最小神经元电路——第二部分：积分器

《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》：Minimal Neuron Circuits—Part II: Integrators

本文提出了一种设计最小化神经元电路的方法，通过利用钠离子通道和钾离子通道的负微分电阻特性，成功实现了模拟生物神经元动态的硬件电路，为构建类脑系统提供了新思路。

　　

影响声明：

脉冲神经网络需要生物学上合理的、结构尽可能简洁的神经元电路，以复制生物神经元的高度密集性和高效特性...显示更多

摘要：

脉冲神经元是脉冲神经网络的核心构建模块。本研究提出了一种使用多种类型器件设计简洁神经元电路的方法。我们假设钠离子通道具有N型负微分电阻特性。因此，我们展示了多个实例，证明具有N型负微分电阻特性的电路或器件可以替代钠离子通道的功能。同样，我们也证明了具有S型负微分电阻特性的电路或器件可以替代整合器类型神经元的钾离子通道。在第一部分中，我们介绍了用于设计三种新型共振器类型简洁神经元电路的方法。在这一部分中，我们展示了一种设计整合器类型神经元的方法，并提出了八种新型的简洁神经元。我们发现，多种N型和S型负微分电阻电路或器件的组合可以用来构建模仿INa,p+IK模型的简洁神经元电路。本研究旨在加深人们对脉冲神经元电路与其生物学对应物之间关系的理解，这是构建更优秀的受大脑启发的系统的重要一步。

引言

脉冲神经元是脉冲神经网络（SNNs）设计中的关键组成部分。与传统的人工神经网络相比，SNNs是一种更有前景且更高效的替代方案。这主要归功于它们的事件驱动计算方式和异步特性。此外，它们还可以帮助我们更好地理解人脑的运作机制。因此，实现脉冲神经元是实现这些目标的关键步骤。与传统基于简化数学模型的人工神经元不同，脉冲神经元旨在尽可能准确地模拟生物神经元的所有动态特性。文献中提出了多种描述神经元的数学模型，这些模型的生物学合理性和复杂性各不相同[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]。这些模型可以在软件中模拟SNN[7]、[8]、[9]、[10]。然而，更有效的方法是在硬件中实现这些模型[11]、[12]。