SU528580A1 - Neuron Simulator - Google Patents

Neuron Simulator

Info

Publication number
SU528580A1
SU528580A1 SU2129826A SU2129826A SU528580A1 SU 528580 A1 SU528580 A1 SU 528580A1 SU 2129826 A SU2129826 A SU 2129826A SU 2129826 A SU2129826 A SU 2129826A SU 528580 A1 SU528580 A1 SU 528580A1
Authority
SU
USSR - Soviet Union
Prior art keywords
inputs
output
block
adders
input
Prior art date
Application number
SU2129826A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Алексей Михайлович Шквар
Хен Иоханесович Мартсон
Юрий Леонидович Рябыкин
Дмитрий Терентьевич Серый
Александр Иванович Шевченко
Original Assignee
Киевское Высшее Инженерно-Авиационное Военное Училище
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Киевское Высшее Инженерно-Авиационное Военное Училище filed Critical Киевское Высшее Инженерно-Авиационное Военное Училище
Priority to SU2129826A priority Critical patent/SU528580A1/en
Application granted granted Critical
Publication of SU528580A1 publication Critical patent/SU528580A1/en

Links

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Description

Блок li и сумматор 2i образуют возбуждающий канал устройства, а блок Ij и сумматор 22 - тормозной канал устройства. Сумматоры 2i и 22 совместно с блоками Ь и 12 осуществл ют взвещенное суммнрованне во времени и в пространстве входных сигналов. Сумматоры обеспечивают также разв зывание входов устройства, линейное суммирование входных сигналов и стабильную чувствительность устройства к одновременно воздействующим па его входы сигна;1ам. Импульсные входные сигналы сумматоры преобразуют в аналоговую величину. Крутизна характеристики сумматоров и, следовательно, устройства в целом зависит от синаптических весов устройства и определ ет такие режимы его работы, как умножение или деление частоты входных импульсов , аналогичные свойству трансформации ритмики биологического нейрона. Пороговый блок 8 служит дл  установки порога чувствительности или уровн  начального возбуждени  устройства. Он имеет два выхода, один из которых соединен со входом сумматора 2ь а другой - со входом сумматора 22. Выходные сигналы порогового блока воздействуют на соответствующие сумматоры аналогично любым другим непрерывным входным сигналам. Выходные сигналы сумматоров 2i и 22 сравниваютс  с помощью дифференциального усилител  3. Если суммарный сигнал возбуждающего канала, снимаемый с сумматора 2i, больще суммарного сигнала тормозного кана.ла , снимаемого с сумматора 2, то на выходе дифференциального усилител  3 образуетс  сигнал, пропорциональный их разности. В противном случае сигнал на выходе дифференциального усилител  отсутствует. Применение дифференциального усилител  позвол ет изолировать блоки пространственно-временного суммировани  входных сигналов от генератора 5 импульсов, а также использовать однопол рные входные сигналы дл  процессов возбуждени  и торможени , что наиболее адекватно биологическому нейрону. Выход дифференциального усилител  3 соединен с токозадающим блоком 4, который служит дл  преобразовани  выходного сигнала дифференциального усилител  в соответствии с требуемым законом изменени  статической характеристики устройства (см. фиг. 2). Выход токозадающего блока соединен со входом генератора 5 импульсов. Генератор импульсов моделирует свойства аксонного холмика нейрона, его абсолютный и относительный рефрактерные периоды. Зависимость частоты выходных импульсов генератора от входного сигнала  вл етс  линейной. Параметры импульсов стабильны на всем рабочем диапазоне частот устройства. Выход генератора импульсов соединен со входом усилител  6, который служит дл  усилени  мощности выходных импульсов устройства. Выход устройства независим от входа. Благодар  этому достигаетс  хороша  реакци  устройства на сигналы обратной св зи,  вл  он1 ,иес  аналогами коллатералей биологического нейрона и служащие дл  изменени  крутизны статической характеристики устройства . Моделирование динамических свойств нейрона осуществл етс  с помощью блоков 7| и 1-2 согласовани . Они позвол ют моделировать адаптацию, эффекты типа «о/г, «о// и «on- о//, постактивационное усиление, кратковременное запоминание стимула и долговременное динамическое запоминание факта воздействи  стимула. Вход блока 7i подключен к выходу сумматора 2i и воспринимает суммарный сигнал возбуждающего канала, а выход его подключен ко входу сумматора 22 тормозных входов. Аналогично вход блока Тг подключен к выходу сумматора 22, а выход - ко входу сумматора 2,. Свойство адаптации нейрона дл  возбуждающих входов моделируетс  с помощью блока 7i, а дл  тормозных входов - с помощью блока 72. При поступлении сигналов на возбуждающие входы устройства их суммарный сигнал с выхода сумматора 2i воздействует на вход блока 7. При этом на выходе блока 7i с некоторым запаздыванием по вл етс  сигнал , который увеличиваетс  по экспоненциальному закону и воздействует на вход сумматора 22 тормозного канала. Это приводит к уменьщению частоты выходных импульсов устройства цри неизменном сигнале на его возбуждающих входах. При адаптации но тормозным входам блок 72 оказывает на устройство в течение некоторого времени возбуждающее воздействие. Врем  и глубину адаптации можно измен ть в щироких пределах путем изменени  посто нной времени и коэффициента усилени  блоков согласовани . «Ол -эффект - реакци  устройства на по вление или увеличение стимула - моделируетс  с помощью блока 1 при уменьшении величины его посто нной времени. Моделирование «о// -эффекта и свойства постактивационного усилени  осуществл етс  устройством при включенном блоке 72 и выключенном блоке 7i. При значени х регулируемых параметров блока 72, обеспечивающих сравпительно небольшую обратную св зь с тормозного канала на возбуждающий, на выходе устройства по вл етс  пачка импульсов лишь при выключении тормозного воздействи . При увеличении обратной св зи реакцию устройства можно наблюдать на прот жении всего времени действи  тормозного воздействи . Это  вление отражает свойство постактивационного усилени  биологического нейрона. Эффект типа «on-off - свойства кратковременного запоминани  стимула и долговреенного динамического запоминани  факта оздействи  стимула моделируютс  при одноременном включении блоков 7i и 72 согласоани . В этом случае при включении скачкобразного возбуждающего стимула на выходеThe block li and the adder 2i form the exciting channel of the device, and the block Ij and the adder 22 form the brake channel of the device. The adders 2i and 22 together with the blocks b and 12 carry out the summed over time and space of the input signals. Adders also provide for the dissipation of device inputs, linear summation of input signals, and stable device sensitivity to simultaneously acting on its signal inputs; 1am. Pulse input signals are converted to analog values. The slope of the characteristics of the adders and, therefore, the device as a whole depends on the synaptic weights of the device and determines such modes of operation as multiplication or division of the frequency of the input pulses, similar to the property of transforming the rhythm of a biological neuron. The threshold unit 8 serves to set the threshold of sensitivity or the level of the initial excitation of the device. It has two outputs, one of which is connected to the input of the adder 2 and the other to the input of the adder 22. The output signals of the threshold block act on the corresponding adders like any other continuous input signals. The output signals of adders 2i and 22 are compared using differential amplifier 3. If the total signal of the exciting channel, taken from adder 2i, is larger than the total signal of the brake channel, taken from adder 2, a signal proportional to their difference is formed at the output of differential amplifier 3. Otherwise, there is no signal at the output of the differential amplifier. The use of a differential amplifier allows you to isolate blocks of space-time summation of the input signals from the generator 5 pulses, as well as to use unipolar input signals for the processes of excitation and inhibition, which is most adequate to a biological neuron. The output of the differential amplifier 3 is connected to the current-giving unit 4, which serves to convert the output signal of the differential amplifier in accordance with the required law of variation of the static characteristic of the device (see Fig. 2). The output of the current-setting unit is connected to the input of the generator 5 pulses. The pulse generator models the properties of the axon neuron knoll, its absolute and relative refractory periods. The dependence of the frequency of the output pulses of the generator on the input signal is linear. Pulse parameters are stable over the entire operating frequency range of the device. The output of the pulse generator is connected to the input of the amplifier 6, which serves to increase the power of the output pulses of the device. The output of the device is independent of the input. Due to this, a good response of the device to feedback signals is achieved, which is1, its analogs of the biological neuron's collaterals, and which serve to change the steepness of the static characteristic of the device. The modeling of the dynamic properties of a neuron is carried out using blocks 7 | and 1-2 matching. They allow you to simulate adaptation, effects like "o / g," o // and "on-o //, post-activation enhancement, short-term memorization of the stimulus, and long-term dynamic memorization of the fact of the effect of the stimulus. The input of block 7i is connected to the output of the adder 2i and senses the total signal of the exciting channel, and its output is connected to the input of the adder 22 of the brake inputs. Similarly, the input of the block Tg is connected to the output of the adder 22, and the output to the input of the adder 2 ,. The adaptation property of the neuron for the stimulating inputs is modeled using block 7i, and for the brake inputs using block 72. When signals arrive at the device's exciting inputs, their total signal from the output of adder 2i affects the input of block 7. At the output of block 7i with some There is a lag signal that increases exponentially and affects the input of the brake channel adder 22. This leads to a decrease in the frequency of the output pulses of the device when the signal remains unchanged at its exciting inputs. When adapting to brake inputs, block 72 has a stimulating effect on the device for some time. The adaptation time and depth can be varied over a wide range by varying the time constant and the gain of the matching blocks. The OL effect — the response of a device to the onset or increase of a stimulus — is modeled using block 1 as its constant time decreases. The simulation of the "about // effect and the properties of post-activation gain is carried out by the device with the block 72 turned on and the block 7 i turned off. With the values of the adjustable parameters of block 72, which provide a comparatively small feedback from the brake channel to the exciting one, a burst of impulses appears at the output of the device when the braking effect is turned off. With an increase in feedback, the response of the device can be observed throughout the entire time of action of the braking effect. This phenomenon reflects the property of post-activation enhancement of a biological neuron. The on-off effect — the properties of short-term stimulus storage and long-term dynamic memorization of the fact that a stimulus is active are simulated upon simultaneous activation of blocks 7i and 72 matching. In this case, with the inclusion of a jump-like stimulus at the exit

устройства по вл етс  пачка импульсов, обусловленпа  тормозным действием блока 1. Блок 7 компенсирует ио экспоненциальному закону возбуждающее воздействие, создава  тормозной сигнал. Блок 1 воспринимает этот сигнал и формирует обратную св зь на вход канала возбуждени . После этого при соответствующих значени х регулируемых параметров блоков и 72 устройство переходит в заторможенное состо ние.device appears a packet of pulses, due to the inhibitory effect of block 1. Block 7 compensates for the exponential law stimulating effect, creating a brake signal. Block 1 senses this signal and forms a feedback to the input of the excitation channel. Thereafter, at the respective values of the controlled parameters of the blocks and 72, the device enters the inhibited state.

После выключени  стимула на возбуждающем канале устройства остаетс  в течение некоторого времени сигнал обратной св зи с блока 72, а на тормозном канале - сигнал обратной св зи с блока 1, который в данном случае значительно больще первого (примерно на величину выключенного возбуждающего стимула ).After the stimulus is turned off, the feedback signal from block 72 remains for some time on the exciting channel of the device, and the feedback signal from block 1, which in this case is much larger than the first one (by about the amount of the switched off stimulating stimulus), remains on the brake channel.

Если посто нна  времени блока 1 меньше посто нной времени блока 72, то после разр да блока 1 на выходе устройства по вл етс  пачка импульсов, вызванна  продолжающимс  разр дом блока 72. Така  реакци  устройства аналогична эффекту биологического нейрона тина «ол-of/.If the time constant of block 1 is less than the time constant of block 72, then a block of pulses appears at the output of the device 1 caused by the continued discharge of block 72. Such a device response is similar to the effect of the biological neuron tin "ol-of /."

Если пачка импульсов на выключение возбуждающего воздействи  достаточно велика, то она может вызвать последующие постепенно убывающие реакции устройства. Данный режим работы устройства моделирует свойство кратковременного запоминани  стимула в биологическом нейроне.If the burst of impulses to turn off the excitation effect is large enough, then it can cause subsequent gradually decreasing reactions of the device. This mode of operation of the device simulates the property of short-term storage of a stimulus in a biological neuron.

При определенных значени х регулируемых параметров блоков 1 и 72 согласовани  можно обеспечить в ответ на запускаемый стимул непрерывное генерирование устройством пачек импульсов. Таким образом устройство осуществл ет долговременное динамическое запоминание факта воздействи  стимула.At certain values of the adjustable parameters of the matching blocks 1 and 72, it is possible to ensure in response to the triggered stimulus that the device continuously generates pulse bursts. Thus, the device performs long-term dynamic memorization of the effect of the stimulus.

Claims (1)

Формула изобретени Invention Formula Устройство дл  моделировани  нейрона, содержащее блоки формировани  входных сигналов и последовательно соединенные генератор импульсов и усилитель, подключенный к выходу устройства, отличающеес  тем, что, с целью повыщени  точности моделировани , оно содержит сумматоры, к первым входам которых подключены выходы блоков формировани  входных сигналов, пороговый блок, выходы которого соединены со вторыми входами сумматоров, блоки согласовани , выходами подключенные к соответствующим третьим входам сумматоров, и последовательно соединенные дифференциальный усилитель и токозадающий блок, выход которого подключен ко входу генератора импульсов, а входы дифференциального усилител  соединены со входами блоков согласовани  и с выходами сумматоров.A device for simulating a neuron, containing input signal conditioning units and a pulse generator connected in series, and an amplifier connected to the output of the device, characterized in that, in order to improve the modeling accuracy, it contains adders, to the first inputs of which the outputs of the input signal conditioning units are connected, the threshold a unit whose outputs are connected to the second inputs of adders, matching units, outputs connected to the corresponding third inputs of adders, and sequentially connect nennye differential amplifier and a voltage driving unit, whose output is connected to an input of the pulse generator and the inputs of the differential amplifier are connected to the inputs of matching blocks and the outputs of the adders. РигЛRygl
SU2129826A 1975-04-29 1975-04-29 Neuron Simulator SU528580A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU2129826A SU528580A1 (en) 1975-04-29 1975-04-29 Neuron Simulator

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU2129826A SU528580A1 (en) 1975-04-29 1975-04-29 Neuron Simulator

Publications (1)

Publication Number Publication Date
SU528580A1 true SU528580A1 (en) 1976-09-15

Family

ID=20618012

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU2129826A SU528580A1 (en) 1975-04-29 1975-04-29 Neuron Simulator

Country Status (1)

Country Link
SU (1) SU528580A1 (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Klump et al. Mechanisms and function of call-timing in male-male interactions in frogs
Maass et al. Computing and learning with dynamic synapses
SU528580A1 (en) Neuron Simulator
Delbrück et al. A silicon early visual system as a model animal
Stewart Problems suggested by an uncertainty principle in acoustics
Marmarelis et al. Principal dynamic mode analysis of nonlinear transduction in a spider mechanoreceptor
Raslear THE EFFECTS OF VARYING THE DISTRIBUTION OF GENERALIZATION STIMULI WITHIN A CONSTANT RANGE UPON THE BISECTION OF A SOUND‐INTENSITY INTERVAL BY RATS 1
French et al. Predicting the responses of mechanoreceptor neurons to physiological inputs by nonlinear system identification
SU623214A1 (en) Neuron simulator
SU519730A1 (en) Neuron Simulator
Taylor A model of learning mechanisms in the brain
SU1672482A1 (en) Neurons simulators
Borges et al. Effect of mnemonic encoding techniques on immediate and delayed serial learning
SU943765A1 (en) Controlled neuron model
Wittig et al. Silicon neurons that phase-lock
RU2024059C1 (en) Equipment for modelling of neuron
SU839024A2 (en) Random pulse generator
Wine et al. Durations of unitary synaptic potentials help time a behavioral sequence
Kawahara et al. A two compartment model of the stepping generator: Analysis of the roles of a stage-setter and a rhythm generator
SU1360436A1 (en) Neuron model
Rodrigues et al. A model for reverberating circuits with controlled feedback
SU903914A1 (en) Motor noise simulator
SU1005042A1 (en) Random pulse burst generator
SU533941A1 (en) Device for simulating turbulence processes
Ning et al. Axonal slow integration induced persistent firing neuron model