Izhikevich神经元模型是否使用权重？

Question

我一直在与神经网络合作，并且对实现尖峰神经元模型感兴趣。

我已经阅读了很多教程，但是其中大多数教程似乎都是关于生成脉冲的，并且我还没有在给定的输入序列上找到任何应​​用。

比如说我有输入火车：

Input[0] = [0,0,0,1,0,0,1,1]

它进入Izhikevich神经元，输入是乘以权重还是仅使用参数a，b，c和d？

Izhikevich方程为：

v[n+1] = 0.04*v[n]^2 + 5*v[n] + 140 - u[n] + I
u[n+1] = a*(b*v[n] - u[n])

其中v [n]是输入电压，u [n]是通用恢复变量。

是否有关于实际问题的Izhikevich或类似尖峰神经元模型的实现的文章？ 我试图了解如何在此模型上编码信息，但是它看起来与标准第二代神经元的编码方法不同。 我发现它处理尖峰火车和一组砝码的唯一教程是[1]，但我对Izhikevich却没有看到相同的内容。

[1] https://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/mt422587.aspx

Answer 1

普通的Izhikevich模型本身不包括权重。

您提到的两个方程对点神经元随时间的膜电位（ v[] ）进行建模。 要使用权重，可以将两个或多个此类细胞与突触相连。

每个突触可包括在源细胞（突触前）上的某种尖峰检测机制，以及在目标（突触后）细胞侧的突触电流机制。 然后可以将该突触电流乘以权重项，然后成为目标细胞的I项（在上面的第一个方程式中）的一部分。

作为两单元网络的一个非常简单的示例，在每个时间步长，您都可以检查前单元v是否高于（例如）0 mV。 如果是这样，则将（例如）0.01 pA * weightPrePost注入后单元格中。 weightPrePost的范围是0到1，可以根据触发率或类似于STDP的类似Hebbian的尖峰同步进行修改。

随着多个突触电流进入细胞，您可以设计出各种方案来对它们进行求和。 最简单的只是一个简单的总和，更复杂的可能包括距离和枝晶直径（例如模拟的神经形态）之类的东西。

本章很好地介绍了其他对突触进行建模的方法：对突触传递进行建模