследуемая нейронная система должна быть определена экспериментатором.
Нервная система определяется возможно большим количеством нейронов и их связей. В сети NEST могут сосуществовать разные модели нейронов и синапсов. Любые два нейрона могут иметь несколько связей с разными свойствами. Таким образом, связность в общем случае не может быть описана матрицей весов или связности, а скорее списком смежности.
Чтобы манипулировать динамикой сети или наблюдать за ней, экспериментатор может определить так называемые устройства, которые представляют собой различные инструменты (для измерения и стимуляции), обнаруженные в эксперименте. Эти устройства записывают свои данные либо в память, либо в файл.
NEST является расширяемым, и к нему можно добавлять новые модели нейронов, синапсов и устройств.
Чтобы начать работу с NEST, посетите страницу документации с учебными пособиями.
Чтобы узнать больше о возможностях NEST, прочтите полное описание функций.
NEST предоставляет более 50 моделей нейронов, многие из которых были опубликованы. Выбирайте от простых интегрирующихся и активирующих нейронов с синапсами, основанными на токе или проводимости, от моделей Ижикевича или AdEx до моделей Ходжкина-Хаксли.
NEST предоставляет более 10 моделей синапсов, включая краткосрочную пластичность (Цодикс и Маркрам) и различные варианты пластичности, зависящей от времени спайка (STDP).
NEST предоставляет множество примеров, которые помогут вам начать работу над собственным проектом моделирования.
NEST предлагает удобные и эффективные команды для определения и подключения крупных сетей, начиная от алгоритмически определяемых соединений и заканчивая соединениями на основе данных.
NEST позволяет вам проверять и изменять состояние каждого нейрона и каждого соединения в любой момент во время моделирования.
NEST работает быстро и эффективно использует память. Он максимально эффективно использует возможности вашего многоядерного компьютера и вычислительных кластеров с минимальным вмешательством пользователя.
NEST работает на широком спектре UNIX-подобных систем, от MacBook до суперкомпьютеров.
NEST имеет минимальные зависимости. Все, что ему действительно нужно, это компилятор C++. Все остальное не является обязательным.
Разработчики NEST используют гибкие рабочие процессы на основе непрерывной интеграции, чтобы поддерживать высокие стандарты качества кода для правильного и воспроизводимого моделирования.
NEST имеет одно из крупнейших и наиболее опытных сообществ разработчиков нейросимуляторов. NEST был впервые выпущен в 1994 году под названием SYNOD и с тех пор расширялся и улучшался.
NEST является программным обеспечением с открытым исходным кодом и распространяется по лицензии GNU General Public License v2 или более поздней версии.
Пожалуйста, ознакомьтесь с онлайн-инструкциями по установке NEST, чтобы узнать, как установить NEST.
Вы можете запустить команду help в интерпретаторе NEST, чтобы найти документацию и узнать больше о доступных командах.
По вопросам использования NEST воспользуйтесь списком рассылки пользователей NEST.
Информацию о привязках Python к NEST можно найти в ${prefix}/share/doc/nest/README.md .
Для тех, кто хочет расширить NEST, доступна документация для разработчиков «Вклад в NEST».
Пожалуйста, ссылайтесь на NEST, если вы используете его в своей работе.
Всю информацию по цитированию NEST вы можете найти здесь.
