脑仿真#

脑仿真是一种使用计算机模型来模拟大脑结构和功能的科学方法。这种方法试图通过模拟神经元和突触的活动来复现大脑的工作机制，该技术的目标在于深入理解大脑的工作原理，以及神经疾病的发生机理; 脑仿真涉及范围广泛，从单个神经元的模拟，到突触行为，再到全脑的功能模拟等各个层面。相关知识可细分为以下几个主题：

主题	介绍
神经元模型	介绍了不同类型的神经元模型及其特点，例如 Leaky Integrate and Fire (LIF) 、 HH 模型等，他们形成了模拟大脑的基本单位。
突触模型	介绍了不同类型的突触模型及其特点，例如静态突触、动态突触等，突触模型揭示了信息在神经元之间是如何传递的。
神经元更新	介绍了如何通过微分方程来更新神经元的状态，这部分模型的运用，能够模拟神经元活动的动态过程，进一步探索神经元的工作机理。
监视神经元及突触信息	介绍了如何使用监视模块来监视神经网络的状态，借助监视器，可以实时追踪和分析脉冲、电压、权重等信息。
搭建运行脑仿真网络	介绍了如何搭建并运行脑仿真网络，这部分内容包括了脑仿真网络的搭建、仿真参数的设置、仿真结果的分析等。
脑仿真支持可学习训练	介绍了如何搭建并训练一个脑仿真网络，这部分内容包括了网络构建、数据加载、模型训练、模型测试等。
并行脑仿真	介绍了并行仿真的原理，以及并行仿真运行的方法，通过并行操作，可以处理大规模的仿真任务。
多房室模型	介绍了多房室神经元模型及如何使用，该模型可模拟神经元复杂的空间结构和电生理行为，给模拟带来更高级别的精度。

神经元模型

突触模型

神经元更新

监视器

仿真运行

可学习训练

并行仿真

多房室

目录结构