論文の概要: WaLiN-GUI: a graphical and auditory tool for neuron-based encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16983v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 20:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:23:58.488899
• Title: WaLiN-GUI: a graphical and auditory tool for neuron-based encoding
• Title（参考訳）: walin-gui:ニューロンベースのエンコーディングのためのグラフィカルおよび聴覚ツール
• Authors: Simon F. M\"uller-Cleve and Fernando M. Quintana and Vittorio Fra and Pedro L. Galindo and Fernando Perez-Pe\~na and Gianvito Urgese and Chiara Bartolozzi
• Abstract要約: ニューロモルフィックコンピューティングはスパイクベースのエネルギー効率の高い通信に依存している。 本研究では, スパイクトレインへのサンプルベースデータの符号化に適した構成を同定するツールを開発した。 WaLiN-GUIはオープンソースとドキュメントが提供されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.88751967207419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuromorphic computing relies on spike-based, energy-efficient communication, inherently implying the need for conversion between real-valued (sensory) data and binary, sparse spiking representation. This is usually accomplished using the real valued data as current input to a spiking neuron model, and tuning the neuron's parameters to match a desired, often biologically inspired behaviour. We developed a tool, the WaLiN-GUI, that supports the investigation of neuron models and parameter combinations to identify suitable configurations for neuron-based encoding of sample-based data into spike trains. Due to the generalized LIF model implemented by default, next to the LIF and Izhikevich neuron models, many spiking behaviors can be investigated out of the box, thus offering the possibility of tuning biologically plausible responses to the input data. The GUI is provided open source and with documentation, being easy to extend with further neuron models and personalize with data analysis functions.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックコンピューティングはスパイクベースでエネルギー効率のよい通信に依存しており、本質的には実数値(感覚)データと疎いスパイク表現の間の変換の必要性を示唆している。 これは通常、スパイキングニューロンモデルへの現在の入力として実際の値データを使用し、ニューロンのパラメータを所望の生物学的にインスパイアされた振る舞いに合わせるように調整する。 スパイクトレインへのサンプルデータエンコーディングに適した構成を特定するために,ニューロンモデルとパラメータの組み合わせを調査するためのツールであるwalin-guiを開発した。 lifとizhikevichのニューロンモデルの隣で、デフォルトで実装された一般化lifモデルにより、多くのスパイク行動が最初から調べられるため、入力データに対する生物学的に妥当な応答をチューニングすることができる。 GUIはオープンソースでドキュメンテーションが提供されており、さらなるニューロンモデルで拡張し、データ解析機能でパーソナライズするのが簡単である。

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