brain协议又叫什么_brain 协议

NiMiBrainCloud(NMBC)平台使用手册 　　## 基本概念介绍 　　- Env ：环境刺激，主要用于为神经网络提供输入信号。 　　- Layer：神经网络层，是神经的容器。在本模型中，每层神经网络仅包含一种类型的神经。神经网络层又分为三种： 　　- Sensory Layer：感知层，用于接收刺激信号，并产生电刺激信号 　　- Spiking Layer：脉冲层，可以根据传入的电刺激信号产生脉冲（Spiking）神经信号。 　　- Non-Spiking Layer 非感知无脉冲层。 　　- Connection：连接，也即层与层之间的连接，其本质上是层之间神经的连接。 　　- Receptor：感受器 　　- Channel：离子通道，一个神经可以包含多个离子通道。 　　## 核心功能简介 　　- 创建、运行、暂停神经网络 　　- 支持实时渲染神经网络运行状态 　　- 内置80余种的离子通道，支持添加、修改自定义神经离子通道 　　- 支持下载、上传网络项目文件，便于用户之间共享项目 　　- 支持实时绘制选择的神经的Spike信息 　　## 界面介绍 　　 　　如上图，平台操作界面主要分为以下几个模块 　　+ 项目功能操作区域 主要包含与神经网络项目有关的功能，例如新建、打开、启动、停止、下载与上传等功能 　　 　　+ 神经网络可视化显示区域 主要用来显示神经网络的可视化结构，以及运行时神经的活动信息 　　+ 神经网络树形结构区域 网络结构的树形显示区域，显示层的列表、神经的详细信息、连接的详细信息。工具栏的主要功能如下图： 　　 　　+ SpikeTrain 显示窗口 显示选中神经以及连接的线性活动情况。 　　+ Env控制栏 用于控制Env的选择、开启与停止。具体功能如下： 　　 　　## 新建项目 　　1. 单击【New】按钮，在弹出对话框中输入项目名称以及描述信息后，单击【Create】按钮完成项目创建。 　　2. 在创建新项目后，单击新建层，将会弹出【Add New Layer】窗口。 　　 　　3. 在【Add New Layer】窗口中，【Layer List】是当前项目中已创建的层列表；【Layer Type】中可以选择将要创建的神经网络层类型；【Layer Setting】中包含了神经网络层的基本信息。 　　 　　+ Layer Name 层名称 　　+ Layer Width 层的可视化视觉宽度 　　+ Layer Height 层的可视化视觉高度 　　+ Grid Width 一行神经的数量 　　+ Grid Height 一列神经的数量 　　+ 当前层神经的总数等于Grid Width 与Grid Height 的乘积 　　填写数据完毕后单击【CREATE】按钮即可完成网络层创建 　　4. 可以重复2-3步骤进行多个神经网络层的创建 　　5. 至此一个简单的神经网络已经基本创建成功。在界面上可以看到类似下图的效果 　　 　　## 打开项目 　　单击菜单栏中的【Open】按钮，弹出项目列表窗口。在窗口的左侧是平台Demo项目，可以直接打开进行启动运行查看效果。右侧是自己创建的网络项目，单击项目列表中的删除按钮可以实现删除项目的功能。单击【Create】按钮可以弹出项目创建窗口。 　　对于打开的Demo项目，用户的修改将不会被保存，但是可以通过【Save As】方式另存为私有项目进行修改。 　　## 离子通道 　　 添加离子通道 　　1. 在左侧【神经网络结构区域】中选中某一层后，单击离子通道按钮，如下图。 　　 　　 　　2. 在弹出的窗口中，左侧【Public】代表公共的离子通道，也是系统内置的离子通道库，用户可直接使用，也可以对其进行修改另存为【Private】私有的离子通道。中间是离子通道的属性列表，右侧是其关键参数跟随电压变化的图形。 　　3. 单击【OK】按钮即可将选中的离子通道添加至神经模型中。 　　 离子通道参数说明 　　+ Name 离子通道名称 　　+ bCaChannel 是否是Ca通道，如果是，则选择True，该通道就会参与到Ca电流的计算中，否则选择False 　　+ CaPct 如果bCaChannel为True，则我们需要计算通过这个Ca通道进来的Ca离子的比例（可能会有其他离子通过Ca通道进入），这个CaPct就是比例，范围是0-1，对应0%到100% 　　+ Erevs 该通道的反转电位 　　+ Gmax 该通道的最大电导，非负 　　+ GateP 离子通道的第一个门X,计算神经科学常用这样的方式来描述离子通道的电导 　　$$g=g_{max}(X(V,t))^P(Y(V,t))^Q(Z(V,Ca,t))^R$$ 　　$$begin{aligned} 　　{d(X(V,t))over dt}&=alpha_X(V)(1-X(V,t))+beta_X(V)X(V,t) \\ 　　&={{X_infty(V)-X(V,t)}over au_X} 　　end{aligned} 　　$$ 　　+ P $$X(V,t)$$的幂，为非负整数 　　+ P_AlphaBetaType 用alpha/beta的形式还是inf/tau的形式来描述这个离子通道，如果为True，则用alpha/beta的形式，否则用inf/tau的形式 　　+ P_InfNow 有的离子通道采用inf/tau的方式来表达，但只有inf，没有tau，其意义是用无限短的时间就可以到达inf，如果模型中是这样的离子通道，则P_InfNow为True，否则为False 　　+ P_Inf_Alpha 上面公式中的$$alpha_X(V)$$（当P_AlphaBetaType=True）或$$X_infty(V)$$（当P_AlphaBetaType=False），目前NeuNet提供两种描述$$alpha_X(V)$$的方法，一种是根据大量的离子通道总结出了$$alpha_X(V)$$的几种一般形式，包括以下几种： 　　“`katex 　　p0+p1 cdot V ag{1} 　　“` 　　“`katex 　　p0+p1cdot e^{V-p2over p3} ag{2} 　　“` 　　“`katex 　　p0+{p1over p2+e^{V-p3over p4}} ag{3} 　　“` 　　“`katex 　　{p0cdot(V-p1)over p2-e^{V-p3over p4}} ag{4} 　　“` 　　“`katex 　　{p0 over p1 cdot e^{p2cdot V} + p3cdot e^{p4cdot V}} ag{5} 　　“` 　　“`katex 　　{1over sqrt {1+e^{V+p0over p1}}} ag{6} 　　“` 　　“`katex 　　p0+{p1over p2+e^{V+p3over p4}+e^{V+p5over p6}} ag{7} 　　“` 　　如上图，上面列表中的第1个到第7个就是这些一般形式，用户在使用的过程中，只需要输入公式ID; p0; p1; pn即可，如4;0.3;9;1;9;-5，注意各个素要用分号隔开，不要多输入或者少输入。 　　另一种是对于一些无法用这些一般形式表达的离子通道，NeuNet还提供了script的表达方式，用户只需要把公式输进去就行了，如OUT=1+2*EXP(-(V+56.1)/23.6)。这里要注意的是，对于能够用一般形式表达的方程，请务必用一般形式表达，因为script采用查表的方式，一方面会降低计算精度，另一方面会影响计算速度。 　　+ P_Tau_Beta 上面公式中的$$beta_X(V)$$或$$ au_X$$ 　　+ GateQ 离子通道的第二个门Y，所有参数的含义同GateP 　　+ Q $$X(V,t)$$的幂，为非负整数 　　+ Type 用alpha/beta的形式还是inf/tau的形式来描述这个离子通道，如果为True，则用alpha/beta的形式，否则用inf/tau的形式 　　+ InfNow 有的离子通道采用inf/tau的方式来表达，但只有inf，没有tau，其意义是用无限短的时间就可以到达inf，如果模型中是这样的离子通道，则P_InfNow为True，否则为False 　　+ Inf_Alpha 上面公式中的$$alpha_X(V)$$（当Type=True）或$$X_infty(V)$$（当Type=False） 　　+ Tau_Beta 上面公式中的$$beta_X(V)$$或$$ au_X$$ 　　+ GateZ 离子通道的第三个门Z，一般来说，离子通道只有1个或2个门，但有的K离子通道的电导不仅会跟电压有关，还可能会跟Ca有关，GateZ就是为这些Ca依赖的K离子通道准备的，其参数含义与GateP基本一致，需要注意的是，对于Z_inf_alpha和Z_tau_beta，其一般公式与GateP和GateQ是不同的，是考虑到Ca依赖的K离子通道中常见的公式而归纳出来的，如下： 　　“`katex 　　quad {Caover Ca+p0} ag{1} 　　“` 　　“`katex 　　quad {p0+p1cdot {Ca}^2 over p2+p3cdot {Ca}^2} ag{2} 　　“` 　　“`katex 　　quad {p0+p1cdot {Ca}^4 over p2+p3cdot {Ca}^4} ag{3} 　　“` 　　“`katex 　　quad {p0cdot e^{p1cdot log_{10}(Ca)+p2over p3}} ag{4} 　　“` 　　“`katex 　　quad {max(p0,{p1over p2+p3cdot {Ca}^2})} ag{5} 　　“` 　　“`katex 　　quad p0+{p1over p2+({p3over Ca})^{p4}} ag{6} 　　“` 　　“`katex 　　quad min(p0,p1+p2cdot Ca+p3cdot {Ca}^2) ag{7} 　　“` 　　 如何修改离子通道中Inf_Alpha和Tau_Beta的值 　　在属性列表中单击 Inf_alpha 或 Tau_Beta的值后弹出设置窗口如下图： 　　 　　Inf_alpha 和 Tau_Beta的值支持分段函数。在上图中，Piecewise Formula模块为公式中的分段函数列表。 　　Formula List 中列出了可用的公式列表。选中某一个公式后单击 Add按钮，填写分段函数条件后将添加至左侧的分段函数列表中。 　　Formula Graph下方为每个门控变量的速率（Beta、Alpha）随膜电位的变化曲线和每个门控变量的时间常数（Tao、Inf）随膜电位的变化曲线显示区。 　　对于某一个选中的公式，需要在Parameter Setting中对 p{n} 参数进行设置。调整参数的值，右侧的图表会进行即时更新以便于更好的评估参数的合理性。 　　 如何在离子通道中的Inf_Alpha和Tau_Beta使用自定义的公式 　　在 Inf_Alpha和Tau_Beta 编辑器中的Formula List中选中Custom Function后编辑器将变为如下界面： 　　 　　用户可以在Custom Function模块中编辑自定义的函数。函数示例OUT=1.0+2*Ca*EXP(-(V+56.1)/23.6)，也可以使用E0,E1的方式内接常用公式。如下示例：OUT=MAX(1/(E0+E1), EXP(-(V+56.1)/23.6)/3.4)，公式中的E0和E1将分别开启界面下方的E0和E1的输入权限，用户可以分别对E0和E1进行选择、设置公式。 　　备注：一般而言，尽可能的使用内置的公式，较为复杂的自定义公式将会降低计算速度。 　　## 创建连接 　　1. 在左侧的【神经网络树形结构区域】中选中需要创建连接的【Spiking】层 　　2. 单击工具栏中的创建连接按钮，弹出网络连接配置窗口【Create Connection】 　　 　　3. 在【Create Connection】窗口中的【Select a Pre-Layer】，选中一个连接源层，这个层可以是感知层也可以是Spiking层，也可以是步骤2中选中的网络层本身。一个Synapse 由 PreSynapse 和 PostSynapse 组成。由于 Synapse 具有多样性和复杂性，我们做了大的分类，不同类有不同的参数设置项。 　　 　　【Connection Setting】中的参数含义如下： 　　+ Pre-Synaptic Type 突触类型，Simple 不具有可塑性，只是释放稳定的神经递质。目前仅支持 Simple 类型 　　+ PostSynaptic Receptors 接收器，目前仅支持 Simple PSP e.g. AMPA 　　+ Connections Projection 连接投射形状。每个preneuron在接收层上的投射范围，以preneuron在接收层的对应位置为中心，画一个形状，落在形状内部的神经就是该神经的所有postneuron。目前支持3种投射方式 　　+ 矩形 R;-1;1;1;-1，R代表矩形，坐标采用计算机图形学的定义方式，第一个-1和第三个1定义了矩形的左下角坐标，第二个1和第四个-1定义了矩形了右上角坐标 　　+ 椭圆 E;0;0;6;3;45，E代表椭圆，0和0定义了椭圆的重心，6和3定义了椭圆的长轴和短轴，45定义了椭圆的旋转角度 　　+ 圆形 C;0;0;10，C代表圆形，0和0定义了圆心的坐标，10定义了圆的半径。 　　+ Weight Dsitribution 投射的分布，支持均匀分布（U，U代表Uniform Distribution）和高斯分布（N; 1.5， N代表Normal Distribution，1.5代表标准差） 　　+ Max Connection Count 最大连接数量 　　4. 连接创建完成后可以在【树形结构】和【可视化】区域看到。如下图 　　 　　 　　## 删除连接、层、离子通道 　　选中【神经网络结构】中的离子通道或者连接，或者层，单击删除按钮，根据提示，确认后即可删除选中的素，如下图。 　　 　　## 创建ENV 　　Env是为神经网络提供刺激源的一个设置。本质上讲就是为感知层【Sensory】提供外源刺激。 　　创建Env的步骤如下： 　　1. 单击【菜单栏】中的【Env】按钮，弹出【Multi Env Control】窗口 　　 　　2. 左侧是Env列表，分为两类，一类是公共的Env，可以用于运行Demo；一类是自己创建的私有Env。用户可以单击列表中的Env进行打开和编辑。Demo中的Env也可以进行编辑，但不能直接保存，可以采用【Save As】的方式保存为私有的Env 　　3. 可以单击【Create】按钮或者【New Env】按钮新建Env。 　　4. 在【Env Info View】中输入相应参数 　　 　　+ EnvName Env的名称 　　+ Background intensity 背景灰度，取值范围[0,255] 　　+ Type 添加的Env条目的类型,支持的条目类型如下： 　　+ Flash Light 光斑 　　+ Moving Light 移动光斑 　　+ Image 图片，仅支持128*80大小的图片，图片格式可以是bmp,jpg,png. 　　+ Video 视频,仅支持5M以内的视频，视频尺寸也需要保持在128*80大小 　　5. 新建Env子条目。可以单击新建按钮来为Env添加子条目。可以通过上下箭头按钮来进行调整子条目的顺序、删除按钮删除子条目操作。 　　6. 在【Env Property Edit View】中可以为选中的子条目进行参数配置。参数的含义如下表 　　| 属性 | 说明 | 属性 | 说明 | 　　| —- |—– | —- |—-| 　　| Name | 名称 | Shape | 形状 | 　　| Angle | 角度 | Duration | 持续时长 | 　　| StartX | 起始X | StartY | 起始Y | 　　| EndX | 结束X | EndY | 结束Y | 　　| StartWidth | 起始宽度| StartHeight| 起始高度 | 　　| EndWidth | 结束宽度| EndHeight | 结束高度 | 　　| StartColor | 起始颜色| EndColor | 结束颜色 | 　　7. 在一个Env中可以添加多个子条目，这些子条目在神经网络运行时会依次进行执行。 　　8. 在底部的控制栏中，各按钮的主要功能描述如下 　　+ Del Env 删除Env，指删除左侧Env列表中选中的Env 　　+ New ENV 新建Env 　　+ Upload Env 上传Env文件。可以通过其他渠道Env文件，例如本地版的NiMiBrain 　　+ DownLoad Env 下载Env文件。可以将在线创建的Env文件下载下来在本地使用，或者分发给别的用户。 　　+ Save 保存当前打开的私有Env 　　+ Save As 将Demo中的Env保存为私有的Env或者将当前Env另存一份。 　　+ Cancel 取消 　　## 使用Env 　　在Spike Train Window旁边有一个下拉列表框，可以在这里选择要使用Env，在神经网络运行的时候单击启动按钮可以启动Env刺激，如下图。 　　 　　备注：如果神经网络已经处于运行状态，则启动Env将会立即生效；如果神经网络未处于运行状态，启动Env并不会立即生效，Env将跟随神经网络一起启动。 　　## 运行神经网络 　　运行神经网络需要依赖以下条件： 　　1. 打开或者新建一个神经网络 　　2. 较为通畅的网络条件 　　3. 云平台上有可用的GPU计算资源 　　满足以上条件的时候： 　　单击菜单栏的【Start】按钮即可启动神经网络。 　　在神经网络运行过程中，可以单击按钮【Pause】暂停运行神经网络，【Stop】按钮可以停止神经网络。在网络运行时，layer会由黄色变成黑色。 　　## 选择/移除观察神经 　　1. 在可视化神经网络层上选择某一个具体的神经，按下【Ctrl】+【Shift】+【鼠标左键】，可以对具体的神经放电活动进行观察。 　　2. 如果神经数量较多，可以通过鼠标滚轮对可视化图像进行缩放 　　3. 对于已经选中的神经，按下同样的按键【Ctrl】+【Shift】+【鼠标左键】即可移除选中观察的神经。 　　如果你按照步骤操作，就可以观察到下面的效果。 　　 　　## Spike Train Window 　　默认情况下由于没有选择需要观察的神经，【Spike Train Window】显示的内容是空的。需要选择观察神经并进行运行后既可看到Spike 数据信息。参考[选择/移除观察神经](#选择/移除观察神经)