MIIND中当前实现的模型
神经元与认知
2020-03-25 v2 计算物理
摘要
本文档为动态更新文档，将在适当时更新。MIIND [1, 2]是一个群体水平神经模拟器。它基于群体密度技术，与DIPDE [3]类似。与DIPDE不同，MIIND对其群体中使用的底层神经元模型不可知，因此任何1、2或3维模型均可极少量工作即可建立。所得群体随后可被分组为大型网络，例如Potjans-Diesmann模型 [4]。MIIND网站 http://miind.sf.net 包含培训材料，并有助于搭建MIIND，可通过虚拟机、DOCKER镜像或直接由源代码进行。
引用
@article{arxiv.2003.01385,
title = {Models Currently Implemented in MIIND},
author = {Hugh Osborne and Yi Ming Lai and Marc de Kamps},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.01385},
year = {2020}
}