Reconstruction, Identification and Implementation Methods for Spiking Neural Circuits
Reconstruction, Identification and Implementation Methods for Spiking Neural Circuits
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尖峰神经回路的重建、识别和实现方法
DOI：
10.1007/978-3-319-57081-5_3
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Florescu D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Florescu D
本章介绍了一个新的框架来研究时间编码和解码，通过将中频神经元对函数执行的输入依赖的非均匀采样操作重新表述为对辅助函数执行的等效输入独立的均匀采样操作。在假设输入是带宽有限的情况下，新的框架构成了两种新的中频神经元重建方法的基础。通过引入新的表征函数的理论结果，导出了重构条件。通过数值模拟，证明了新算法具有相似的精度水平，但速度明显快于最先进的重建算法。
This chapter introduces a new framework for studying time encoding and decoding by reformulating the input dependent nonuniform sampling operation performed by an IF neuron on a functionuas an equivalent input independent uniform sampling operation performed on an auxiliary function. Under the assumption that the input is bandlimited, the new framework forms the basis for two new reconstruction methods for the IF neuron. A reconstruction condition is derived by introducing new theoretical results characterizing function. Using numerical simulations, it is proven that the new algorithms have a similar level of accuracy, but are significantly faster that the state-of-the-art reconstruction algorithms.
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