cnrun - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

CNrun - một trình mô phỏng mạng nơ-ron

SYNOPSIS

cnrun -h | -U | -e kịch bản [TÙY CHỌN ...]

MÔ TẢ

CNchạy là một trình mô phỏng mạng nơ-ron, tương tự như NEURON hoặc GENESIS, nhưng không có cung cấp
cho các ngăn đơn vị. Nó đọc cấu trúc liên kết mạng ở định dạng NeuroML như được xuất, fi,
bằng cấu trúc thần kinh. Loại đơn vị được xác định bởi thuộc tính 'cell_type' trong .nml
các định nghĩa.

Các loại nơron có sẵn, theo chuỗi 'cell_type' tương ứng, bao gồm:

· HH và HHRrate, tế bào thần kinh Hodgkin-Huxley dựa trên độ dẫn và tỷ lệ (Traub & Miles,
1991);

· Một dt đơn giản nhưng nhanh chóng, cố định Bản đồ tế bào thần kinh bắt chước mô hình HH;

· Cá, Van der Pol (VDP) và đơn giản Xung bộ dao động;

· Khớp thần kinh như được mô tả trong Rall và cộng sự, 1967 (tập hợp) và Destexhe và cộng sự, 1994 (AB).

Tham số đơn vị có thể được thiết lập thông qua set_parm_ * lệnh (xem ĐIÊU KHẮC phía dưới); giá trị có thể là
đặt một lần trước khi mô phỏng hoặc liên tục hoặc định kỳ theo lịch trình do người dùng xác định.

Phương pháp tích hợp Runge-Kutta 6-5 bậc được sử dụng để tính toán các biến trạng thái. Này
(điện thế màng E hoặc tốc độ bắn tức thời R đối với tế bào thần kinh, giải phóng chất dẫn truyền thần kinh
S cho khớp thần kinh) cũng như thời gian tăng đột biến có thể được ghi lại.

Hỗ trợ kịch bản trong CNrun bao gồm các lệnh để tạo và điền một mô hình, thiết lập
tham số cho các đơn vị hoặc nhóm đơn lẻ được chọn dựa trên đối sánh regex. Biến ('a =
1; b = a + 2 ') và biểu thức số học (' - ',' + ',' * ',' / ',' () ') được hỗ trợ.

LỰA CHỌN

-C dir chdir đến dir trước khi chạy.

-D Kết xuất tất cả các loại đơn vị trong mô hình và thoát ra.

-e [kịch bản]
Thực hiện kịch bản. Nếu tùy chọn này được cung cấp mà không có tên tệp (hoặc hoàn toàn không được cung cấp),
bắt đầu một trình thông dịch tương tác.

-s Sắp xếp các đơn vị (chủ yếu hữu ích với đầu ra dài dòng).

-L[1dbxL]
Đối với tất cả người nghe:

d Trì hoãn việc ghi vào đĩa cho đến khi hoàn thành thay vì ghi liên tục (tăng tốc độ
mô phỏng nhưng bạn không thể xem trực tiếp tiến trình bằng gnuplot)

1 Chỉ ghi lại biến đầu tiên (thích hợp với mô hình HH, đơn vị nào có
vượt quá ba tham số kiểm soát không quan tâm).

b Viết ở dạng nhị phân gốc thay vì dưới dạng ASCII. Điều này sẽ tăng tốc độ xem
(bây giờ là các tệp label.varx) với gnuplot. Thực hiện âm mưu của bạn với “nhị phân
format = "% lf% lf" "để đạt được điều này.

Các tùy chọn này cũng có thể được thiết lập bằng lệnh chế độ nghe (xem bên dưới).

L log tích phân dt.

-E tăng gấp đôi
Nghe ở khoảng thời gian này (mặc định 1 mili giây; đặt thành 0 để nghe mỗi chu kỳ, có thể
chậm cnrun xuống đáng kể). Cũng có sẵn dưới dạng lệnh nghe_dt.

-k[l | 0]
Viết nhật ký toàn mô hình về các nơ-ron tăng đột biến, sử dụng nhãn ('l') hoặc id đơn vị ('0').

-e uẩn khúc
Đặt độ chính xác cho tất cả đầu ra (mặc định 8).

-nótăng gấp đôi
dt_max (mặc định 0.5).

-nótăng gấp đôi
dt_min (mặc định 1e-05).

-ixtăng gấp đôi
Cap dt tăng theo giá trị dt hiện tại x giá trị này (mặc định là 5).

-nc Tắt liên kết khớp thần kinh (để đo điểm chuẩn).

-v int Đặt mức độ chi tiết (mặc định là 1; giá trị lên đến 7 là có ý nghĩa). Sử dụng một phủ định
giá trị để chỉ hiển thị phần trăm tiến trình, được thụt lề trên dòng ở -8 x giá trị này
giá trị.

-U Liệt kê tất cả các đơn vị có sẵn.

-h In tổng quan về các tùy chọn dòng lệnh.

Khoảng trắng là tùy chọn giữa ký tự tùy chọn và đối số cho tùy chọn một ký tự.
Tuy nhiên, trong tất cả các tùy chọn gồm hai chữ cái, có một đối số, hãy đảm bảo rằng không có khoảng trống trong
giữa.

ĐIÊU KHẮC

Các lệnh được phân tách bằng dấu hai chấm hoặc dòng mới. Nhận xét là các dòng bắt đầu bằng #. Các
các lệnh sau có sẵn:

người mẫu mới TÊN
Tạo một mô hình mới có tên là NAME. Mô hình hiện có đã bị xóa.

sử dụng_nml NML_FILE
Tải cấu trúc liên kết mạng từ NML_FILE, tạo mô hình nếu cần hoặc thay thế
mô hình hiện tại ”cấu trúc liên kết.

hợp nhất_nml NML_FILE
Hợp nhất trong cấu trúc liên kết từ NML_FILE.

add_neuron NHÃN LOẠI
Thêm một newron mới thuộc loại TYPE với nhãn LABEL.

add_synapse MỤC TIÊU NGUỒN LOẠI G
Kết nối nơ-ron có nhãn SOURCE với một nơ-ron có nhãn TARGET bằng khớp thần kinh loại
TYPE, với gsyn G.

cull_deaf_synapses
Loại bỏ các khớp thần kinh có trọng lượng bằng không.

set_parm_neuron GIÁ TRỊ PARM NHÃN
Đặt tham số PARM cho một nhóm nơ-ron được chỉ định có nhãn LABEL phù hợp.

set_parm_synapse GIÁ TRỊ PARM SRC TGT
Đặt tham số PARM cho khớp thần kinh giữa các nơ-ron được gắn nhãn phù hợp với SRC và TGT. Các
Trọng lượng khớp thần kinh, bản thân nó không phải là một tham số khớp thần kinh, cũng có thể được đặt bằng
lệnh: để thực hiện việc này, hãy sử dụng 'gsyn' làm PARM.

thiết lập lại Đặt lại mô hình. Thời gian mô hình được quấn lại thành 0 và tất cả các đơn vị đều có trạng thái
các biến được đặt lại về mặc định cổ phiếu. Bất kỳ tham số đơn vị nào đã được chỉ định trước đó và
nguồn dữ liệu đính kèm được giữ nguyên.

reset_revert_params
Đặt lại mô hình. Thời gian mô hình được quấn lại thành 0, tất cả các đơn vị đều có các biến trạng thái của chúng
và các thông số được đặt lại về mặc định cổ phiếu.

đặt lại_state_units ĐĂNG KÝ
Đặt lại các đơn vị 'như trên, giữ nguyên thời gian của mô hình hiện tại.

Advance_until THỜI GIAN
Tạm ứng cho đến TIME mili giây.

tiến THỜI GIAN
THỜI GIAN trước mili giây.

dập tăt ĐĂNG KÝ
Xóa các đơn vị khớp với REGEX theo nhãn.

phá huỷ phần lớn FRAC REGEX
Xóa ngẫu nhiên các đơn vị FRAC của tập hợp các đơn vị được chọn bởi REGEX.

bắt đầu_nghe ĐĂNG KÝ
Làm cho các đơn vị phù hợp lắng nghe.

dừng_nghe
Làm cho các đơn vị phù hợp ngừng lắng nghe.

nghe_dt [GIÁ TRỊ]
Đặt khoảng thời gian nghe thành VALUE hoặc hiển thị giá trị hiện tại nếu không đưa ra VALUE.

chế độ nghe [SPEC]
In (nếu đối số bị bỏ qua) chế độ nghe hiện tại (chỉ một var, được hoãn lại
ghi, và / hoặc nhị phân); nếu không, hãy bật chế độ tương ứng nếu '1', 'd' hoặc 'b'
xảy ra trong SPEC hoặc vô hiệu hóa nó nếu có và ngay sau đó là dấu '-'.
Lưu ý rằng những đơn vị đã nghe sẽ không bị ảnh hưởng; để thay đổi chế độ cho
họ, vấn đề bắt đầu_nghe cho họ sau khi chế độ mới đã được thiết lập.

bắt đầu_log_spike ĐĂNG KÝ
Làm cho các tế bào thần kinh khớp với cột log của REGEX.

dừng_log_spike ĐĂNG KÝ
Làm cho các tế bào thần kinh khớp với REGEX dừng nhật ký tăng đột biến.

sxf_params TRÌ HOÃN: GIAI ĐOẠN: SIGMA
Đặt độ trễ ban đầu của hàm mật độ tăng đột biến, khoảng thời gian lấy mẫu và sigma như đã chỉ định.

mô tả_mẫu
In bản tóm tắt về cấu trúc liên kết mô hình và các loại đơn vị.

show_units ĐĂNG KÝ
In các thông số và trạng thái của các đơn vị khớp với REGEX.

nguồn_mới KIỂU ID ARG ...
Tạo một loại nguồn mới và với một id như đã chỉ ra. Các nguồn có thể được kết nối
thành các tham số đơn vị như một phương tiện để thiết lập một hành vi thay đổi động. Nhìn thấy
NĂNG ĐỘNG NGUỒN phía dưới.

kết nối_nguồn SOURCE_ID NHÃN PARM
Kết nối nguồn này với tham số của đơn vị phù hợp.

show_sources
Hiển thị các nguồn hiện đang hoạt động (cả được kết nối và không hoạt động).

giám đốc điều hành [KỊCH BẢN]
Thực thi một tập lệnh. Nếu SCRIPT không được chỉ định, hãy khởi động trình thông dịch tương tác.

độ dài [CẤP ĐỘ]
Đặt / hiển thị mức độ chi tiết.

show_vars [REGEX]
In các biến khớp với REGEX hoặc tất cả các biến nếu REGEX bị bỏ qua.

Clear_vars [REGEX]
Xóa các biến khớp với REGEX hoặc tất cả nếu REGEX bị bỏ qua.

tạm dừng [SỰ CHẬM TRỄ]
Tạm dừng trong DELAY giây nếu được chỉ định hoặc cho đến khi người dùng nhấn Enter.

bỏ thuốc lá Thoát trình thông dịch hiện tại nếu được gọi bởi giám đốc điều hành; nếu không thì thoát khỏi chương trình.

Khi bạn sử dụng trình thông dịch một cách tương tác, TAB sẽ liệt kê những lần hoàn thành một cách chính xác,
tùy thuộc vào ngữ cảnh.

NĂNG ĐỘNG NGUỒN

Ngoài tham số đơn vị tĩnh / gán biến với set_parm_ {neuron, synapse},
các đơn vị có thể có nguồn dữ liệu được đính kèm với bất kỳ tham số hoặc biến nào của chúng (mặc dù
các biến sẽ bị ghi đè trong chu kỳ tiếp theo).

Nguồn dữ liệu có ba loại (loại thứ tư dành cho nhà phát triển, loại tùy ý
chức năng thời gian của người dùng, nhưng không được hiển thị như một lệnh thông dịch). Nơi dữ liệu cho một
nguồn được đọc từ một tệp, các giá trị được đọc bằng toán tử '>>' (từ ) vào trong
một biến kép. Tương ứng nguồn_mới đối số là:

Slap FILE
Đọc các cặp "giá trị thời gian" từ FILE và đặt giá trị của tham số cho phù hợp.

Định kỳ FILE
FILE dự kiến ​​sẽ chứa, dưới dạng giá trị số đầu tiên được đọc bởi scanf ("% lg"), một lần
khoảng thời gian mà tại đó các giá trị sau được gán tuần tự cho tham số.
Giá trị được chỉ định vào đầu mỗi chu kỳ tích hợp.

Tiếng ồn NHỎ NHẤT LỚN NHẤT
Tạo (bất kể thời gian) một số ngẫu nhiên được phân phối đồng đều trong
NHỎ NHẤT LỚN NHẤT.

Tương tự với các tham số, các biến trạng thái cũng có thể được thiết lập theo cách này; trong trường hợp này,
các giá trị được đọc, sẽ ghi đè bất kỳ hoạt động bên trong của đơn vị được gán cho nó.
Trong trường hợp Băng có khoảng cách giữa các lần gán lớn hơn dt hiện tại, các bài tập sẽ
vẫn được thực hiện; tuy nhiên, điều này không áp dụng cho các nguồn Định kỳ (chủ yếu là để thực hiện
lý do).

ĐỒNG BỘ KHOAI TẠO

Các khớp thần kinh kết hợp là những khớp thần kinh có các tham số giống hệt nhau và có cùng một nguồn.
Coalescing làm giảm, trên mỗi tỷ lệ phân kỳ, số lần biến S được tính lại
với các thông số giống hệt nhau trên mỗi chu kỳ; bổ sung cho các khớp thần kinh được lưu trữ, tích hợp
vectơ được thu nhỏ để phù hợp với việc tăng hiệu suất hơn nữa.

Coalescing xảy ra tự động giữa hai khớp thần kinh từ cùng một nguồn khi xét cho cùng
các phép gán tham số, chúng được cho là giống hệt nhau (không tính đến trọng số của khớp thần kinh).
Ngược lại, khi người dùng thay đổi một tham số thành một synap liên kết khác
từ giá trị của tham số đó trong các giá trị khác, khớp thần kinh đó trở nên độc lập.

Lưu ý rằng nhãn của đơn vị khớp thần kinh được tạo động từ nhãn của nguồn với
dấu chấm phẩy và số lượng mục tiêu hiện tại. Một hệ quả khác của liên kết là
có thể có nhiều hơn một đơn vị khớp thần kinh được gắn nhãn giống hệt nhau (do đó, duy nhất để xác định
một khớp thần kinh, bạn cần xác định nguồn và đích của nó).

Tùy chọn dòng lệnh -nc có thể được sử dụng để vô hiệu hóa liên kết.

Sử dụng cnrun trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net