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霍普金斯，迈克尔;史蒂夫·福伯

定点神经ODE求解器的准确性和效率。 （英语） Zbl 1472.92020年

神经计算。 27，第10号，2148-2182（2015）.
概要：在数字架构上模拟神经行为通常需要在模拟的每个步骤中求解常微分方程（ODE）。对于某些神经模型，这是一个很大的计算负担，因此效率很重要。准确性也很重要，因为解决方案可能对模型参数化和时间步长敏感。这些问题着重于定点处理器，如SpiNNaker体系结构中使用的ARM单元。以Izhikevich神经模型为例，我们探索了一些求解方法，展示了如何使用特定技术来寻找平衡解。
我们研究了一些重要的相关问题，例如引入显式求解器约简（ESR），将显式ODE求解器和自治ODE合并为一个代数公式，具有准确性和速度优势；一种简单、有效的机制，用于消除由时间步长之间的阈值交叉引起的状态变量的累积滞后；的精确结果Izhikevich模型的膜电位与其他状态变量保持不变。Izhikevich神经元的参数变化显示了算法和算法类型的相似性和差异性，这些算法和算法具有良好的性能，使得整体最佳解决方案难以识别，但我们表明，使用所述技术可以显著改善特定情况。
使用1ms模拟时间步长和32位定点算法来提高实时性能，二阶Runge-Kutta方法之一看起来是最佳折衷方案；中点代表速度，梯形代表准确性。SpiNNaker提供了一种不寻常的低能耗和实时性能的组合，因此可能会在准确性上有所妥协。然而，通过仔细选择方法，在许多实际情况下，结果应该可以与通用系统的结果相比较。

引用于1文件

MSC公司：

92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

软件：

mctoolbox软件;数学软件;神经元;SpiNNaker公司
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\textit{M.霍普金斯}和\textit{S.福伯}，神经计算。27，第10号，2148--2182（2015；Zbl 1472.92020）
全文： 内政部

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