用于神经元网络模型独立于模拟器的Python软件包
项目描述
PyNN（发音为“pine”）是构建神经元网络模型的独立于模拟器的语言。
换句话说，您可以使用PyNN API和Python编程语言一次性编写模型代码，然后在PyNN支持的任何模拟器（目前为NEURON、NEST和Brian 2）以及许多类神经形态硬件系统上运行，而无需修改。
PyNN API的目标是在高级抽象层面上支持建模（例如神经元群体、层、柱和它们之间的连接），同时在需要时仍然允许访问单个神经元和突触的详细信息。PyNN提供了一套标准的神经元、突触和突触可塑性模型库，这些模型在支持的模拟器上经过验证，可以以相同的方式工作。PyNN还提供了一套常用的连接算法（例如全连接、随机、距离依赖、小世界）但以独立于模拟器的方式提供了提供自己的连接的便利。
即使您不想在多个模拟器上运行模拟，您也可能从使用PyNN强大的高级接口编写您的模拟代码中受益。在这种情况下，您可以使用您的模拟器支持的任何神经元或突触模型，而不受标准模型的限制。
- 版权：
版权2006-2024由PyNN团队所有，见AUTHORS。
- 许可：
CeCILL，有关详细信息请参阅LICENSE。
资金
PyNN的开发部分得到了欧洲联盟第六框架计划（FP6）的资助，资助协议号为FETPI-015879（FACETS），欧洲联盟第七框架计划（FP7/2007-2013）的资助协议号为269921（BrainScaleS）和604102（HBP），以及欧洲联盟“地平线2020”研究和创新框架计划的具体资助协议号720270（人类脑计划SGA1）、785907（人类脑计划SGA2）和945539（人类脑计划SGA3）。
下载文件
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源分布
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构建分布
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| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | e196f9055c46fe5c0e23f491815d16dca8db9be599a226ee11fa67605cab153d |
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| MD5 | 8e8977adf75464cb9c6d3cd7f7497f0c |
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| BLAKE2b-256 | 2df187be1610a71f21349d2e299d6cf92d55893c6aeb2c1730dd758bec2671d9 |