cnrun - Online in der Cloud

PROGRAMM:

NAME/FUNKTION

CNrun – ein neuronaler Netzwerksimulator

ZUSAMMENFASSUNG

cnrun -h | -U | -e Skript [zur Auswahl ...]

BESCHREIBUNG

CNrun ist ein neuronaler Netzsimulator, ähnlich NEURON oder GENESIS, jedoch ohne Vorkehrung
für Gerätefächer. Es liest die Netzwerktopologie im NeuroML-Format als exportiert, z.
von neuroConstruct. Einheitentypen werden durch das Attribut 'cell_type' in der .nml-Datei bestimmt
Definitionen.

Zu den verfügbaren Neuronentypen gehören nach der entsprechenden 'cell_type'-Zeichenfolge:

· HH und HHRate, konduktanz- und ratenbasierte Hodgkin-Huxley-Neuronen (Traub & Miles,
1991);

· Ein vereinfachtes, aber schnelles, festes dt Karte Neuronen, die das HH-Modell nachahmen;

· Fisch, Van der Pol (VdP) und einfach Impuls Oszillatoren;

· Synapsen wie beschrieben in Rall et al, 1967 (Rallye) und Destexhe et al., 1994 (AB).

Geräteparameter einstellbar über a set_parm_* Befehl (siehe SCHREIBEN unter); Werte können sein
einmal vor der Simulation oder kontinuierlich oder periodisch nach benutzerdefiniertem Zeitplan eingestellt werden.

Ein Runge-Kutta-Integrationsverfahren der Ordnung 6-5 wird verwendet, um Zustandsvariablen zu berechnen. Diese
(Membranpotential E oder momentane Feuerrate R für Neuronen, Neurotransmitterfreisetzung
S für Synapsen) sowie Spike-Zeiten protokolliert werden.

Die Skriptunterstützung in CNrun umfasst Befehle zum Erstellen und Auffüllen eines Modells, Einstellung
Parameter für einzelne Einheiten oder Gruppen, die basierend auf dem Regex-Matching ausgewählt wurden. Variablen ('a =
1; b = a + 2') und arithmetische Ausdrücke ('-', '+', '*', '/', '()' ) werden unterstützt.

OPTIONAL

-C dir chdir zu dir vor dem Laufen.

-D Entsorgen Sie alle Einheitentypen im Modell und verlassen Sie es.

-e [Skript]
Ausführen Skript. Wird diese Option ohne Dateinamen (oder gar nicht) angegeben,
Starten Sie einen interaktiven Dolmetscher.

-s Einheiten sortieren (meist nützlich bei ausführlicher Ausgabe).

-L[1dbxL]
Für alle Hörer:

d Verschieben Sie das Schreiben auf die Festplatte, bis es fertig ist, anstatt kontinuierlich zu schreiben (beschleunigt die
Simulation, aber Sie können den Fortschritt mit gnuplot nicht live verfolgen)

1 Nur die erste Variable protokollieren (geeignet für das HH-Modell, welche Einheiten in
Überschreitung der drei uninteressanten Gating-Parameter).

b Schreiben Sie in nativer Binärform statt in ASCII. Dies beschleunigt die Anzeige
die (jetzt label.varx-Dateien) mit gnuplot. Zeichnen Sie mit „binär“
format="%lf%lf"”, um dies zu erreichen.

Diese Optionen können auch mit dem Befehl eingestellt werden listen_mode (die siehe unten).

L log-Integrator dt.

-E doppelt
Hören Sie in diesem Intervall (Standard 1 ms; auf 0 setzen, um jeden Zyklus zu hören, der
langsames cnrun deutlich herunterfahren). Auch als Befehl verfügbar hören_dt.

-k[l|0]
Schreiben Sie ein modellweites Protokoll von Spiking-Neuronen, indem Sie Labels ('l') oder Unit-IDs ('0') verwenden.

-e Uint
Stellen Sie die Genauigkeit für alle Ausgaben ein (Standard 8).

-esdoppelt
dt_max (Standard 0.5).

-esdoppelt
dt_min (Standard 1e-05).

-ixdoppelt
Cap dt-Erhöhung um den aktuellen dt-Wert x hier (Standard 5).

-nc Deaktivieren Sie die Synapsen-Koaleszenz (für Benchmarking).

-v int Ausführlichkeitsstufe festlegen (Standard 1; Werte bis 7 sind sinnvoll). Verwenden Sie ein Negativ
Wert, um nur den Fortschrittsprozentsatz anzuzeigen, eingerückt in der Zeile bei -8 x diesem
Wert.

-U Listen Sie alle verfügbaren Einheiten auf.

-h Drucken Sie die Übersicht über die Befehlszeilenoptionen.

Leerzeichen zwischen dem Optionsbuchstaben und dem Argument für Einzelbuchstabenoptionen ist optional.
Stellen Sie jedoch bei allen Zwei-Buchstaben-Optionen, die ein Argument verwenden, sicher, dass kein Leerzeichen vorhanden ist
zwischen.

SCHREIBEN

Befehle werden durch einen Doppelpunkt oder eine neue Zeile begrenzt. Kommentare sind Zeilen, die mit # beginnen. Die
Folgende Befehle stehen zur Verfügung:

neues Modell NAME/FUNKTION
Erstellen Sie ein neues Modell namens NAME. Vorhandenes Modell wird gelöscht.

use_nml NML_FILE
Laden Sie die Netzwerktopologie aus NML_FILE, erstellen Sie ggf. ein Modell oder ersetzen Sie
vorhandenes Modell“ Topologie.

merge_nml NML_FILE
Fügen Sie die Topologie aus NML_FILE ein.

add_neuron TYPENSCHILD
Fügen Sie ein neues Newron vom Typ TYPE mit dem Label LABEL hinzu.

add_synapse TYP QUELLE ZIEL G
Verbinden Sie das Neuron mit der Bezeichnung SOURCE mit einem mit der Bezeichnung TARGET mit einer Synapse des Typs
TYP, mit gsyn G.

cull_deaf_synapses
Entfernen Sie Synapsen ohne Gewicht.

set_parm_neuron ETIKETT PARMWERT
Setzen Sie den Parameter PARM für eine angegebene Gruppe von Neuronen, die mit übereinstimmendem LABEL gekennzeichnet sind.

set_parm_synapse SRC TGT PARMWERT
Stellen Sie den Parameter PARM für Synapsen zwischen Neuronen ein, die als übereinstimmend mit SRC und TGT gekennzeichnet sind. Die
Auch das synaptische Gewicht, das selbst kein Synapsenparameter ist, kann hiermit eingestellt werden
Befehl: Verwenden Sie dazu 'gsyn' als PARM.

zurückstellen Setzen Sie das Modell zurück. Die Modellzeit wird auf 0 zurückgespult und alle Einheiten haben ihren Status
Variablen auf Standardwerte zurückgesetzt. Alle zuvor zugewiesenen Geräteparameter und
angehängte Datenquellen bleiben erhalten.

reset_revert_params
Setzen Sie das Modell zurück. Modellzeit wird auf 0 zurückgespult, alle Einheiten haben ihre Zustandsvariablen
und Parameter auf Standardwerte zurückgesetzt.

reset_state_units REGEX
Setzen Sie die Einheiten wie oben beschrieben zurück und behalten Sie dabei die aktuelle Modellzeit bei.

vor_bis ZEIT-
Vorlauf bis TIME msek.

vorantreiben ZEIT-
Vorlauf ZEIT msek.

herausgeben REGEX
Löschen Sie Einheiten, die REGEX nach Label entsprechen.

dezimieren REGEX FRAC
Löschen Sie zufällig FRAC-Einheiten einer Population von Einheiten, die von REGEX ausgewählt wurden.

start_hören REGEX
Lassen Sie übereinstimmende Einheiten zuhören.

stop_hören
Bringen Sie dazu, dass übereinstimmende Einheiten aufhören zu hören.

hören_dt [WERT]
Setzen Sie das Abhörintervall auf VALUE oder zeigen Sie den aktuellen Wert an, wenn VALUE nicht angegeben ist.

listen_mode [SPEZ]
Gibt (wenn Argument weggelassen wird) den aktuellen Abhörmodus aus (nur eine var, verzögert)
schreiben und/oder binär); andernfalls aktivieren Sie den entsprechenden Modus, wenn '1', 'd' oder 'b'
in SPEC auftritt, oder deaktivieren Sie es, wenn dies der Fall ist und unmittelbar gefolgt von einem '-'.
Beachten Sie, dass die bereits hörenden Einheiten davon nicht betroffen sind; um den Modus für zu ändern
sie, Ausgabe start_hören für sie, nachdem der neue Modus eingestellt wurde.

start_log_spikes REGEX
Stellen Sie Neuronen her, die den REGEX-Log-Spitzen entsprechen.

stop_log_spikes REGEX
Lassen Sie Neuronen, die mit REGEX übereinstimmen, Log-Spitzen stoppen.

sxf_params VERZÖGERUNG:PERIODE:SIGMA
Stellen Sie die Anfangsverzögerung der Spitzendichtefunktion, die Abtastperiode und das Sigma wie angegeben ein.

Beschreibung_Modell
Drucken Sie eine Zusammenfassung der Modelltopologie und der Einheitentypen.

show_units REGEX
Parameter und Status der Einheiten ausgeben, die mit REGEX übereinstimmen.

neue Quelle TYP-ID ARG ...
Erstellen Sie eine neue Quelle vom Typ und mit einer ID wie angegeben. Quellen können angeschlossen werden
zu Einheitsparametern, um ein sich dynamisch änderndes Verhalten einzurichten. Sehen
DYNAMIC QUELLEN unten mit.

connect_source SOURCE_ID LABEL PARM
Verbinden Sie diese Quelle mit den Parametern der entsprechenden Einheiten.

show_sources
Zeigen Sie die derzeit aktiven Quellen an (sowohl verbunden als auch inaktiv).

exec [SKRIPT]
Führen Sie ein Skript aus. Wenn SCRIPT nicht angegeben ist, starten Sie einen interaktiven Interpreter.

Ausführlichkeit [NIVEAU]
Ausführlichkeitsstufe einstellen/anzeigen.

show_vars [REGEX]
Geben Sie Variablen aus, die mit REGEX übereinstimmen, oder alle Variablen, wenn REGEX weggelassen wurde.

klare_vars [REGEX]
Löschen Sie Variablen, die mit REGEX übereinstimmen, oder alle, wenn REGEX weggelassen wurde.

Pause [VERZÖGERN]
Pause für DELAY sec, falls angegeben, oder bis der Benutzer ansonsten die Eingabetaste drückt.

verlassen Beende den aktuellen Interpreter, wenn er von . aufgerufen wird exec; Beenden Sie das Programm ansonsten.

Wenn Sie den Interpreter interaktiv verwenden, listet TAB die Vervollständigungen entsprechend auf,
abhängig vom Kontext.

DYNAMIC QUELLEN

Neben statischer Geräteparameter-/Variablenzuordnung mit set_parm_{Neuron, Synapse},
Einheiten können an jeden ihrer Parameter oder Variablen eine Datenquelle angehängt haben (auch wenn
Variablen werden im nächsten Zyklus überschrieben).

Es gibt drei Arten von Datenquellen (eine vierte ist für Entwickler verfügbar, eine willkürliche
Benutzerfunktion der Zeit, aber nicht als Interpreterbefehl verfügbar). Wo Daten für a
source werden aus einer Datei gelesen, Werte werden mit einem '>>'-Operator gelesen (von ) hinein
eine Doppelvariable. Die entsprechende neue Quelle Argumente sind:

Klebeband FILE
Lesen Sie „Zeitwert“-Paare aus FILE und stellen Sie den Wert des Parameters entsprechend ein.

Periodisch FILE
Es wird erwartet, dass FILE als ersten von scanf("%lg") gelesenen Zahlenwert eine Zeit enthält
Zeitraum, in dem dem Parameter nacheinander die folgenden Werte zugewiesen werden.
Die Werte werden zu Beginn jedes Integrationszyklus zugewiesen.

Lärm MINIMAL MAXIMAL
Erzeuge (unabhängig von der Zeit) eine gleichmäßig verteilte Zufallszahl innerhalb von
MINIMAL MAXIMAL.

Analog zu den Parametern können auch Zustandsgrößen auf diese Weise gesetzt werden; in diesem Fall,
die gelesenen Werte überschreiben alles, was das Innenleben des Geräts ihm zuweist.
Wenn ein Band eine Lücke zwischen den Zuweisungszeiten hat, die größer ist als die aktuelle dt, sind Zuweisungen
noch gemacht; dies gilt jedoch nicht für periodische Quellen (hauptsächlich für Aufführungen)
Gründe dafür).

SYNAPSE KOALESZIEREN

Koaleszierte Synapsen sind solche mit identischen Parametern und mit derselben Quelle.
Koaleszieren reduziert pro Divergenzrate die Anzahl der Neuberechnungen der S-Variablen
mit identischen Parametern pro Zyklus; zusätzlich für gehostete Synapsen die Integration
Vektor wird verkleinert, um zu einer weiteren Leistungssteigerung zu passen.

Die Verschmelzung erfolgt automatisch zwischen zwei Synapsen aus derselben Quelle, wenn schließlich
Parameterzuweisungen werden sie als identisch befunden (ohne Berücksichtigung der synaptischen Gewichte).
Umgekehrt, wenn der Benutzer einen Parameter in eine verschmolzene Synapse ändert, die sich unterscheidet
vom Wert dieses Parameters in den anderen wird diese Synapse unabhängig.

Beachten Sie, dass das Label einer Synapseneinheit dynamisch aus dem Label der Quelle mit a . gebildet wird
Semikolon und die aktuelle Anzahl der Ziele. Eine weitere Folge des Zusammenwachsens ist, dass
Es kann mehr als eine Synapseneinheit geben, die identisch beschriftet ist (daher eindeutig zu identifizieren
eine Synapse, müssen Sie ihre Quelle und ihr Ziel angeben).

Die Befehlszeilenoption -nc kann verwendet werden, um die Koaleszenz zu deaktivieren.

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