Объект нейронной инженерии
Neural Engineering Object ( Nengo ) — графическое и скриптовое программное обеспечение для моделирования крупномасштабных нейронных систем. [1] Nengo представляет собой Программное обеспечение для нейронных сетей инструмент для моделирования нейронных сетей с приложениями в когнитивной науке , психологии , искусственном интеллекте и нейробиологии .
История
[ редактировать ]Некоторая форма Nengo существует с 2003 года. Первоначально разработанная как сценарий Matlab под названием NESim (Neural Engineering Simulator), позже она была перенесена в реализацию Java под названием NEO, а затем, в конечном итоге, в Nengo. Первые три поколения Nengo разрабатывались с упором на разработку мощного инструмента моделирования с простым интерфейсом и системой сценариев. По мере того, как инструмент становился все более полезным, ограничения системы с точки зрения скорости привели к разработке внутреннего независимого API. Эта последняя итерация Nengo определяет специальный API сценариев на основе Python с серверной частью, ориентированной на Numpy, OpenCL и нейроморфное оборудование, такое как Spinnaker. [2] [3] Эта новейшая версия также оснащена интерактивным графическим интерфейсом, который помогает быстро создавать прототипы нейронных моделей. [4]
Nengo использует специальную лицензию, которая позволяет бесплатное использование в личных и исследовательских целях, но для коммерческих целей требуется платная лицензия. [5]
Теоретическая основа
[ редактировать ]Nengo построен на двух теоретических основах: платформе нейронной инженерии (NEF). [6] и архитектура семантического указателя (SPA). [7]
Структура нейронной инженерии
[ редактировать ]Nengo отличается от других программ моделирования прежде всего тем, как оно моделирует связи между нейронами и их сильные стороны. Используя НЭФ, [8] Nengo позволяет определять веса связей между популяциями импульсных нейронов, указав вычисляемую функцию вместо принудительной установки весов вручную или использования правила обучения для их настройки со случайного начала. [9] При этом вышеупомянутые традиционные методы моделирования по-прежнему доступны в Nengo.
Архитектура семантического указателя
[ редактировать ]Для представления символов в Nengo используется SPA. Многие аспекты человеческого познания легче моделировать с помощью символов. В Nengo они представлены в виде векторов с набором связанных с ними операций. Эти векторы и их операции называются SPA. SPA использовался для моделирования человеческого лингвистического поиска. [10] и планирование задач. [11]
Приложения
[ редактировать ]Заметные разработки, достигнутые с использованием программного обеспечения Nengo, произошли во многих областях, и Nengo использовалась и цитировалась в более чем 100 публикациях. [12] Важным событием, на которое следует обратить внимание, является Spaun , сеть с 6,6 миллионами пользователей. [13] искусственные импульсные нейроны (небольшое количество по сравнению с количеством в человеческом мозге), которые используют группы этих нейронов для выполнения когнитивных задач посредством гибкой координации. Спаун — крупнейшая в мире функциональная модель мозга, которую можно использовать для проверки гипотез в нейробиологии . [14]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Беколай Т., Бергстра Дж., Хунсбергер Э., Девольф Т., Стюарт Т.К., Расмуссен Д., Чу Х, Фёлкер А.Р., Элиасмит С. (2014). «Nengo: инструмент Python для построения крупномасштабных функциональных моделей мозга» . Фронт Нейроинформ . 7 : 48. дои : 10.3389/fninf.2013.00048 . ПМЦ 3880998 . ПМИД 24431999 .
- ^ Фридл, К.Э.; Фёлкер, Арканзас; Пер, А.; Элиасмит, К. (1 января 2016 г.). «Нейробототехническая система, вдохновленная человеком, для классификации текстур поверхности на ощупь» (PDF) . Письма IEEE по робототехнике и автоматизации . 1 (1): 516–523. дои : 10.1109/LRA.2016.2517213 . ISSN 2377-3766 . S2CID 6401430 .
- ^ История Ненго ; получено 28 октября 2016 г.
- ^ Исходный код графического интерфейса Nengo ; получено 28 октября 2016 г.
- ^ Лицензия Ненго ; получено 28 октября 2016 г.
- ^ Элиасмит, Крис; Андерсон, Чарльз Х. (2003). Нейронная инженерия: вычисления, представление и динамика в нейробиологических системах . МТИ Пресс. ISBN 9780262550604 .
- ^ Элиасмит 2013
- ^ Стюарт, Терренс К. (2012). Технический обзор структуры нейронной инженерии (PDF) (Технический отчет). Том. 110. Центр теоретической нейронауки, Университет Ватерлоо.
- ^ Часто задаваемые вопросы о Ненго ; получено 2 октября 2016 г.
- ^ Каич, Ивана; Госманн, Ян; Стюарт, Терренс К.; Веннекерс, Томас; Элиасмит, Крис (2016). «На пути к когнитивно реалистичному представлению словесных ассоциаций» (PDF) . Материалы 38-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук . Общество когнитивных наук. стр. 2183–8. ISBN 978-0-9911967-3-9 .
- ^ Блоу, Питер; Элиасмит, Крис; Трипп, Брайан (2016). «Масштабируемая нейронная модель планирования действий» . Материалы 38-й ежегодной конференции Общества когнитивных наук . Общество когнитивных наук. стр. 1583–8. ISBN 978-0-9911967-3-9 .
- ^ «Публикации — документация Nengo 23.11.2017» . Архивировано из оригинала 03 февраля 2018 г. Проверено 2 февраля 2018 г.
- ^ Сюань Чу (2018). Спаун 2.0: Расширение крупнейшей в мире функциональной модели мозга (докторская диссертация). Университет Ватерлоо. hdl : 10012/13308 .
- ^ Элиасмит, К.; Стюарт, ТК; Чу, Х.; Беколай, Т.; ДеВольф, Т.; Тан, Ю.; Расмуссен, Д. (2012). «Крупномасштабная модель функционирующего мозга». Наука . 338 (6111): 1202–5. Бибкод : 2012Sci...338.1202E . дои : 10.1126/science.1225266 . ПМИД 23197532 . S2CID 1673514 .
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Элиасмит, Крис (2013). Как построить мозг . Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0199794546 .