Микросхема для: Купить микросхемы для ремонта сотовых телефонов и смартфонов

Содержание

Микросхемы для индустриального применения — Микросхемы

1 1
55
 ÷  -45 ÷ 85
1 3 ÷ 3. 6 -40 ÷ 85
2 144 10/100 10/100 3 ÷ 3. 6 -40 ÷ 85
2 80 1 2. 2 ÷ 3.6 -40 ÷ 85
 ÷  -50 ÷ 85
 ÷   ÷ 
 ÷   ÷ 
1 4. 5 ÷ 5.5 -45 ÷ 125 до 1 Мбит/с

Чипы и микросхемы для ноутбуков

Современные ноутбуки по функциональности практически не уступают мощным ПК: они способны работать с любыми приложениями и выполнять целый ряд функций одновременно. Все эти возможности обеспечивают чипы для ноутбуков – микросхемы, задачей которых является связь между всеми компонентами и обеспечение слаженной стабильной работы. Как и другие детали, чипы нередко выходят из строя, основной причиной их неисправности является перегрев. Для восстановления функций устройства их можно заменить: в каталоге интернет-магазина представлены микросхемы для ноутбуков известных производителей.

Параметры выбора микросхем

Микросхемы ноутбука позволили значительно уменьшить его размер, по сравнению с привычным ПК, при этом полностью сохранив и расширив его функциональность. Мы предлагаем выбрать и купить микросхемы для ноутбуков всех основных типов:

  • Северный мост. Это микросхема, ответственная за работу процессора, оперативной памяти и видеокарты. При его повреждении устройство надолго выходит из строя, необходима срочная замена северного моста.
  • Южный мост. Его основная задача – обеспечение слаженной работы материнской платы со всеми прочими комплектующими, кроме того, он отвечает за работу внешних устройств: в их числе USB-порты, жесткие диски и т. д.
  • Видеочип. Он представляет собой графический процессор, отвечающий за вывод изображения на экран и его качество. Симптомами повреждения видеочипа являются полосы на экране, рябь, мерцание, отсутствие изображение или появление знакомого многим «синего экрана» с последующей перезагрузкой.

При первых же симптомах повреждения чипов нужно выяснить причину неисправностей и провести замену пострадавшей детали. Часто требуется доработка системы охлаждения: если микросхема вышла из строя из-за перегрева, необходимо устранить саму причину проблемы, иначе скоро ремонт придется проводить заново.

Если вы хотите купить микросхемы для ноутбуков, в нашем интернет-магазине вы легко найдете то, что нужно. В каталоге представлены недорогие чипы Intel, nVidia, мультиконтролеры ENE и многое другое. Стоимость чипа в ноутбуке зависит от модели и технических характеристик, консультанты магазина предоставят подробную информацию по всем предлагаемым в каталоге вариантам.

Преимущества магазина «В ноутбуке»

Воспользоваться нашим предложением стоит по нескольким причинам: мы предлагаем надежные микросхемы в широком ассортименте, выгодная стоимость позволит провести ремонт без лишних затрат. Купить чипы для ноутбуков мы предлагаем с доставкой: в Москве и Санкт-Петербурге вашу покупку доставит курьерская служба, в регионы товар отправляется с помощью транспортных компаний.

Наши покупатели могут выбрать наличный или безналичный расчет: при курьерской доставке можно просто отдать деньги курьеру. Воспользуйтесь выгодными условиями и оформите заказ уже сегодня: мы предлагаем только качественную продукцию по доступным ценам.

Микросхема «Микрона» для NFC- меток получила статус продукции отечественного производства первого уровня

Министерство промышленности и торговли РФ подтвердило соответствие разработанной АО «НИИМЭ» и производимой ПАО «Микрон» микросхемы для NFC-меток MIK213ND требованиям, предъявляемым к продукции отечественного производства первого уровня.

Данная микросхема используется в радиочастотных метках для маркировки широко спектра объектов, включая древесину, металл, стекло, пластик, бумагу, преимущественно в маркетинговых целях. MIK213ND , единственный российский микрочип, соответствующий стандартам NFC Forum Type 2 Tag, является первым чипом отечественного производства с NFC-интерфейсом, он не требует специального считывателя, для считывания может быть использовано любое устройство с NFC-модулем.

«Мы начали выпускать чип MIK213ND в 2017 году для RFID-маркировки продукции «Микрона». RFID NFC этикетка содержит информацию о партии, дате производства, наименовании микросхемы. Также служит своего рода защитой товара от подделок и защитой бренда», -отмечает Алексей Маркин, начальник RFID-лаборатории ПАО «Микрон».

MIK213ND представляет собой универсальный однокристальный микропроцессор, предназначенный для использования в радиочастотных метках. Он обеспечивает бесконтактную передачу информации на расстоянии до 100 мм, в зависимости от геометрии антенны и мощности считывающего-записывающего устройства. Микрочип передает данные на частоте 13.56 МГц со скоростью 106 кбит/с.

«В эпоху цифровой экономики и активного развития интернета вещей в России потребность рынка в RFID – технологиях будет неуклонно расти, создавая новые сценарии применения для NFC- меток», — считает Дмитрий Терентьев, заместитель начальника сборочного производства. На сегодняшний день микросхема MIK213ND уже используется в электронных картах в пилотном проекте по чипированию древесины в Иркутской области, а также для внутреннего складского учета в ПАО «Микрон».

***

«Микрон» – единственный производитель микросхем первого уровня для смарт-карт, ID-документов и RFID-продукции в РФ. Статус отечественной микроэлектронной продукции первого уровня подтверждает, что при проектировании и разработке указанной интегральной микросхемы не используются готовые схемотехнические решения иностранного производства, разработка, изготовление и сборка осуществляются на территории РФ компанией-резидентом.

RFID (англ. Radio Frequency IDentification, радиочастотная идентификация) – технология автоматической идентификации объектов, в котором посредством радиосигналов считываются или записываются данные, хранящиеся в метках.

Near field communication, NFC («коммуникация ближнего поля», «ближняя бесконтактная связь») — технология беспроводной передачи данных малого радиуса действия, которая дает возможность обмена данными между устройствами, простое расширение стандарта бесконтактных карт (ISO 14443), которое объединяет интерфейс смарт-карты и считывателя в единое устройство.

NFC FORUM TYPIES– стандарты рынка NFC, определяющие, как устройство с поддержкой NFC в режиме чтения / записи обнаруживает, считывает и записывает сообщение формата NDEF на платформы типа NFC FORUM TYPE TAGS.

NFC метка — это бесконтактная RFID метка способная хранить данные в формате NDEF, которая работает в инфраструктуре ISO14443 с NFC устройствами, совместимыми с правилами NFC Forum.

NDEF — (NFC Forum Data Exchange Format), формат данных для обмена сообщениями согласно правилам NFC Forum.

одна микросхема для всех протоколов промышленного Ethernet

В ноябре 2015 компания Innovasic сообщила, что ее программно-аппаратная платформа RapID Platform Network Interface прошла сертификацию на соответствие требованиям последних версий стандартов EtherNet/IP (v. CT12) и PROFINET (v 2.31 Class B (RT) и Class C (IRT)). Это относится и к микросхеме Ethernet коммутатора fido5000. Уникальная микросхема fido5000 значительно упрощает жизнь разработчикам, так как поддерживает все популярные протоколы промышленного Ethernet: PROFINET, EtherNet/ IP, ModbusTCP, SERCOS III, POWERLINK, EtherCAT.

Рис. 1. Мультипротокольный чип fido5000 от Innovasic

На сегодняшний день Ethernet является одним из самых популярных сетевых интерфейсов. Его используют в офисах, в домах и квартирах, в военной отрасли и, конечно же, в промышленности. Наиболее популярные протоколы построены именно на Ethernet, например, PROFINET, EtherNet/IP, ModbusTCP, SERCOS III, POWERLINK, EtherCAT.

Здесь стоит отметить, что сам по себе стандарт Ethernet содержит описание физического и канального уровня сетевой модели OSI,а перечисленные протоколы в основном работают на более высоких ступенях. Тем не менее, каждый из них предъявляет дополнительные требования к физическому и канальному уровню. Например, EtherCAT требует работы в реальном времени с циклом системы 12,5 микросекунд, а PROFINETIRT 32 микросекунды. И хотя аппаратная реализация для них остается практически одинаковой, сделать один универсальный блок, подходящий для всех протоколов, практически невозможно.

Сложность создания универсального блока связана с несколькими проблемами. Во-первых, применение протоколов связано с дополнительными выплатами за их использование. В итоге, чем больше протоколов «зашито» в блок, тем выше его цена. Во-вторых, для обеспечения соответствия последним ревизиям стандартов требуется содержать команду опытных программистов, что не так и дешево. В-третьих, если пойти по пути использования различных процессоров со встроенной поддержкой протоколов, то неизбежно придется вести разработку и поддержку нескольких аппаратных реализаций, а это требует команды опытных схемотехников, что опять-таки весьма дорого. Компания Innovasic предлагает свое решение этих проблем в виде микросхемы fido5000.

fido5000­ – микросхема мультипротокольного двухпортового Ethernet-коммутатора реального времени (Real-time Ethernet Multiprotocol (REM) switch) с поддержкой большинства популярных промышленных интерфейсов (PROFINETRT и IRT, EtherNet/ IP с/без DLR, ModbusTCP, SERCOS III, POWERLINK, EtherCAT).

fido5000 значительно упрощает жизнь разработчикам (рис. 2).

Во-первых, fido5000 имеет аппаратную поддержку наиболее популярных промышленных интерфейсов: PROFINETRT и IRT, EtherNet/ IP с/без DLR, ModbusTCP, SERCOS III, POWERLINK, EtherCAT. Разработчику не придется использовать множество различных процессоров или писать программные реализации протоколов.

Во-вторых, Innovasic гарантирует оперативную поддержку всех самых последних версий протоколов. Разработчику не понадобится постоянно отслеживать новые релизы программной части стандартов, за него это сделает Innovasic.

В-третьих, при переходе от одного протокола к другому не требуется переделывать весь блок, будет достаточно сменить микросхемы Ethernet PHY и микросхему памяти (об этом будет сказано ниже).

В-четвертых, производителю не нужно отчислять деньги за использование протоколов.

Рис. 2. Использование fido5000 для различных протоколов промышленного Ethernet

Таким образом, создание нескольких версий одного и того же промышленного блока для различных интерфейсов оказывается максимально упрощено. Архитектура системы для них практически полностью идентична: процессор, набор микросхем fido5000 + память fido0x00, цепи тактирования, Ethernet PHY (рис. 3). Представленная структура имеет несколько особенностей.

Рис. 3. Архитектура промышленного Ethernet-блока

Как видно из рис. 3, кроме самой микросхемы fido5000 (FPGA) требуется дополнительный конфигурационный чип памяти fido0x00. Вместе они составляют набор микросхем (чипсет), который и нужно указывать в заказе:

  • Набор микросхем fido5100: включает в себя fido5000 и микросхему памяти fido0100. Чипсет поддерживает протоколы: PROFINET RT и IRT EtherNet/ IP с/без DLR, ModbusTCP, SERCOS III, POWERLINK.
  • Набор микросхем fido5200: включает в себя fido5000 и микросхему памяти fido0200. Чипсет поддерживает те же протоколы, что и fido5100 плюс EtherCAT.

Микросхемы памяти fido0x00 хранят файл конфигурации FPGA fido5000. После включения питания содержимое fido0x00 переносится в fido5000. При этом время на конфигурирование составляет всего 350 мс.

Взаимодействие fido5000 с центральным процессором осуществляется с помощью 32-битной шины (16/32-битный режим) с пропускной способностью до 125 Мбит/с. Она может быть мультиплексирована для передачи данных и адреса. При этом существует вариант раздельного использования за счет дополнительной 4-битной шины адреса.

fido5000 не имеет встроенных Ethernet PHY. Это связано с тем, что различные протоколы предъявляют свои требования к физическому и канальному уровню. Поэтому для каждого из них будет свой оптимальный Ethernet PHY, например, для наиболее быстродействующих EtherCAT и PROFINET IRT компания Innovasic рекомендует использовать UPD60620AGK-0110GAK-SSA-AXPHY от Renesas.

fido5000 поддерживает два порта Ethernet PHY. Для связи с ними используются различные интерфейсы: RMII, MII или GMII.

В итоге одна и та же микросхема позволяет fido5000 создавать решения для различных интерфейсов с минимальными затратами времени. Дополнительно себе можно упростить жизнь за счет использования готовых интерфейсных модулей от Innovasic.

Модули представляют собой печатные платы со стандартными штыревыми разъемами 2,54 мм (рис. 4). На них помещен чипсет fido5x00, порты Ethernet PHY, память. Модули предназначены для монтажа на материнскую плату с центральным процессором, при этом связь между  fido5000 и процессором может быть организована не только по 16-битной шине, но и по UART.

Рис. 4. Пример внешнего вида готовых интерфейсных модулей от Innovasic

Тип используемого чипсета fido5x00 зависит от версии модуля. Всего существует пять версий:

  • RapID-NI V2007, RapID-NI V2107 с поддержкой PROFINET;
  • RapID-NI V2009, RapID-NI V2109 с поддержкой EtherNet/IP Network Interface with DLR;
  • RapID-NI V2006, RapID-NI V2106 с поддержкой Profibus;
  • RapID-NI V2012, RapID-NI V2112 с поддержкой ModbusTCP;
  • RapID-NI V2008, RapID-NI V2108 с поддержкой EtherCAT.

Для того чтобы максимально быстро ознакомиться с работой этих модульных решений, следует воспользоваться набором RapID-NIEKV0004.

Рис. 5. Отладочный набор RapID-NIEKV0004

RapID-NIEKV0004 – отладочный набор, который включает в себя:

  • базовую плату, на которую устанавливаются модули интерфейсов; сами модули в комплект набора не входят;
  • блок питания;
  • кабель Ethernet;
  • кабель для последовательного интерфейса с внешним процессором;
  • FLASH USB с документацией и примером универсального кода для внешнего пользовательского процессора.

Характеристики микросхемы fido5000:

  • тип микросхемы: универсальный двухпортовый Eternet-коммутатор реального времени;
  • поддерживаемые стандарты: PROFINET RT и IRT, EtherNet/ IP с/без DLR, ModbusTCP, SERCOS III, POWERLINK, EtherCAT;
  • интерфейс с процессором: 32/16-битный с циклом передачи данных от 24 нс;
  • порты Ethernet для связи с внешними PHY: RMII, MII или GMII;
  • напряжение питания: 3,3 В;
  • диапазон рабочих температур: -40…85 °C;
  • корпусное исполнение: 324-выводной UBGA.

Состав отладочного набора RapID-NIEK V0004:

  • базовая плата, на которую устанавливаются модули интерфейсов; сами модули в комплект набора не входят;
  • блок питания;
  • кабель Ethernet;
  • кабель для последовательного интерфейса с внешним процессором;
  • FLASH USB с документацией и примером универсального кода для внешнего пользовательского процессора.

Микросхемы для импульсных источников питания и их применение Справочник

Микросхемы для импульсных источников питания и их применение Справочник

Предисловие

Данная книга является исправленным и дополненным изданием справочника «Микросхемы для импульсных источников питания и их применение» из серии «Интегральные микросхемы». Как и другие справочники этой серии, эта книга особое внимание уделяет вопросам практического применения описываемых микросхем, что и нашло отражение в названии справочника. В книге много новых для читателей микросхем, и акцент, сделанный на их применение, позволит сократить время, требуемое на разработку конечного оборудования. Представляется полезным раздел «Приложения», где приводятся три статьи, посвященные расчетам и выбору индуктивных компонентов источников питания. Особое место занимает раздел «Обзор зарубежных микросхем для импульсных источников питания.» В нем приводится информация по зарубежным фирмам, по каждой из которых в табличном виде дается полный перечень выпускаемых микросхем для импульсных источников питания, а также несколько приборов рассматриваются более подробное приведением краткого описания, цоколевки, структурной схемы и схем включения.

Статьи в книгах построены блоками, где наиболее полной является последняя статья по первоисточнику, т.к. он является прототипом/аналогом других схем. Связь между статьями блока обозначена в начале каждой «производной» статьи, где указан аналог или прототип данного прибора. Например, в приборе 1114ЕУ4 указано: «Аналог: TL494» — это значит, что он является первоисточником и в данном случае полезно, применяя 1114ЕУ4, прочитать статью про TL494.

Так как в общем случае степень совпадения между прибором и его производной может быть самой различной, часто возникает вопрос, что считать аналогом, а что прототипом. Мы определили, что микросхемы являются аналогами, если: производная микросхема имеет схожие параметры с исходной и они заменяют друг друга по выводам; микросхемы нельзя заменить по выводам, но внутренняя схема у них одинаковая. Мы считаем исходную микросхему прототипом, если в процессе конструирования производной микросхемы добавлены, отсутствуют или изменены какие-либо блоки, выводы и т. п., но связь в схемотехнике между микросхемами все равно прослеживается. Предупреждаем, из этого правила тоже бывают исключения. Фирма «ДОДЭКА» не считает возможным брать на себя ответственность в случае окончательного установления степени соответствия и оставляет последнее слово за читателем, который сам, использует конкретные приборы, должен решить, можно ли применить данную микросхему в качестве аналога в данной схеме или нет. Для решения этой задачи мы и приводим справочные данные на зарубежные приборы. Хроническое отставание в терминологии заставляет применять «негостированные» и, зачастую, англоязычные термины, требующие дополнительных пояснений, т. к. они не имеют буквального перевода на русский язык. Пояснения по этому вопросу Вы сможете найти в разделе «Термины и определения».

К весне 2000 года фирма «ДОДЭКА» планирует выпустить справочник по операционным усилителям и компараторам из серии «Интегральные микросхемы», куда войдут все отечественные приборы и их аналоги, а также полный перечень зарубежных ОУ и компараторов (более 4000 приборов) с указанием параметров и цоколевок.

Наглядное пособие по устройству микросхемы / Хабр

Автора всегда восхищала работа микросхем. Как пластина, некоторые участки которой преднамеренно загрязнены, управляет электронами? И тут внезапно кто-то придумывает наглядное пособие, которое делает принцип действия микросхемы максимально понятным. Именно это произошло на ярмарке самодельщиков в области залива Сан-Франциско.

На стенде «Приоткрываем кремний» Windell Oskay, Lenore Edman, Eric Schlepfer, John McMaster и Ken Shirriff взяли 50-летнюю микросхему и вскрыли её корпус, чтобы любой проходящий мимо и заметивший необычный экспонат мог спросить, что это такое. Микросхема μL914 фирмы Fairchild содержит два элемента ИЛИ-НЕ, и она очень проста, а участки её структуры просто огромны. John McMaster давно занимается вскрытием микросхем и выкладывает результаты на свой сайт. В этот раз, помимо μL914, он вскрыл ещё и ATmega328, и на стенде микроконтроллер мигал светодиодами в таком виде. Посетители могли рассмотреть кристаллы обеих микросхем в микроскоп, но увидеть — это одно, а понять — другое. И вот что помогало им разобраться, на что же они смотрят:

Многослойная структура из нарезанного лазером оргстекла изображает электроды единичного транзистора. По условным цветовым обозначениям и геометрическим формам легко найти шесть транзисторов в полной модели микросхемы μL914. Теперь по проводникам можно понять, что с чем соединено.

Автору в устройстве этой микросхемы особенно понравились резисторы. Один из видов примесей превращает соответствующий участок кристалла в резистор, но что определяет его сопротивление? Оказывается, не концентрация примеси (она тоже влияет, но так регулировать сопротивление непрактично), а толщина и ширина. Поэтому резисторы в микросхеме отличаются друг от друга шириной, и снизу справа на модели показан очень широкий резистор. Наконец, ещё один экспонат на стенде представляет собой огромную действующую модель микросхемы на дискретных транзисторах, где все элементы расположены так же, как на оригинальной топологии. И всё работает, что доказывает правильность проведённого реверс-инжиниринга.

Разработчики наглядного пособия сняли о нём видео, которое не только интересно посмотреть. Оно вдохновляет на изготовление подобных пособий по устройству несложных микросхем.

От переводчика: некоторые аналоговые микросхемы, в первую очередь — УНЧ, до сих пор устроены несложно, фотографии их кристаллов в сети есть, а внутренние схемы известны по справочникам. Так что в первую очередь подобные наглядные пособия целесообразно изготавливать по ним.

Как проверить работает ли микросхема или нет

Как проверить работает ли микросхема или нет

Интегральная микросхема — электронная схема произвольной сложности (кристалл), изготовленная на полупроводниковой подложке (пластине или плёнке) и помещённая в неразборный корпус или без такового, в случае вхождения в состав микросборки.

Прежде чем проверять любую микросхему на работоспособность, необходимо знать и понимать ее устройство, хотя бы приблизительно. Это нужно для того, чтобы заранее представлять себе, какие сигналы или напряжения ожидать от исправной микросхемы на ее выводах.

Лучше всего для проверки конкретной микросхемы собрать хотя бы на макетной плате схему для ее тестирования, — это в том случае, если микросхема новая или уже выпаяна.

Вообще, если устройство микросхемы известно, то в некоторых ситуациях ее можно проверить даже не выпаивая с платы, на которой она установлена, просто измерив сигналы на ножках при помощи мультиметра или осциллографа. Тогда наличие или отсутствие сигнала либо искаженная форма импульса сразу покажут, что — к чему.

Внешний осмотр микросхемы

Допустим что микросхема все еще установлена на плате и выпаивать ее сразу нежелательно. Прежде чем подавать питание на плату, внимательно осмотрите микросхему со всех сторон. Быть может есть очевидные физические признаки ее неисправности: трещина на корпусе, обгоревший или отпавший вывод, короткое замыкание между ножками из-за попадания куска провда (и такое бывет), горелые обвесные компоненты и т. д. Если при осмотре никаких поврежднеий не выявлено, можно идти дальше.

Если к текущему моменту на плату подано питание, то можно аккуратно (с соблюдением техники безопасности!) приступать к дальнейшей проверке микросхемы.

Проверка выводов питания

Первым делом диагностируют цепи питания микросхемы. Это можно проделать при помощи вольтметра (мультиметра). Уточнить выводы питания известной микросхемы очень легко — достаточно заглянуть в документацию (datasheet) на нее. Плюс положительного питания обозначаетя в даташите как VCC+, отрицательное питание VCC-, общий провод имеет обозначение GND.

Итак, минусовой щуп мультиметра устанавливается на общий провод — упирается в минусовой вывод микросхемы, а плюсовой (красный) щуп мультиметра — на соответствующую ножку питания. Если напряжение соответствует норме для микросхемы, значит питание подается как надо, следовательно цепи питания всего устройства исправны.

Если же напряжение питания не в норме, значит необходимо далее проверить саму цепь питания, хотя бы предворительно отпаяв ее от микросхемы. Если цепи питания работают нормально без микросхемы, занчит проблема в микросхеме, и в худшем случае ее действительно придется менять. Если же проблема в цепях питания, значит скорее всего необходимо ремонтировать их (конденсатор, стабилизатор и т. д.).

Проверка источника опорного напряжения

Далее проверяют все известные выводы микросхемы. Например, можно начать с измерения напряжения на выводе встроенного в микросхему источника опорного напряжения Vref, нормальное значение которого указано в документации. На этом выводе должно быть постоянное напряжение определенного значения относительно общего провода. Если оно меньше или сильно больше, занчит внутри микросхемы или в обвесных компонентах что-то не так, и следует продолжить диагностику.

Проверка времязадающих цепей

Если на микросхеме есть какая-нибудь RC-цепь, то на ней, как правило, в рабочем режиме должны наблюдаться пилообразные колебания. На этом этапе опять же полезным будет обратиться к даташиту, чтобы понять где находится данная цепь если она предусмотрена, и на какой ножке должны быть колебания.

Проверка осуществляется осциллографом. Общий его щуп цепляется на минус питания, а измерительный — на соответствующий вывод микросхемы. Если колебания есть и их форма приемлема — все в порядке, можно идти дальше. Если колебаний нет, то скорее всего проблема в микросхеме или в обвесных времязадающих компонентах.

Проверка сигнальных выводов

Наконец, проверяют сигнальные выводы (выходы) микросхемы. Если микросхема управляет каким-то ключом или следующим блоком на схеме, то на соответствующих выходах (или хотя бы на одном выходе, если он единственный) микросхемы должны присутствовать правильные сигналы. Посмотрите в даташите, к каким выводам должны подходить управляемые цепи.

Проверьте осциллографом данные выводы тем же путем, как проверяли RC-цепь. Если сигнал нормальный и значительно не искажен по сравнению с нормальной формой, значит все в порядке. Если сигнал отсутствует или сильно искажен, скорее всего микросхема повреждена, и ее следует заменить, предварительно проверив управляемую цепь, ведь в действительности она может оказаться причиной выхода микросхемы из строя.

Ранее ЭлектроВести писали, что шотландский стартап Gravitricity разработал решение, позволяющее превратить старые, неработающие шахты в гигантские хранилища электроэнергии. Схема новации следующая: когда электростанции начинают вырабатывать больше электроэнергии, чем требуется энергосети, излишки энергии идут на то, чтобы питать лебедки, поднимающие тяжелый груз наверх. Когда накопленную энергию нужно высвободить, груз опускается вниз, попутно вырабатывая электричество.

По материалам: electrik.info.

Растормаживающая микросхема для ассоциативного обучения страху в слуховой коре

  • 1

    Мартин, С. Дж. И Моррис, Р. Г. Новая жизнь в старой идее: пересмотр гипотезы синаптической пластичности и памяти. Гиппокамп 12 , 609–636 (2002)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 2

    Хюбенер М. и Бонхёффер Т. Поиск инграмм. Нейрон 67 , 363–371 (2010)

    PubMed Статья CAS Google ученый

  • 3

    Маркрам, Х.и другие. Интернейроны тормозной системы неокортекса. Nature Rev. Neurosci. 5 , 793–807 (2004)

    CAS Статья Google ученый

  • 4

    Габерне Л., Джадхав С. П., Фельдман Д. Э., Карандини М. и Сканциани М. Соматосенсорная интеграция, контролируемая динамическим таламокортикальным подавлением прямой связи. Нейрон 48 , 315–327 (2005)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 5

    Вер, М.& Задор, А. М. Сбалансированное торможение лежит в основе настройки и обостряет время спайков в слуховой коре. Природа 426 , 442–446 (2003)

    ADS CAS PubMed Статья Google ученый

  • 6

    Фройнд Т. Ф. и Катона И. Перисоматическое торможение. Нейрон 56 , 33–42 (2007)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 7

    Кавагути, Ю.& Кубота, Ю. Подтипы ГАМКергических клеток и их синаптические связи в лобной коре головного мозга крыс. Cereb. Cortex 7 , 476–486 (1997)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 8

    Лоуренс, Дж. Дж. Холинергический контроль высвобождения ГАМК: новые параллели между неокортексом и гиппокампом. Trends Neurosci. 31 , 317–327 (2008)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 9

    Баччи, А., Huguenard, J. R. & Prince, D. A. Модуляция неокортикальных интернейронов: внешние влияния и упражнения в самоконтроле. Trends Neurosci. 28 , 602–610 (2005)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 10

    Кругликов И. и Руди Б. Перисоматическое высвобождение ГАМК и таламокортикальная интеграция в возбуждающие клетки неокортекса регулируются нейромодуляторами. Neuron 58 , 911–924 (2008)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 11

    Метерат, Р.Никотиновые рецепторы ацетилхолина в сенсорной коре. ЖЖ. Mem. 11 , 50–59 (2004)

    PubMed Статья Google ученый

  • 12

    Фогельс, Т. П. и Эбботт, Л. Ф. Стробирование множественных сигналов посредством детального баланса возбуждения и торможения в цепях пиковых сигналов. Nature Neurosci. 12 , 483–491 (2009)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 13

    Шуга, Н.& Ма, X. Многопараметрическая кортикофугальная модуляция и пластичность слуховой системы. Nature Rev. Neurosci. 4 , 783–794 (2003)

    CAS Статья Google ученый

  • 14

    Вайнбергер, Н. М. Слуховая ассоциативная память и репрезентативная пластичность в первичной слуховой коре. Слушайте. Res. 229 , 54–68 (2007)

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 15

    Куирк, Г.Дж., Армони, Дж. Л. и Леду, Дж. Э. Кондиционирование от страха усиливает различные временные компоненты вызванных тоном цепочек спайков в слуховой коре и боковой миндалине. Нейрон 19 , 613–624 (1997)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 16

    Джи, В., Шуга, Н. и Гао, Э. Влияние агонистов и антагонистов рецепторов NMDA и ACh на пластичность слуховой системы летучих мышей, вызванное условием страха. J. Neurophysiol. 94 , 1199–1211 (2005)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 17

    Froemke, R.C., Merzenich, M. M. & Schreiner, C.E. След синаптической памяти для пластичности рецептивного поля коры. Природа 450 , 425–429 (2007)

    ADS CAS PubMed Статья Google ученый

  • 18

    Леду, Дж.E. Эмоциональные контуры мозга. Annu. Rev. Neurosci. 23 , 155–184 (2000)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 19

    Campeau, S. & Davis, M. Вовлечение подкорковых и корковых афферентов к латеральному ядру миндалины в условном рефлексе страха измеряется с помощью испуганного испуга у крыс, обученных одновременно со слуховыми и зрительными условными стимулами. J. Neurosci. 15 , 2312–2327 (1995)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 20

    Боутман, Дж. А. и Ким, Дж. Дж. Таламо-кортико-миндалевидный путь опосредует формирование слухового страха в неповрежденном мозге. евро. J. Neurosci. 24 , 894–900 (2006)

    PubMed Статья Google ученый

  • 21

    Романски, Л.М. и Леду, Дж. Э. Двустороннее разрушение неокортикальных и периринальных проекционных мишеней акустического таламуса не нарушает кондиционирование слухового страха. Neurosci. Lett. 142 , 228–232 (1992)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 22

    Чжоу, Ф. М. и Хаблитц, Дж. Дж. Морфологические свойства внутриклеточно меченых нейронов слоя I в неокортексе крысы. J. Comp. Neurol. 376 , 198–213 (1996)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 23

    Гестрин С. и Армстронг У. Э. Морфология и физиология кортикальных нейронов в слое I. J. Neurosci. 16 , 5290–5300 (1996)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 24

    Christophe, E. et al. Два типа никотиновых рецепторов опосредуют возбуждение интернейронов неокортикального слоя I. J. Neurophysiol. 88 , 1318–1327 (2002)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 25

    Чу, З., Галаррета, М. и Хестрин, С. Синаптические взаимодействия нейронов неокортекса с поздними импульсами в слое 1. J. Neurosci. 23 , 96–102 (2003)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 26

    Маргри, Т.W. et al. Целевые записи целых клеток в головном мозге млекопитающих in vivo . Нейрон 39 , 911–918 (2003)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 27

    Гончар Ю. и Буркхальтер А. Определенные ГАМКергические цели прямых и обратных связей между нижними и верхними областями зрительной коры головного мозга крыс. J. Neurosci. 23 , 10904–10912 (2003)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 28

    Cauller, L.J., Clancy, B. & Connors, B. W. Обратные кортикальные проекции первичной соматосенсорной коры у крыс расширяют длинные горизонтальные аксоны в слое I. J. Comp. Neurol. 390 , 297–310 (1998)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 29

    Rubio-Garrido, P., Perez-de-Manzo, F., Porrero, C., Galazo, M. J. & Clasca, F. Таламический вход в дистальные апикальные дендриты в неокортикальном слое 1 массивный и сильно конвергентный. Cereb. Cortex 19 , 2380–2395 (2009)

    PubMed Статья Google ученый

  • 30

    Хассельмо, М. Э. и Сартер, М. Режимы и модели холинергической нейромодуляции познания переднего мозга. Нейропсихофармакология 36 , 52–73 (2011)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 31

    Венк, Г. Л. Холинергическая система ядра Basalis magnocellularis: сто лет прогресса. Neurobiol. Учиться. Mem. 67 , 85–95 (1997)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 32

    Мехавар, Н., Коззари, С. & Дескаррис, Л. Холинергическая иннервация в коре головного мозга взрослых крыс: количественное иммуноцитохимическое описание. J. Comp. Neurol. 428 , 305–318 (2000)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 33

    Хиппенмейер, С.и другие. Онтогенетический переключатель в ответе нейронов DRG на передачу сигналов фактора транскрипции ETS. PLoS Biol. 3 , e159 (2005)

    PubMed PubMed Central Статья CAS Google ученый

  • 34

    Gentet, L. J., Avermann, M., Matyas, F., Staiger, J. F. & Petersen, C. C. Динамика мембранного потенциала ГАМКергических нейронов в бочкообразной коре головного мозга ведущих мышей. Нейрон 65 , 422–435 (2010)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 35

    Кавагути, Ю.Селективная холинергическая модуляция подтипов ГАМКергических клеток коры. J. Neurophysiol. 78 , 1743–1747 (1997)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 36

    Манукин, М. Б., Бодуан, Д. Л., Эрнст, З. Р., Флагель, Л. Дж. И Демб, Дж. Б. Растормаживание сочетается с возбуждением для расширения рабочего диапазона выключенного зрительного пути при дневном свете. J. Neurosci. 28 , 4136–4150 (2008)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 37

    Чжан, Ф., Араванис, А. М., Адамантидис, А., де Лесеа, Л. и Дейссерот, К. Автоматические выключатели: оптические технологии для исследования нейронных сигналов и систем. Nature Rev. Neurosci. 8 , 577–581 (2007)

    CAS Статья Google ученый

  • 38

    Возни, С. и Уильямс, С. Р. Специфика синаптических связей между ингибирующими интернейронами уровня 1 и пирамидными нейронами 2/3 слоя в неокортексе крысы. Cereb.Cortex 21 , 1818–1826 (2011)

    PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 39

    Wu, J. & Hablitz, J. J. Совместная активация дофаминовых рецепторов D1 и D2 усиливает активируемый гиперполяризацией внутренний ток в интернейронах слоя I. J. Neurosci. 25 , 6322–6328 (2005)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 40

    Феринг, Р.К., ван Бредероде, Дж. Ф., Кинни, Г. А. и Спейн, У. Дж. Серотонинергическая модуляция супрагранулярных нейронов в сенсомоторной коре головного мозга крыс. J. Neurosci. 22 , 8238–8250 (2002)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 41

    Couey, J. J. et al. Распределенные сетевые действия никотина увеличивают порог пластичности, зависящей от времени спайков, в префронтальной коре. Нейрон 54 , 73–87 (2007)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 42

    Гил, З., Коннорс, Б. В. и Амитаи, Ю. Дифференциальная регуляция неокортикальных синапсов с помощью нейромодуляторов и активности. Нейрон 19 , 679–686 (1997)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 43

    Acquas, E., Wilson, C. & Fibiger, H.C. Условные и безусловные стимулы увеличивают выброс ацетилхолина лобной коры и гиппокампа: эффекты новизны, привыкания и страха. J. Neurosci. 16 , 3089–3096 (1996)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • 44

    Стосик, К., Гаращук, О., Холтофф, К. и Коннерт, А. In vivo двухфотонная кальциевая визуализация нейронных сетей. Proc. Natl Acad. Sci. США 100 , 7319–7324 (2003)

    ADS CAS PubMed Статья Google ученый

  • 45

    Ниммерьян, А., Kirchhoff, F., Kerr, J. N. & Helmchen, F. Сульфородамин 101 как специфический маркер астроглии в неокортексе in vivo . Nature Methods 1 , 31–37 (2004)

    CAS PubMed Статья Google ученый

  • 46

    Ciocchi, S. et al. Кодирование условного страха в центральных тормозных цепях миндалины. Природа 468 , 277–282 (2010)

    ADS CAS PubMed Статья Google ученый

  • 47

    Тан, W.и другие. Точная экспрессия нескольких белков посредством самообработки 2А-пептида: универсальный и надежный метод манипулирования цепями мозга. J. Neurosci. 29 , 8621–8629 (2009)

    CAS PubMed PubMed Central Статья Google ученый

  • Функциональная микросхема зрительной коры головного мозга кошки

    1. Мы изучили in vivo внутриклеточные реакции нейронов зрительной коры головного мозга кошек на электрическую импульсную стимуляцию корковых афферентов и разработали микросхему, которая имитирует большую часть экспериментальных данных.2. Торможение и возбуждение неотделимы друг от друга, потому что отдельные нейроны встроены в микросхемы, которые вносят сильный популяционный эффект. Синхронная электрическая активация коры неизбежно приводит в действие последовательность возбуждения и торможения в каждом зарегистрированном нами нейроне. Временная форма этого ответа зависит от коркового слоя, в котором расположен нейрон. Поверхностный слой (слои 2 + 3) пирамидных нейронов демонстрирует более выраженную полисинаптическую фазу возбуждения, чем пирамиды глубоких слоев (слои 5 + 6).3. Возбуждающие эффекты на пирамидные нейроны, особенно пирамиды поверхностного слоя, в основном возникают не из-за моносинаптического входа из таламуса, а из-за полисинаптического входа из кортикальных пирамид. Поскольку таламический вход является временным, он не обеспечивает основного устойчивого возбуждения, приходящего на какой-либо корковый нейрон. Вместо этого внутрикортикальные возбуждающие связи обеспечивают основной компонент возбуждения. 4. Полисинаптический возбуждающий ответ сохранялся бы и после стимула, если бы не подавляющий эффект внутрикортикального торможения, вызванный импульсной стимуляцией.5. Внутриклеточная регистрация в сочетании с ионофорезом агонистов и антагонистов гамма-аминомасляной кислоты (ГАМК) показала, что внутрикортикальное ингибирование опосредуется рецепторами ГАМК и ГАМК. Компонент GABAA возникает на ранней стадии импульсной реакции. Это отражается в сильной гиперполяризации, которая следует за возбуждающей реакцией и длится около 50 мс. Компонент GABAB возникает в поздней фазе ответа и отражается в устойчивой гиперполяризации, которая длится примерно 200–300 мс.Оба компонента видны во всех пирамидных нейронах коры. Однако компонент GABAA оказывается более мощным в пирамидах глубокого слоя, чем пирамидных слоях поверхностного слоя. 6. Микросхема с хорошей точностью моделирует вышеуказанные данные экспериментов in vivo и обеспечивает новое объяснение очевидного отсутствия значительного ингибирования во время визуальной стимуляции. Базовая схема может быть общей для всех исследуемых областей коры и, таким образом, микросхема может быть «канонической» микросхемой для неокортекса.

    Функциональная микросхема для зрительной коры головного мозга кошки.

    J. Physiol. 1991; 440: 735–769.

    MRC Отделение анатомической нейрофармакологии, Отделение фармакологии, Оксфорд.

    Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

    Abstract

    1. Мы изучили in vivo внутриклеточные реакции нейронов зрительной коры головного мозга кошек на электрическую импульсную стимуляцию корковых афферентов и разработали микросхему, которая имитирует большую часть экспериментальных данных.2. Торможение и возбуждение неотделимы друг от друга, потому что отдельные нейроны встроены в микросхемы, которые вносят сильный популяционный эффект. Синхронная электрическая активация коры неизбежно приводит в действие последовательность возбуждения и торможения в каждом зарегистрированном нами нейроне. Временная форма этого ответа зависит от коркового слоя, в котором расположен нейрон. Поверхностный слой (слои 2 + 3) пирамидных нейронов демонстрирует более выраженную полисинаптическую фазу возбуждения, чем пирамиды глубоких слоев (слои 5 + 6).3. Возбуждающие эффекты на пирамидные нейроны, особенно пирамиды поверхностного слоя, в основном возникают не из-за моносинаптического входа из таламуса, а из-за полисинаптического входа из кортикальных пирамид. Поскольку таламический вход является временным, он не обеспечивает основного устойчивого возбуждения, приходящего на какой-либо корковый нейрон. Вместо этого внутрикортикальные возбуждающие связи обеспечивают основной компонент возбуждения. 4. Полисинаптический возбуждающий ответ сохранялся бы и после стимула, если бы не подавляющий эффект внутрикортикального торможения, вызванный импульсной стимуляцией.5. Внутриклеточная регистрация в сочетании с ионофорезом агонистов и антагонистов гамма-аминомасляной кислоты (ГАМК) показала, что внутрикортикальное ингибирование опосредуется рецепторами ГАМК и ГАМК. Компонент GABAA возникает на ранней стадии импульсной реакции. Это отражается в сильной гиперполяризации, которая следует за возбуждающей реакцией и длится около 50 мс. Компонент GABAB возникает в поздней фазе ответа и отражается в устойчивой гиперполяризации, которая длится примерно 200–300 мс.Оба компонента видны во всех пирамидных нейронах коры. Однако компонент GABAA оказывается более мощным в пирамидах глубокого слоя, чем пирамидных слоях поверхностного слоя. 6. Микросхема с хорошей точностью моделирует вышеуказанные данные экспериментов in vivo и обеспечивает новое объяснение очевидного отсутствия значительного ингибирования во время визуальной стимуляции. Базовая схема может быть общей для всех исследуемых областей коры и, таким образом, микросхема может быть «канонической» микросхемой для неокортекса.

    Полный текст

    Полный текст доступен в виде отсканированной копии оригинальной печатной версии. Получите копию для печати (файл PDF) полной статьи (4.0M) или щелкните изображение страницы ниже, чтобы просмотреть страницу за страницей. Ссылки на PubMed также доступны для Избранные ссылки .

    Избранные ссылки

    Эти ссылки находятся в PubMed. Это может быть не полный список ссылок из этой статьи.

    • Beaulieu C, Somogyi P.Мишени и количественное распределение ГАМКергических синапсов в зрительной коре головного мозга кошек. Eur J Neurosci. 1990. 2 (4): 296–303. [PubMed] [Google Scholar]
    • Берман Н.Дж., Дуглас Р.Дж., Мартин К.А., Уиттеридж Д. Механизмы торможения в зрительной коре головного мозга кошек. J Physiol. 1991; 440: 697–722. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Bishop PO, Coombs JS, Henry GH. Ответы на визуальные контуры: пространственно-временные аспекты возбуждения в рецептивных полях простых нейронов полосатого тела.J Physiol. 1971 декабрь; 219 (3): 625–657. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Bishop PO, Kato H, Orban GA. Направленно-селективные клетки в сложном семействе полосатой коры головного мозга кошек. J Neurophysiol. 1980 Май; 43 (5): 1266–1283. [PubMed] [Google Scholar]
    • Bullier J, Henry GH. Порядковое положение нейронов полосатой коры головного мозга кошек. J Neurophysiol. 1979 сентябрь; 42 (5): 1251–1263. [PubMed] [Google Scholar]
    • Connors BW, Gutnick MJ, Prince DA. Электрофизиологические свойства нейронов неокортекса in vitro.J Neurophysiol. 1982 декабрь; 48 (6): 1302–1320. [PubMed] [Google Scholar]
    • Connors BW, Malenka RC, Silva LR. Два тормозных постсинаптических потенциала и ответы, опосредованные рецепторами ГАМК и ГАМК, в неокортексе крысы и кошки. J Physiol. 1988 декабрь; 406: 443–468. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Dehay C, Douglas RJ, Martin KA, Nelson C. Возбуждение коленчатыми синапсами не «вето» на уровне дендритных шипов зрительной коры головного мозга кошки. J Physiol. 1991; 440: 723–734.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Дуглас Р.Дж., Мартин К.А., Уиттеридж Д. Селективные ответы зрительных кортикальных клеток не зависят от подавления шунтирования. Природа. 14 апреля 1988 г .; 332 (6165): 642–644. [PubMed] [Google Scholar]
    • Дуглас Р.Дж., Мартин К.А., Уиттеридж Д. Внутриклеточный анализ зрительных ответов нейронов зрительной коры головного мозга кошек. J Physiol. 1991; 440: 659–696. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Dreifuss JJ, Kelly JS, Krnjević K.Корковое ингибирование и гамма-аминомасляная кислота. Exp Brain Res. 1969. 9 (2): 137–154. [PubMed] [Google Scholar]
    • Ферстер Д. Ориентационная селективность синаптических потенциалов в нейронах первичной зрительной коры головного мозга кошек. J Neurosci. 1986 Май; 6 (5): 1284–1301. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Ферстер Д. Происхождение ориентировочно-избирательных ВПСП в простых клетках зрительной коры головного мозга кошек. J Neurosci. 1987 июн; 7 (6): 1780–1791. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Ferster D.Пространственно противник возбуждения и торможения в простых клетках зрительной коры головного мозга кошки. J Neurosci. 1988 апр; 8 (4): 1172–1180. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Ferster D, Lindström S. Внутриклеточный анализ геникулокортикальной связи в области 17 у кошки. J Physiol. 1983 сентябрь; 342: 181–215. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Freund TF, Martin KA, Smith AD, Somogyi P. Иммунореактивные терминалы пропитанных Гольджи аксоаксонических клеток и предполагаемых корзинчатых клеток с пирамидными нейронами зрительная кора кошки.J Comp Neurol. 1983, 10 декабря; 221 (3): 263–278. [PubMed] [Google Scholar]
    • Фройнд Т.Ф., Мартин К.А., Сомоги П., Уиттеридж Д. Иннервация зрительных областей кошек 17 и 18 физиологически идентифицированными таламическими афферентами X- и Y-типа. II. Идентификация постсинаптических мишеней с помощью иммуноцитохимии ГАМК и пропитки Гольджи. J Comp Neurol. 1985 Dec 8; 242 (2): 275–291. [PubMed] [Google Scholar]
    • Фройнд Т.Ф., Мартин К.А., Уиттеридж Д. Иннервация зрительных областей кошек 17 и 18 физиологически идентифицированными таламическими афферентами X- и Y-типа.I. Паттерны ветвления и количественное распределение постсинаптических элементов. J Comp Neurol. 1985 декабря 8; 242 (2): 263–274. [PubMed] [Google Scholar]
    • Габботт П.Л., Мартин К.А., Уиттеридж Д. Связи между пирамидными нейронами в слое 5 зрительной коры головного мозга кошки (область 17). J Comp Neurol. 1987 15 мая; 259 (3): 364–381. [PubMed] [Google Scholar]
    • Габботт П.Л., Сомоги П. Количественное распределение ГАМК-иммунореактивных нейронов в зрительной коре (область 17) кошки. Exp Brain Res.1986. 61 (2): 323–331. [PubMed] [Google Scholar]
    • Ганц Л., Фелдер Р. Механизм направленной селективности в простых нейронах зрительной коры головного мозга кошки, анализируемый с помощью стационарных импульсных последовательностей. J Neurophysiol. 1984 Февраль; 51 (2): 294–324. [PubMed] [Google Scholar]
    • Gilbert CD. Ламинарные различия в свойствах рецептивного поля клеток первичной зрительной коры головного мозга кошек. J Physiol. 1977 июнь; 268 (2): 391–421. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Gilbert CD, Wiesel TN. Морфология и интракортикальные проекции функционально охарактеризованных нейронов зрительной коры головного мозга кошек.Природа. 12 июля 1979 г.; 280 (5718): 120–125. [PubMed] [Google Scholar]
    • Goodwin AW, Henry GH. Направленная избирательность сложных ячеек по сравнению с простыми ячейками. J Neurophysiol. 1975 ноя; 38 (6): 1524–1540. [PubMed] [Google Scholar]
    • Гудвин А.В., Генри Г.Х., Бишоп П.О. Направленная селективность простых полосатых клеток: свойства и механизм. J Neurophysiol. 1975 ноя; 38 (6): 1500–1523. [PubMed] [Google Scholar]
    • Heggelund P. Организация рецептивного поля простых клеток полосатой коры головного мозга кошки.Exp Brain Res. 1981. 42 (1): 89–98. [PubMed] [Google Scholar]
    • Генри Г. Х., Харви А. Р., Лунд Дж. С.. Афферентные связи и ламинарное распределение клеток в полосатой коре головного мозга кошки. J Comp Neurol. 1979, 15 октября; 187 (4): 725–744. [PubMed] [Google Scholar]
    • Хоффман К.П., Стоун Дж. Скорость проведения афферентов к зрительной коре головного мозга кошки: корреляция со свойствами рецептивного поля коры. Brain Res. 1971, 24 сентября; 32 (2): 460–466. [PubMed] [Google Scholar]
    • HUBEL DH, WIESEL TN. Рецептивные поля отдельных нейронов полосатой коры головного мозга кошки.J Physiol. 1959 Октябрь; 148: 574–591. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • HUBEL DH, WIESEL TN. Рецептивные поля, бинокулярное взаимодействие и функциональная архитектура зрительной коры головного мозга кошки. J Physiol. 1962, январь; 160: 106–154. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Humphrey AL, Sur M, Uhlrich DJ, Sherman SM. Паттерны проекции отдельных аксонов X- и Y-клеток от латерального коленчатого ядра до кортикальной области 17 у кошки. J Comp Neurol. 1985 8 марта; 233 (2): 159–189.[PubMed] [Google Scholar]
    • Келли Дж. С., Крневич К. Действие глицина на нейроны коры. Exp Brain Res. 1969; 9 (2): 155–163. [PubMed] [Google Scholar]
    • Кисвардай З.Ф., Мартин К.А., Фройнд Т.Ф., Маглоцки З., Уиттеридж Д., Сомоги П. Синаптические мишени пирамидных клеток слоя III, заполненных пероксидазой, в коре полосатого тела кошки. Exp Brain Res. 1986. 64 (3): 541–552. [PubMed] [Google Scholar]
    • Кисвардай З.Ф., Мартин К.А., Фридлендер М.Дж., Сомоги П. Доказательства наличия интерламинарных тормозных цепей в полосатой коре головного мозга кошек.J Comp Neurol. 1 июня 1987 г., 260 (1): 1–19. [PubMed] [Google Scholar]
    • Кисвардай З.Ф., Мартин К.А., Уиттеридж Д., Сомоги П. Синаптические связи внутриклеточно заполненных клеток сцепления: тип маленькой корзиночной клетки в зрительной коре головного мозга кошки. J Comp Neurol. 1985, 8 ноября; 241 (2): 111–137. [PubMed] [Google Scholar]
    • Koch C, Douglas R, Wehmeier U. Видимость синаптически индуцированных изменений проводимости: теория и моделирование анатомически охарактеризованных кортикальных пирамидных клеток. J Neurosci.1990 июн; 10 (6): 1728–1744. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Koch C, Poggio T. Теоретический анализ электрических свойств шипов. Proc R Soc Lond B Biol Sci. 22 июля 1983 г.; 218 (1213): 455–477. [PubMed] [Google Scholar]
    • Koch C, Poggio T. Простой алгоритм для решения уравнения кабеля в дендритных деревьях произвольной геометрии. J Neurosci Methods. 1985 Февраль; 12 (4): 303–315. [PubMed] [Google Scholar]
    • Leventhal AG. Доказательства того, что разные классы ретрансляционных клеток латерального коленчатого ядра кошки оканчиваются в разных слоях полосатой коры.Exp Brain Res. 1979 Октябрь; 37 (2): 349–372. [PubMed] [Google Scholar]
    • LI CL, CHOU SN. Корковые внутриклеточные синаптические потенциалы и прямая корковая стимуляция. J Cell Comp Physiol. 1962, август, 60: 1–16. [PubMed] [Google Scholar]
    • LI CL, ORTIZ-GALVIN A, CHOU SN, HOWARD SY. Корковые внутриклеточные потенциалы в ответ на стимуляцию бокового коленчатого тела. J Neurophysiol. 1960 ноя; 23: 592–601. [PubMed] [Google Scholar]
    • Lund JS, Henry GH, MacQueen CL, Harvey AR. Анатомическая организация первичной зрительной коры (область 17) кошки.Сравнение с областью 17 обезьяны макаки. J Comp Neurol. 1979, 15 апреля; 184 (4): 599–618. [PubMed] [Google Scholar]
    • Маккормик Д.А., Коннорс Б.В., Лайтхолл Д.В., принц Д.А. Сравнительная электрофизиология пирамидных и редко шипастых звездчатых нейронов неокортекса. J Neurophysiol. 1985 Октябрь; 54 (4): 782–806. [PubMed] [Google Scholar]
    • McGuire BA, Hornung JP, Gilbert CD, Wiesel TN. Паттерны синаптического входа в слой 4 полосатой коры головного мозга кошки. J Neurosci. 1984 декабрь; 4 (12): 3021–3033.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Мартин К.А. Лекция о премии Wellcome Prize. От отдельных клеток до простых цепей в коре головного мозга. Q J Exp Physiol. 1988 сентябрь; 73 (5): 637–702. [PubMed] [Google Scholar]
    • Мартин К.А., Фридлендер М.Дж., Алонес В. Физиологические, морфологические и цитохимические характеристики нейрона слоя 1 в полосатом теле кошки. J Comp Neurol. 1989, 15 апреля; 282 (3): 404–414. [PubMed] [Google Scholar]
    • Мартин К.А., Сомоги П., Уиттеридж Д. Физиологические и морфологические свойства идентифицированных корзинчатых клеток в зрительной коре головного мозга кошки.Exp Brain Res. 1983; 50 (2-3): 193–200. [PubMed] [Google Scholar]
    • Мартин К.А., Уиттеридж Д. Форма, функция и интракортикальные проекции шипастых нейронов в полосатой зрительной коре головного мозга кошки. J Physiol. 1984, август; 353: 463–504. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Newberry NR, Nicoll RA. Сравнение действия баклофена с гамма-аминомасляной кислотой на пирамидные клетки гиппокампа крысы in vitro. J Physiol. Март 1985; 360: 161–185. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Орбан Г.А., Кеннеди Х., Мэйс Х.Ответ на движение нейронов в областях 17 и 18 кошки: избирательность по направлению. J Neurophysiol. 1981 июнь; 45 (6): 1059–1073. [PubMed] [Google Scholar]
    • Петерс А., Регидор Дж. Переоценка форм непирамидных нейронов в области 17 зрительной коры головного мозга кошки. J Comp Neurol. 1981, 20 декабря; 203 (4): 685–716. [PubMed] [Google Scholar]
    • Rall W, Rinzel J. Входное сопротивление ветви и постоянное затухание для входа в одну ветвь модели дендритного нейрона. Биофиз Дж. Июль 1973 г., 13 (7): 648–687.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Rinzel J, Rall W. Переходный ответ в модели дендритного нейрона на ток, вводимый в одну ветвь. Biophys J., октябрь 1974 г., 14 (10): 759–790. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Rockel AJ, Hiorns RW, Powell TP. Основное единообразие в строении неокортекса. Головной мозг. 1980 июн; 103 (2): 221–244. [PubMed] [Google Scholar]
    • Schwindt PC, Испания WJ, Foehring RC, Stafstrom CE, Chubb MC, Crill WE. Множественные калиевые проводимости и их функции в нейронах сенсомоторной коры головного мозга кошек in vitro.J Neurophysiol. 1988 Февраль; 59 (2): 424–449. [PubMed] [Google Scholar]
    • Schwindt PC, Испания WJ, Foehring RC, Chubb MC, Crill WE. Медленная проводимость нейронов сенсомоторной коры кошек in vitro и их роль в медленных изменениях возбудимости. J Neurophysiol. 1988 Февраль; 59 (2): 450–467. [PubMed] [Google Scholar]
    • Силлито AM. Вклад тормозных механизмов в свойства рецептивного поля нейронов полосатой коры головного мозга кошки. J Physiol. 1975 сентябрь; 250 (2): 305–329. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Силлито AM.Механизмы ингибирования, влияющие на комплексную селективность ориентации клеток и их модификацию при высоких уровнях разряда в состоянии покоя. J Physiol. 1979, апрель; 289: 33–53. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
    • Somogyi P, Kisvárday ZF, Martin KA, Whitteridge D. Синаптические соединения морфологически идентифицированных и физиологически охарактеризованных крупных корзиночных клеток в полосатом коре головного мозга кошек. Неврология. 1983 Октябрь; 10 (2): 261–294. [PubMed] [Google Scholar]
    • Somogyi P, Soltész I.Иммунологическое исследование ГАМК в синаптических окончаниях внутриклеточных записанных корзин, заполненных пероксидазой хрена, и клеток сцепления в зрительной коре головного мозга кошки. Неврология. 1986 декабрь; 19 (4): 1051–1065. [PubMed] [Google Scholar]
    • Тояма К., Мацунами К., Оно Т. Антидромная идентификация ассоциативных, комиссуральных и кортикофугальных эфферентных клеток в зрительной коре головного мозга кошек. Brain Res. 1969 Июль; 14 (2): 513–517. [PubMed] [Google Scholar]
    • Цумото Т., Эккарт В., Кройцфельдт О.Д.Изменение ориентационной чувствительности нейронов зрительной коры кошек путем снятия ГАМК-опосредованного торможения. Exp Brain Res. 1979, 15 января; 34 (2): 351–363. [PubMed] [Google Scholar]
    • Ватанабе С., Кониши М., Кройцфельдт О.Д. Постсинаптические потенциалы зрительной коры головного мозга кошки после электростимуляции афферентных путей. Exp Brain Res. 1966; 1 (3): 272–283. [PubMed] [Google Scholar]
    • Winfield DA, Gatter KC, Powell TP. Электронно-микроскопическое исследование типов и пропорций нейронов в коре моторных и зрительных областей у кошек и крыс.Головной мозг. 1980 июнь; 103 (2): 245–258. [PubMed] [Google Scholar]

    Здесь представлены статьи из журнала физиологии, любезно предоставленные The Physiological Society


    (PDF) Каноническая микросхема для Neocortex

    , жаждущая этого населения. Разряд потенциала действия рассматривался

    как выходной сигнал с кодировкой скорости, а не как дискретные всплески. Муляции pop-

    возбуждали или подавляли друг друга, вызывая изменения среднего мембранного потенциала

    их целевых популяций после задержки миссии trans-

    .Релаксация мембранного потенциала

    определялась постоянной времени мембраны. Величина возбуждения или ингибирования определялась произведением скорости разряда входной популяции

    , коэффициента синаптической связи и потенциала возбуждения slmaptic.

    Скорость разряда была пороговой гиперболической функцией среднего мембранного потенциала

    . Коэффициент синаптической связи включает долю

    всего синаптического входа, который был получен из определенного источника

    населения, среднюю эффективность синапса от этого источника и

    знак его эффекта (положительного или отрицательного). .Синаптический управляющий потенциал

    был разностью между средним мембранным потенциалом и

    подходящим потенциалом реверсирования синапсов. Количество и характеристики

    популяций, а также функциональный вес их взаимосвязей —

    соединений, были оптимизированы путем сравнения производительности модели с

    самой коры, как описано ниже. Модель была запрограммирована

    в TurboPascal и запущена на компьютере типа AT8-} lf} {280286/287, который

    вычислил типичный отклик модели 400 мс за 30 секунд.

    Родни Дж. Дуглас, Кеван А.С. Мартин и Дэвид Уиттеридж

    3 Внутриклеточные записи

    Нейроны были зарегистрированы в постлатеральных извилинах полосатого глаза

    коры (область 77) анестезированных парализованных кошек (Мартин и Уиттеридж

    1984; Дуглас и др. 1988), при этом постоянно наблюдая за жизненно важными показателями.

    Стеклянные микропипетки заполняли 2 M цитратом K или 4-кратным буферным раствором пероксидазы хрена (HRP) in0.2 М KCl. Агонисты ГАМК и

    антагонистов вводили ионофоретически с помощью многоствольной пипетки с использованием Neurophore

    (Medical Systems Inc.). Внутриклеточный электрод был

    , установленный по схеме «складной» на многоствольной ионофоретической пипетке

    . Кончик регистрирующего электрода был отделен от кончиков

    ионофоретических цилиндров на 70-20 мкм. Рецептивные поля корковых нейронов

    были сначала подробно нанесены вручную, а затем были сделаны внутриклеточные записи

    при стимуляции оптического излучения (OR) над

    латерального коленчатого ядра через биполярные электроды (0.24,4 мс, 20G-

    400 пА). Контрольный период 100 мс, за которым следуют 300 мс внутриклеточного ответа

    на стимуляцию OR, усредняли по 32 три-

    als. Мы использовали электрическую импульсную стимуляцию в качестве тестового сигнала как потому, что она упрощает анализ систем, так и потому, что она позволяет проверить гипотезу канонической микросхемы

    во многих областях коры головного мозга, чьи естественные требования к стимулам еще не известны. .Если возможно, HRP вводили внутриклеточно после сбора данных

    , чтобы сделать возможным морфологическую идентификацию

    . Было извлечено двадцать нейронов, меченных HRP (рис. 2).

    , å каноническая макросхема для неокортекса

    41 Результаты и обсуждение

    Во всех 53 исследованных клетках импульс стимула вызывал последовательность возбуждения

    , за которой следовало удлинение (100-200 мс) гиперполяризационного ингибитора

    постсинаптического потенциала (IPSP), который полностью ингибировал любой спонтанный разряд потенциала действия

    .Об этом общем паттерне сообщалось в vi-

    sual и других областях коры, и в настоящее время предполагается, что в начале

    возбуждение связано с активацией таламических афферентов, и что ингибирование возникает из-за прямой связи и Возбуждение обратной связи — гладкие корковые

    клеток.

    Имеются данные s_tro_ng

    , свидетельствующие о том, что ингибирование в коре включает рецепторы GABAA

    , которые могут избирательно блокироваться бикукуллином (sillito, 1975).

    Однако мы обнаружили, что в uiao присутствует второй механизм

    ГАМКергического ингибирования

    , который был нечувствителен к бикукуллину, и

    мог быть активирован специфическим агонистом ГАМК, баклофеном. Ингибирование, опосредованное баклофеном

    , также наблюдалось в антикортикальных препаратах

    (Connors et al., 1989).

    Оба ГАМКергических механизма были включены в модель, так что

    , что симуляция ГАМК вызвала кратковременное ингибирование уха,

    , в то время как реакция ГАМК развивалась медленнее и имела более длительное время

    .Для простоты оба тормозных процесса

    вели себя линейно. Это приближение

    разумно, поскольку нелинейное торможение

    не заметно в зрительной коре головного мозга кошек (Дуглас и др., 1983). Используя эти принципы, мы

    смогли смоделировать ответ нейрона на электрическую стимуляцию цепью

    , которая состояла просто из двух взаимодействующих популяций: одна популяция возбуждающих пирамидных клеток и другая или меньшая ингибирующая

    клеток. с таламическим воздействием на обе популяции.Однако временные формы

    ответов, полученные в клетках aiao кортикара, были

    не все одинаковы. Для пирамидных клеток, которые сформировали основную часть нашего меченого образца HRp-

    , мы могли различить два разных временных паттерна

    постстимульного ответа на основе латентности до максимальной гиперполяризации hy-

    (рис. 2). Эти паттерны не коррелировали с функциональными свойствами, такими как тип рецептивного поля или порядковое положение, но

    сильно коррелировали с кортикальным слоем (рис.2). Гиперполяризация

    развивалась медленнее в морфологически идентифицированных пирамидных нейронах

    слоев 2 и 3, чем в тех, которые расположены в слоях 5 и 6. Эти данные предполагают, что пирамидные клетки могут быть вовлечены в два разных cþ

    cuits , _один

    для поверхностных слоев (2 и 3), а другой для глубоких слоев

    (5 и 6). Следовательно, модель была расширена для включения двух популяций

    .К сожалению, мы не пометили никаких шиповидных ителлатных клеток,

    , которые находятся только в слое 4. Однако выход из колючих клеток

    поздних клеток направлен к поверхностным слоям, как и hyei 4- (Mar-

    tin и \ 4Ihitteridge L984), поэтому мы предположили, что они должны быть в

    корпорациях с населением поверхностных пирамид. Мы также предположили —

    предположили, что поверхностные и глубокие слои населения должны иметь аналогичные

    правила взаимосвязи.Изучая свойства expand.ed

    483

    Amazon.com: fosa Replacement MODBO5.0 V1.93 Chip for PS2, Machine Mod Direct-Reading Chip Microcircuit for Sony PS2 Playstation 2 Console: Video Games


    В настоящее время недоступен.
    Мы не знаем, когда и появится ли этот товар в наличии.
    • Убедитесь, что это подходит введя номер вашей модели.
    • Специально подходит для Sony PS2, которая имеет загрузочное меню USB, и вы можете играть в игры с жесткого диска USB или USB-накопителя.
    • Поддержка жесткого диска USB и карты памяти. Вы также можете легко отключить опцию загрузки USB
    • Материал АБС высокого качества обеспечивает длительный срок службы
    • Точная конструкция, высокая надежность и отличная производительность
    • Маленький размер и легкий вес, удобный для переноски и установки

    1964: Пик производства гибридных микросхем | Кремниевый двигатель

    В конце 1950-х годов компания U.С. Армейский корпус связи. В рамках программы RCA в качестве генерального подрядчика были разработаны гибридные микросхемы в виде плотных микромодульных сборок электронных компонентов. Гибридные схемы содержат один или несколько транзисторных чипов и пассивных компонентов, установленных на керамических подложках и соединенных между собой проводами или токопроводящими дорожками. После появления монолитных ИС функции, которые требовали упаковки с высокой плотностью и не могли быть интегрированы по экономическим или техническим причинам, продолжали производиться как гибриды.Примеры включают прецизионные аналоговые устройства, автомобильные средства управления и ранние полупроводниковые запоминающие устройства.

    IBM разработала технологию Solid Logic Technology (SLT) для семейства компьютеров System / 360 в 1964 году до того, как монолитные ИС смогли удовлетворить потребности больших компьютеров в стоимости и скорости. Транзисторные микросхемы и пассивные компоненты, установленные на квадратных керамических модулях 0,5 дюйма с вертикальными выводами, потребляли меньше энергии и места, обеспечивая при этом более высокую скорость и превосходную надежность по сравнению с печатными платами с транзисторами в корпусе.IBM произвела сотни миллионов модулей SLT на специально построенном заводе в Ист-Фишкилле, штат Нью-Йорк, с высокой степенью автоматизации. Bell Laboratories использовала устройства Beam Lead Sealed-Junction (BLSJ) и тонкопленочные межсоединения (Milestone 1965) для производства гибридных ИС для телефонных систем до конца 1960-х годов.

    Ранее гибридные схемы ручной работы были трудоемкими и дорогими в производстве, но теперь они широко используются в приложениях, где интегрированные устройства не могут соответствовать конкретным задачам. Многокристальные модули (MCM) и корпуса (MCP) — это современные гибридные схемы машинной сборки, используемые для некоторых высокопроизводительных микропроцессоров и приложений памяти, автомобильных систем и радиочастотных трансиверов в сотовых телефонах и беспроводных локальных сетях.

    • Генри, Р. «Проект Тинкертой: система механизированного производства электроники на основе модульной конструкции», IRE Transactions on Production Techniques , Vol. 1, выпуск 1 (сентябрь 1956 г.) с. 11.
    • Даммер, Дж. У. А. и Гранвилл, Дж. У. Миниатюрная и микроминиатюрная электроника (Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья, 1961) стр. 241-262.
    • Дэвис, Э. М., Хардинг, У. Э., Шварц, Р. С., Корнинг, Дж. Дж. «Технология твердой логики: универсальная высокопроизводительная микроэлектроника», IBM Journal of Research and Development (апрель 1964), стр. 102-114.
    • Интегрированные микросистемы Fairchild . Рекламная брошюра Fairchild Semiconductor. (1969).
    • Smits, F. M. ed. История инженерии и науки в системе Bell: технология электроники (1925-1975) (AT&T Bell Laboratories, 1985) стр.110-113.
    • Бассетт, Росс Нокс В эпоху цифровых технологий . (Балтимор: Издательство Университета Джона Хопкинса, 2002) стр. 67

    Стохастических вычислений в моделях кортикальных микросхем

    Состояния сети и распределения состояний сети

    Марков констатирует.

    Марковское состояние (или, точнее,) сети во времени определяется здесь как недавняя история времен всплесков всех нейронов в сети за период.Термин «марковский» относится к тому факту, что в мягких условиях и для достаточно длинного окна сетевая динамика нейронной цепи со временем становится независимой от сетевой активности временами, учитывая марковское состояние и внешний вход. Следовательно, динамика сети обладает марковским свойством по отношению к этому определению состояния.

    Для каждого нейрона в нейронной цепи история спайков длины определяется как список времен спайков, испускаемых нейроном в пределах окна.Время всплесков отсчитывается относительно начала окна в. Если — количество импульсов внутри нейрона, то список принимает вид, (3) где.

    Мы обозначаем пространство всех возможных сетевых состояний длины через или, если однозначно, просто через. Обратите внимание, что это определение эквивалентно определению состояния в [18], к которому заинтересованный читатель может обратиться за дальнейшими формальными деталями (например, ассоциированная -алгебра пространства состояний).

    Объем теоретических результатов: Требуемые свойства сетевых и нейронных моделей шума.

    Мы изучаем общие теоретические свойства моделей стохастических схем пиков, управляемых некоторым внешним, возможно векторным, входным сигналом, который может представлять, например, входные скорости в наборе входных нейронов или вводимые входные токи. Формально входная последовательность может принимать значения из любого пространства состояний; конкретным примером является векторнозначный ввод с, где — количество входных измерений.

    В этой статье мы рассматриваем две разные модели шума для нейрона: В модели шума I генерация спайков непосредственно моделируется как стохастический процесс.Вся динамика сети, включая задержки аксонов, синаптическую передачу, краткосрочную синаптическую динамику, дендритные взаимодействия, интеграцию входных данных в соме и т. Д., Может быть смоделирована функцией, которая отображает состояние Маркова (которое включает недавнюю историю спайков нейрона). сам) на мгновенную вероятность всплеска. Эта модель очень гибкая и может учитывать различные типы нейронного шума. В более конкретной модели шума II механизм возбуждения нейрона считается детерминированным, и шум входит в его динамику через стохастическое высвобождение пузырьков на афферентных синаптических входах.Также для наших теоретических результатов можно предположить комбинации моделей шума I и II в одном и том же нейроне и цепи, например нейроны с общим механизмом стохастических всплесков, которые дополнительно обладают стохастическими синапсами, или смеси нейронов из моделей I и II в одной и той же схема.

    В модели шума I мгновенная вероятность всплеска нейрона в определенный момент времени определяется выражением: (4) Предполагается, что эта мгновенная частота импульсов во времени ограничена и полностью определяется текущим марковским состоянием сети для некоторых достаточно больших.Точнее, для модели шума I сделаны следующие четыре допущения:

    A 1 Пики — это отдельные события: Мы предполагаем, что, (5), например, выполняется, если каждый нейрон имеет некоторый независимый источник стохастичности.

    A 2 Ограниченные скорости: Мгновенные скорости стрельбы ограничены сверху:

    для некоторых. Последующая верхняя граница общей скорости активации сети обозначается как, т.е. Предполагается, что мгновенные ставки ограничены в любое время и при любом вводе.

    A 3 Ограниченная память: Частота активации во времени зависит от прошлой активности сети только на основе истории недавних всплесков в окне конечной длины. Следовательно, прямой эффект от всплеска во времени на будущую частоту активации всех нейронов ограничен ограниченным «периодом памяти»,. Этот ограниченный период памяти можно понимать как нижнюю границу для последующих доказательств сходимости (поскольку меньший период нарушил бы марковское свойство).В дополнение к этой зависимости ограниченной памяти от сетевых всплесков может зависеть от текущего входа любым способом, совместимым с.

    A 4 Однородность по времени: Функциональное сопоставление недавних всплесков и / или входных сигналов с мгновенными скоростями срабатывания не изменяется со временем. В частности, в этой работе мы не рассматриваем долговременную пластичность синаптических весов и / или возбудимости.

    Допущения можно резюмировать следующим образом: Пусть и будут траекториями входных и сетевых состояний, как определено выше.Тогда существует постоянная памяти и границы скорости, такие, что для каждого нейрона существует функция, где для всех. Функция не зависит от времени, но в остальном не ограничена, и может улавливать сложные динамические эффекты, такие как нелинейные дендритные взаимодействия между синаптическими входами или кратковременная пластичность синапсов.

    Входной сигнал может формально представлять любую переменную, которая оказывает произвольное влияние на мгновенную динамику сети (функции возбуждения нейронов).В простейшем случае это может быть вектор скоростей активации, контролирующий пиковое поведение набора входных нейронов, например, в этих нейронах. В этом случае (на котором мы сосредоточились в основном тексте) входные нейроны формально считаются частью схемы. Обратите внимание, что в принципе он также может представлять силу токов, которые вводятся в подмножество нейронов в сети, или недавнюю историю всплесков набора внешних входных нейронов («входные марковские состояния»). Если вход содержит значения скорости или тока, они могут быть фиксированными (например,г. фиксированные входные коэффициенты срабатывания) или динамически изменяющиеся (в частности, коэффициенты, которые либо подвержены стохастической эргодической динамике, либо периодически меняются коэффициенты). Ниже будут представлены доказательства сходимости как для фиксированных, так и для динамических входных условий. Если вход определяется в терминах входных марковских состояний, динамический входной анализ применим в условиях, описанных ниже.

    В модели шума II основным случайным событием является высвобождение синаптических пузырьков (в модели шума I это спайк).Соответственно, марковское состояние сети в модели шума II определяется как список времен высвобождения везикул для каждого синаптического участка высвобождения в сети (вместо времени спайков для каждого нейрона). Мы предполагаем, что каждый синаптический сайт высвобождения в конкретный момент высвобождает не более одного пузырька, заполненного нейротрансмиттерами. Но синаптическая связь между двумя нейронами может состоять из множества сайтов синаптического высвобождения (см. Обзоры [102], [103] и [3]). Вместо выражения сетевой динамики через функцию вероятности мгновенного срабатывания для каждого нейрона (модель шума I), для модели шума II динамика сети выражается в терминах вероятностей мгновенного срабатывания для каждого синапса:.Подобно модели шума I, предполагается, что существует длина окна, так что динамика высвобождения везикул во времени полностью определяется временем предыдущих высвобождений везикул в пределах, и, следовательно, может быть выражена в терминах соответствующего изменения определение марковского состояния. Применяется та же структура предположений, что и в модели шума I: выбросы пузырьков являются отдельными событиями, и предполагается, что функции ограничены сверху константами скорости.

    Также возможны комбинации моделей шума I и II.В этом случае состояние Маркова может содержать как время всплеска, так и время высвобождения везикул. Допущения модели шума I / II, описанные выше, применимы к соответствующим стохастическим нейронам и высвобождениям везикул соответственно. В целом отметим, что все три типа сетей (основанные на модели I, II и их смесях) основаны на общей структуре определений и предположений: во всех случаях динамика описывается в терминах стохастических компонентов (нейронов, синапсов). которые генерируют точечные события (всплески / выбросы пузырьков) в соответствии с мгновенными вероятностями, которые зависят от истории недавних событий в сети.

    Сходимость распределений состояний.

    Ниже приведены доказательства существования и единственности стационарных распределений состояний сети для рассматриваемых сетевых моделей. Кроме того, приведены границы скорости сходимости к этому стационарному распределению. Чтобы получить полную картину, сходимость изучается при трех различных входных условиях: постоянный, стохастический и периодический вход. Все доказательства подробно описаны для модели шума I. Результаты напрямую переносятся на модель шума II и смеси этих двух моделей, поскольку одни и те же рамки допущений применимы ко всем случаям.

    Сетевая динамика как марковский процесс.

    Мы рассматриваем моделирование модели кортикальной микросхемы при заданных входных условиях и начиная с заданного начального состояния сети как случайный эксперимент. Формально мы обозначаем набор всех возможных исходов в этом случайном эксперименте с помощью, набор всех рассмотренных событий с помощью (т.е. -алгебру), а показатель вероятности, который присваивает вероятность каждому событию в значении. Результат — это результат одного запуска сети.Результат связан с присвоением определенных значений всем определенным случайным величинам. Событие — это набор результатов, например набор всех результатов, в которых нейрон вспыхивает в течение первых миллисекунд эксперимента. Предположим, что это случайная величина с некоторым пространством состояний, т.е. принимает значения в, и представляет собой набор событий в пространстве. Формально такая случайная величина определяется как карта, которая присваивает значение каждому возможному результату. Чтобы обозначить вероятность того, что случайная величина принимает какое-то значение в наборе, мы определяем сокращение.Кроме того, если это еще одна случайная величина, мы используем обозначение условных вероятностей и пишем еще короче, если это однозначно,. Предполагается, что базовое вероятностное пространство достаточно богато, чтобы существовали все случайные величины, которые необходимы в дальнейшем.

    Мы определяем набор индексов времени и случайный процесс как описание стохастической эволюции марковских состояний сети для. Каждый раз мы определяем случайную величину (также записанную), представляющую марковское состояние сети в данный момент.принимает значения в пространстве состояний всех возможных марковских состояний некоторой фиксированной длительности. Обозначим через -алгебру, ассоциированную с. Предположения о сети, описанные в предыдущем разделе, подразумевают, что процесс обладает марковским свойством для марковских состояний любой длины, поскольку в этом случае дальнейшая эволюция процесса полностью независима от прошлого, учитывая текущее марковское состояние. Поэтому для последующих доказательств мы предполагаем некоторые из них. Мы также определяем случайную переменную из полных выборочных путей на измеряемом пространстве, т.е.е. карта . Реализации являются выборочными путями (или траекториями), то есть функциями, принимающими значения в. Поскольку реализации являются функциями, их можно рассматривать как случайную функцию.

    Для последующих доказательств важно следующее определение ядра вероятности перехода : Ядро вероятности перехода на измеримом пространстве состояний — это функция, которая присваивает вероятность переходу от любой точки к любому множеству. Точнее, если фиксируется конкретное «начальное состояние», то в его целевом аргументе является вероятностная мера, соответствующая результату применения ядра перехода к (кроме того, для каждого события в целевом пространстве можно измерить исходный аргумент).Матрицы стохастических переходов цепей Маркова являются, например, ядрами вероятностей перехода.

    Здесь мы записываем ядро ​​вероятности перехода, соответствующее прогрессированию состояния сети от времени к, т. Е. (6) Далее мы определяем сокращение для прогрессии продолжительности, начиная с начального времени. Ядра переходов также могут применяться к вероятностным мерам начальных состояний (в отличие от одиночных начальных состояний). Мы будем писать для обозначения результата применения ядра к исходной вероятностной мере.Результатом снова является вероятностная мера, присваивающая вероятность любому событию в пространстве состояний в соответствии с: (7) Поскольку это снова вероятностная мера в пространстве состояний, ядра переходов могут применяться последовательно. Обратите внимание, что в силу марковского свойства для.

    Стохастическая сетевая динамика сокращается.

    Перед изучением конкретных входных условий разрабатываются несколько основных ключевых свойств сетевой динамики. Позвольте быть ядром вероятности перехода, соответствующим продвижению сети от времени к.Для приведенных ниже доказательств переходы в состояние покоя , будут иметь особое значение. Состояние покоя определяется как «пустое» марковское состояние, в котором всплески не происходили в течение последних единиц времени. Первым ключевым наблюдением является следующее Утверждение:

    Предложение 1 Рассмотрим вероятность , ​​что процесс будет находиться в состоянии покоя в момент времени , ​​начиная с некоторого начального состояния в момент времени .Эта «вероятность возврата» в состояние покоя ограничена снизу, (8) , ​​где . Это сохраняется независимо от входной траектории , ​​управляющей сетью.

    Утверждение следует непосредственно из того факта, что ограничивает сумму всех мгновенных скоростей стрельбы в сети. Следовательно, по крайней мере с вероятностью ни один нейрон не сработает в единицу времени (см. [18]). С технической точки зрения это означает, что стохастическое ядро, соответствующее длительности длины, удовлетворяет условию Дёблина [104] — свойство, которое очень полезно для доказательства сходимости и эргодичности результатов.

    Утверждение 1 влечет за собой центральное свойство сжатия стохастических сетей нейронов с импульсами, которое сохраняется при любой входной траектории и формирует основу для нескольких последующих доказательств. Следующие определения важны: Ниже мы будем измерять разницу между любыми двумя распределениями вероятностей и с точки зрения общей вариации подписанной меры. Любая такая мера со знаком может быть выражена в терминах ее неотрицательных и неположительных компонентов, где и являются неотрицательными мерами (но, как правило, не являются вероятностными мерами).Полная вариация меры со знаком на измеряемом пространстве определяется как общая масса ее положительного и отрицательного компонентов. Согласно этому определению,.

    Лемма 1 (лемма о сжатии) Следующее свойство строгого сжатия выполняется для марковского процесса , ​​для любого и для любых начальных вероятностных мер и в любое время : (9) На словах: применение динамики сети для единиц времени гарантирует сокращение расстояния между любыми двумя начальными распределениями и состояний сети в раз.

    Проба: Определите вспомогательную меру как ноль везде снаружи, и. Перепишем в терминах неотрицательных мер и, таких, что (10), и заметим, что это означает, что. Тогда (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) Равенство в (11) следует из линейности ядер переходной вероятности. Переход к (13) является применением неравенства треугольника. При переходе к (14) используется тот факт, что оба и неотрицательны: это следует из предложения 1, которое гарантирует, что мера имеет по крайней мере массу в состоянии покоя и, следовательно, для любой (неотрицательной) меры ( 18) Наконец, отметим, что (15) использует общее свойство ядер переходной вероятности, которое обеспечивает это для любой неотрицательной меры.

    Обратите внимание, что приведенная выше лемма о сжатии, которая выполняется для нейронных сетей с пиками, имеет некоторое сходство с леммой 1 из [105], в которой анализировались искусственные аналоговые нейронные сети в дискретном времени.

    Доказательство теоремы 1 для фиксированной скорости ввода.

    Мы разделили точную формулировку теоремы 1 на две леммы: Лемма 2 — точная формулировка для случая, когда входы фиксированы (например, фиксированные входные ставки). Лемма 3 в следующем разделе соответствует случаю, когда скорость ввода контролируется марковским процессом.Точные предположения о сетевой модели, необходимые для обеих лемм, описаны выше (см. «Объем теоретических результатов»).

    Здесь мы предполагаем, что вектор входных данных, подаваемых в сеть, остается фиксированным во время испытания. Конкретно, это, например, случай, когда есть набор входных нейронов с фиксированной скоростью. В данном случае — это вектор входных скоростей, который остается постоянным во времени. В этом случае входные нейроны формально считаются частью сети. В качестве альтернативы, константа может соответствовать постоянным токам, которые вводятся в подмножество нейронов.

    При постоянных входных условиях, динамика процесса однородна по времени: ядра вероятности перехода инвариантны к временным сдвигам, т.е. (19)

    Лемма 2 Пусть . Тогда марковский процесс имеет уникальное стационарное распределение , ​​к которому он сходится экспоненциально быстро, (20) из любого начального марковского состояния .

    Доказательство: явно невзрывоопасно, апериодично и стохастически непрерывно (см.[18]). Таким образом, для доказательства экспоненциальной эргодичности достаточно показать, что некоторая скелетная цепь геометрически эргодична (см., Например, теорему 18.1 в [106]). Каркасная цепочка с ядром вероятности перехода апериодична и неприводима и, следовательно, имеет уникальное стационарное распределение. Затем, рекурсивно применяя лемму 1 с, (21) (22) доказывая геометрическую эргодичность скелетной цепи и, следовательно, экспоненциальную эргодичность. Количественная граница сходимости следует из (22) путем выбора синглтона в качестве начального распределения и использования общего факта, что для любого ядра вероятности перехода и распределений и, (23), таким образом, гарантируется, что полное расстояние вариации не будет (временно) расти между и .

    Лемма 2 дает общий результат об эргодичности для рассматриваемого класса стохастических сетей с пиками при наличии фиксированных входных скоростей. Доказательство опирается на два ключевых свойства стохастических сетей с пиками: апериодичность и неприводимость. Эти свойства можно интуитивно понять в контексте рисунка 1H. Если, например, внутренняя динамика сети не была апериодической, то можно было бы наблюдать колебания частот паттернов с течением времени (как на рисунке 4C). Лемма 2 доказывает, что этого не может произойти в сетях со стохастическими пиками, если скорость ввода фиксирована.Частоты колебательного паттерна действительно могут возникать только тогда, когда входные скорости сами периодически меняются (см. Теорему 2 и рисунок 4). С другой стороны, если динамика сети не была неснижаемой, то есть если были состояния сети, которые недостижимы из некоторых других состояний сети, то можно было бы потенциально наблюдать, как частоты паттернов сходятся к разным фиксированным точкам для разных начальных состояний (например, две линии в Рисунок 1H, устанавливающийся при различных значениях). Этого не может произойти в сетях стохастических пиков из-за предложения 1, которое гарантирует, что пространство состояний связано через состояние покоя.

    Отметим, что, хотя апериодичность и неприводимость являются хорошо известными необходимыми и достаточными условиями эргодичности марковских цепей с дискретным временем на конечных пространствах состояний, их недостаточно для экспоненциальной эргодичности марковских процессов с непрерывным временем на общих пространствах состояний (точные сведения см. В [107]). определения -неприводимости и апериодичности таких процессов). Дополнительные условия в этом более сложном случае, обеспечивающие экспоненциальную эргодичность, такие как невзрывоопасность, стохастическая непрерывность и геометрическая эргодичность скелетной цепи, также были учтены при доказательстве леммы 2 (т.е. сети стохастических пиков также соответствуют этим дополнительным критериям).

    Лемма 2 представляет собой доказательство теоремы 1 для фиксированной входной скорости. В основном тексте мы называем стационарное распределение схемы при фиксированном входе. Приведенное выше доказательство гарантирует стационарное распределение как для марковских, так и для простых состояний. В основном тексте относится к простому состоянию сети, если не указано иное.

    Доказательство теоремы 1 для входной скорости, управляемой марковским процессом.

    Фиксированные входные допущения часто могут выполняться для внешнего входа, управляя стохастическими вычислениями в нейронной системе, только приблизительно.Во входных данных могут присутствовать стохастические флуктуации в различных пространственных и временных масштабах. Кроме того, входные данные могут иметь свою собственную краткосрочную стохастическую динамику: представьте, например, визуальную сцену из беспорядочно движущихся точек. Несмотря на наличие таких краткосрочных динамических характеристик на входе, во многих случаях все еще можно подозревать, что распределения состояний сети сходятся. Действительно, ниже мы обобщаем результаты сходимости для случая констант на довольно большой класс стохастических (и стохастически изменяющихся) входных данных, которые порождаются равномерно эргодическим марковским процессом.Равномерная эргодичность определяется как экспоненциальная эргодичность (экспоненциально быстрая сходимость к единственному стационарному распределению) с константами сходимости, которые применяются равномерно ко всем начальным состояниям [107] (это верно, например, для констант сходимости в лемме 2).

    Пусть будет однородным по времени входным марковским процессом в том смысле, что входная траектория, предоставленная сети, сама генерируется случайным образом из марковского процесса. Позвольте быть (измеримым) пространством состояний.Затем определите совместный вход / сетевой марковский процесс в пространстве состояний, где обозначает -алгебру, порожденную. Дальнейшие определения для аналогичны введенным для.

    Лемма 3 Если входной процесс равномерно эргодичен, то совместный марковский процесс имеет уникальное стационарное распределение в совместном пространстве состояний входа / сети, сходимость к которому происходит экспоненциально быстро, т. Е. Существуют константы , ​​так что (24) для любого начального состояния совместного марковского процесса .

    Доказательство: Если бы и были полностью независимыми процессами (если не влияли), то совместный процесс автоматически был бы экспоненциально эргодичным, если бы оба и были. Хотя в данном случае не является независимым, применяется более слабая версия независимости: вероятность возврата в состояние покоя во время составляет не менее независимо от входной траектории в течение этого времени. Это свойство можно использовать, чтобы показать, что распределение времени попадания в совместное состояние покоя имеет экспоненциальную границу.Отсюда следует, что совместный процесс экспоненциально эргодичен. Подробное доказательство приведено в следующем разделе.

    Вторая часть теоремы 1 (экспоненциально быстрая сходимость для случая внешнего входа, порожденного эргодическим марковским процессом) следует из леммы 3. Отметим, что в основном тексте мы слегка злоупотребляем обозначениями для динамического случая, чтобы указать стационарное распределение по состояния сети, где обозначает конкретный марковский процесс, управляющий входами.

    Подробное доказательство леммы 3.

    Мы разбили доказательство леммы 3 на доказательства четырех вспомогательных утверждений (предложения 2–5). Рассмотрим следующие варианты предложения 1, которые справедливы для марковского процесса, описывающего совместную динамику состояний входа и сети. Обозначим через конкретную входную последовательность, определенную для (реализации входного процесса), и начальное состояние Маркова сети (с) в момент времени. Тогда (25) (26)

    Легко показать, что эти свойства вместе с тем фактом, что он равномерно эргодичен, обеспечивают его неприводимость и апериодичность.Следовательно, для доказательства ее экспоненциальной эргодичности достаточно показать, что некоторая скелетная цепь геометрически эргодична [107]. С этой целью мы рассмотрим скелетную цепочку и докажем геометрическую эргодичность, показав, что распределение времени попадания в небольшой набор на совместном пространстве состояний входных и сетевых состояний допускает экспоненциальную границу.

    Время совпадения для некоторого набора во входном пространстве состояний определяется как (27) Для удобства обозначений мы сокращаем ниже.Из-за равномерной эргодичности (что подразумевает рекуррентность Харриса [107]) существует некоторое множество, для которого время попадания конечно () из любого начального состояния с вероятностью единица [108]. Кроме того, согласно [107] существует небольшой набор и константы и, такие, что (28) Это означает, что существует небольшой набор во входном пространстве состояний, который может быть достигнут не только за конечное время из любого начального входного состояния. , но для которого распределение времени попадания в также имеет конечное среднее значение и дисперсию (и конечные моменты высшего порядка).По крайней мере одна пара констант и, которая удовлетворяет (28), гарантированно существует, но на самом деле следующее предложение показывает, что можно указать конкретную желаемую границу в правой части (по причинам, которые станут ясны позже), и найти соответствие слева.

    Предложение 2 Существует , ​​такое, что (29)

    Проба: Определить. Позвольте и быть любой допустимой парой констант, которая удовлетворяет (28). Тривиальный случай есть.В оставшейся части доказательства предполагается, что он «слишком велик», так что. По определению экспоненты для любого, (30) (31) По теореме Тонелли, поскольку все слагаемые неотрицательны, порядок двойной суммы можно поменять местами: (32) (33) Обратите внимание, что это моменты распространение . По равномерной эргодичности, все моменты должны существовать, а кроме того существует такой, что. Несложно увидеть, что тогда ряд сходится для всех, что является непрерывным на. Наконец, поскольку и, по теореме о промежуточном значении существует такое, что.

    Обозначьте временем, когда скелетная цепь посещает малый набор в -й раз: (34) Кроме того, обозначьте временем между -м и -м посещением: (35) (36)

    Согласно этому определению, можно выразить время достижения степени как. Следующее предложение расширяет экспоненциальную границу времени первого попадания до времени попадания более высоких степеней.

    Предложение 3 Существует , ​​такое, что, (37)

    Проба: (38) (39) (40)

    Позвольте быть время попадания в небольшой набор на совместном пространстве состояний входных и сетевых состояний, (41)

    Кроме того, пусть будет количество посещений небольшой группы до времени включительно, (42)

    Предложение 4 Для любой входной траектории и любого начального состояния сети , ​​ (43)

    Это следует из (25) и (26), которые гарантируют, что всякий раз, когда входной процесс посещает небольшой набор, также существует небольшая вероятность того, что сеть находится в состоянии покоя.

    Предложение 5 Существует и константа такие, что, (44)

    Доказательство: Пусть. Выберите те, которые удовлетворяют предложению 3. (45) (46) (47) (48) (49) (50) (51)

    По предложению 5 экспоненциально эргодично [107]. Это завершает доказательство леммы 3.

    Доказательство теоремы 2

    Если входная последовательность периодична с периодом, то есть для всех, то марковский процесс будет периодическим по времени в том смысле, что ядра перехода инвариантны к сдвигам, кратным периоду: (52)

    Отсюда следует следующий результат, который является более точной версией теоремы 2:

    Лемма 4 При периодическом вводе, т.е.е. для всех с некоторыми , ​​периодический по времени марковский процесс с периодом имеет периодически стационарное распределение , ​​сходимость к которому происходит экспоненциально быстро из любого начального состояния. В частности, для каждого существует уникальное стационарное распределение , ​​такое, что (53) из любого начального марковского состояния .

    Доказательство: Для каждого существует скелетная цепочка с ядром вероятности перехода, которое является однородным по времени, неприводимым и апериодическим и, таким образом, имеет уникальное стационарное распределение.Применение, которое соответствует полному периоду, уменьшает общее расстояние вариации как минимум на: (54) (55) (56) Первое неравенство следует из того факта, что применение оставшегося может только дополнительно уменьшить общее расстояние вариации между два распределения согласно (23). Второе неравенство связано с леммой 1.

    Лемма 4 следует тогда из рекурсивного применения (54) — (56) для нескольких периодов и выбора синглтона в качестве начального распределения.

    В основном тексте мы используем обозначение для фазового стационарного распределения, где обозначает конкретную периодическую входную последовательность.

    Оценка необходимого времени вычислений

    Одномерный и многомерный анализ Гельмана-Рубина.

    Были разработаны различные методы измерения скорости сходимости к стационарному распределению в контексте дискретизации цепи Маркова методом Монте-Карло [56], [119], [120]. Диагностика Гельмана-Рубина, которую мы использовали в этой статье, является одним из наиболее широко используемых методов [55], [57], [58], [119], помимо других популярных методов, таких как диагностика Рафтери и Льюиса [121 ] и Гевеке [122].Заметим, что в литературе существует единое мнение о том, что ни один метод в целом не идеален. Некоторыми привлекательными свойствами метода Гельмана Рубина являются общая применимость к любой системе MCMC (некоторые другие методы работают только, например, в контексте выборки Гиббса), простота использования, простота реализации, вычислительная эффективность и тот факт, что результаты количественная (в отличие от графической диагностики) [56], [119].

    Диагностика сходимости Гельмана-Рубина [55] берет в качестве входных выборок из разных прогонов (испытаний / цепочек / последовательностей), произведенных одной и той же системой, запущенных из разных начальных состояний.Первоначально метод был разработан для систем с дискретным временем в контексте дискретизации цепи Маркова Монте-Карло. В наших симуляциях используется временной шаг, поэтому мы просто рассматриваем каждый шаг симуляции как один дискретный временной шаг в цепи Маркова. Метод Гельмана-Рубина дает на выходе потенциальный коэффициент уменьшения масштаба как функцию времени. Коэффициент уменьшения масштаба является индикатором того, сходимся ли система во времени или нет. Высокие значения указывают на то, что до сходимости требуется больше времени, в то время как близкие значения предполагают, что схождение (почти) произошло.

    Для вычисления коэффициента масштабного уменьшения во времени учитываются выборки из периода из каждого прогона сети. В одномерном случае фокусируется на конкретной единственной переменной (такой как маргинальное простое состояние одиночного нейрона или простое состояние нейрона со «случайным считыванием», как показано сплошными линиями на Рисунке 2G). Позвольте быть количеством выборок, полученных за период от каждого из симуляций. Затем определяется (62), где и находятся между и внутри последовательности дисперсий, соответственно, которые могут быть вычислены, как описано в [55], на основе выборок, взятых за период времени.В редком случае, например, если нейрон никогда не срабатывает и, следовательно, его состояние постоянно во всех прогонах, мы устанавливаем 1.

    К сожалению, источником путаницы является тот факт, что Гельман и Рубин [55] первоначально ввели в его «дисперсионной» форме эквивалент уравнения (62), но позже в [57], [60] изменили это определение и определили как квадратный корень из (62). Этот вопрос особенно важен при рассмотрении пороговых значений для: пороговое значение было предложено в контексте исходного определения [59].Позже был предложен типичный порог, но этот нижний порог применялся к модифицированному определению [57], [60]. Возведение этого явно более низкого порога в квадрат снова дает типичный порог приблизительно.

    В многомерном случае (например, при анализе сходимости векторного простого состояния небольшого подмножества нейронов, как показано пунктирными линиями на рис. 2G) берутся векторные (-мерные) выборки и вычисляется многомерное уменьшение потенциального масштаба. коэффициент согласно: (63) где — наибольшее собственное значение, и и обозначают внутри и между оценками матрицы ковариации последовательностей (подробности см. в [123]).

    Анализ сходимости моделей кортикальных микросхем.

    Значения Гельмана-Рубина были рассчитаны на основе прогонов, где продолжительность каждого прогона была биологическим временем. Мы также пробовали более длительные симуляции, но не заметили никаких признаков неконвергентного поведения. Случайное начальное состояние устанавливалось в каждом прогоне путем отображения случайных входных данных перед началом фактического моделирования. Этот первоначальный случайный ввод подавался в сеть через два обычных входных потока (по 40 нейронов в каждом), путем присвоения каждому входному нейрону случайной скорости, равномерно взятой из диапазона.Анализ сходимости маргиналов был выполнен путем применения одномерного анализа к отдельным компонентам простого состояния с. Из значений индивидуальной предельной конвергенции среднее и наихудшее предельное конвергенция (как на рис. 2E, F) были получены путем взятия во времени среднего / максимального значения по всем индивидуальным значениям за определенный период времени. Для парных совпадений спайков (см. Рис. 2D) мы проанализировали образцы продукта простых состояний двух нейронов (произведение равно только в том случае, если оба нейрона имели спайк в пределах последнего).

    Случайное считывание для рисунка 2G было реализовано путем добавления в сеть дополнительного возбуждающего нейрона-наблюдателя, который получает синаптические входы от случайного подмножества из 500 сетевых нейронов (мы сохранили это число 500 фиксированным для моделирования с разными размерами сети, чтобы обеспечить справедливое сравнение).Количество случайно выбранных нейронов из каждого пула приведено в таблице 1.

    Синапсы на считывающий нейрон создавались аналогично соединениям в модели кортикального столбца: параметры краткосрочной пластичности устанавливались в зависимости от типа соединения (EE или IE) согласно [30]. Веса для соединений EE и IE были случайно выбраны из гамма-распределения со средним и масштабным параметром, а также средним и масштабным параметром, соответственно. Затем вычислялась сходимость отсчетов по Гельману-Рубину, как для предельного случая.

    Анализ сходимости векторных простых состояний подмножеств нейронов (см. Рис. 2G) был выполнен путем применения многомерного анализа к случайно выбранным подсетям коркового столбца. В частности, мы случайным образом отобрали 5 нейронов из каждого из 6 пулов, получив подсеть из 30 нейронов, и рассчитали.

    Решение проблем удовлетворения ограничений в сетях импульсных нейронов

    Формулировка судоку как проблемы удовлетворения ограничений.

    Задача удовлетворения ограничений состоит из набора переменных, определенных в некоторой области, и набора ограничений, которые ограничивают пространство допустимых назначений переменных.Решение проблемы состоит из присвоения каждой переменной таким образом, чтобы были соблюдены все ограничения. Чтобы сформулировать судоку как проблему удовлетворения ограничений, мы определяем для каждого из 81 поля (из стандартной сетки 9 × 9), которое должно быть заполнено цифрой от 1 до 9, набор из 9 двоичных переменных (принимающих значения в ) [124]. Каждая из этих двоичных переменных голосует ровно за одну цифру в поле. Правила игры Судоку накладывают ограничения на группы этих переменных, которые можно разделить на следующие три типа.

    Заданные ограничения числа: Заданные числа головоломки фиксированы. Следовательно, двоичные переменные для данных полей ограничены фиксированными значениями, например, данное значение соответствует фиксированным двоичным значениям.

    Уникальные ограничения поля: В правильном решении должна быть активна только одна цифра в каждом поле. Следовательно, в каждом поле должна быть ровно одна из 9 связанных двоичных переменных, а все остальные должны быть (эквивалентно заявлению, что сумма по этим двоичным переменным должна быть равна 1).

    Уникальные ограничения группы: Есть три типа групп: строки, столбцы и подсетки 3×3. Есть 9 групп строк, 9 групп столбцов и 9 групп подсеток. В любой из этих групп каждая цифра должна появляться только один раз. Следовательно, в каждой группе все двоичные переменные, голосующие за одну и ту же цифру, должны суммироваться до.

    Сетевая архитектура для решения судоку.

    Судоку можно реализовать в нейронной сети с пиковыми сигналами, создав для каждой из 9 двоичных переменных в каждом поле судоку локальную группу пирамидных ячеек.Каждый раз, когда срабатывает одна из этих пирамидальных ячеек, соответствующая двоичная переменная устанавливается на короткий период времени. Бинарная переменная определяется только в том случае, если ни один нейрон в связанной с ней группе не сработал в последней. Это отображение позволяет считывать текущее (предварительное) решение, представленное сетью, в любое время. Предварительное решение является правильным только при соблюдении всех ограничений. Для всех моделей, которые мы использовали, в результате получилась общая пирамидальная ячейка. Ограничения среди переменных судоку могут быть реализованы посредством дисинаптического ингибирования между группами пирамидных клеток, как подробно описано ниже.

    Заданные числовые ограничения реализуются путем предоставления сильных положительных входных токов выборочно тем нейронам, которые кодируют данные числа, и отрицательных токов к нейронам, кодирующим неправильные цифры в данном поле. Ограничения уникального поля реализуются путем формирования схемы «победитель получает все» (WTA) среди всех нейронов, связанных с одним и тем же полем судоку. Цепь WTA моделируется одним тормозящим нейроном, который взаимно связан со всеми пирамидными клетками.Чтобы уменьшить вероятность того, что никакая пирамидальная ячейка не сработает (что нарушит уникальное ограничение поля), пороговые значения пирамидальных ячеек устанавливаются на низкие значения (подробности см. В следующем разделе). Ограничения уникальной группы реализуются схемой WTA, в которой участвуют все нейроны в группе, имеющей код для одной и той же цифры. Таким образом, существует 81 уникальное ограничение поля и уникальное групповое ограничение (в каждой группе есть ограничение для каждой цифры), что дает общее количество цепей WTA.Эти схемы WTA частично перекрываются в том смысле, что каждая пирамидальная ячейка участвует в 4 из этих схем WTA (одна для ограничения уникального значения в своем поле и три для ограничений уникальной группы в своей строке / столбце / подсетке).

    Генерация стохастических всплесков как в возбуждающих, так и в тормозных нейронах реализована в соответствии с теоретической моделью шума I (подробности см. В следующем разделе). Таким образом, сеть удовлетворяет всем теоретическим условиям теоремы 1 и гарантированно имеет уникальное стационарное распределение состояний сети, к которому она сходится экспоненциально быстро.Этот ландшафт будет автоматически иметь пики в тех состояниях сети, которые удовлетворяют большинству ограничений игры, поскольку каждая из цепей WTA гарантирует, что недопустимые конфигурации в отношении этого ограничения маловероятны. Любая конкретная задача судоку может быть решена путем предоставления входных данных в сеть в виде сильных токов к тем нейронам, которые соответствуют заданным значениям. Это автоматически изменяет ландшафт стационарного распределения таким образом, что генерируются только (или преимущественно) решения, согласующиеся с данными.Наконец, из-за нейронного шума сеть может быстро исследовать различные пики в ландшафте (разные многообещающие кандидаты в решения) и одинаково быстро преодолевать их. Важно отметить, что этот процесс может происходить одновременно в разных местах головоломки судоку. Следовательно, можно интерпретировать динамику сети также как высокопараллельный алгоритм стохастического поиска.

    Детали реализации и моделирование для рисунка 5.

    Моделирование для рисунка 5 было выполнено в NEVESIM, симуляторе на основе событий для сетей импульсных нейронов, разработанном на C ++ с интерфейсом Python [125].Головоломка на рис. 5A была создана и оценена «сложно» в компании «Sudoku Solutions» [126]. Генерация спайков моделируется согласно уравнению (60) с параметрами,. Стохастический порог был установлен для возбуждающих и тормозных нейронов, соответственно. Для пирамидных клеток выбран абсолютный рефрактерный период. Чтобы максимально ускорить моделирование на основе событий, PSP моделировались упрощенным способом как прямоугольные импульсы длины на основе тока (в отличие от более сложной интеграции синаптических входов на основе проводимости, используемой для моделей кортикальных микросхем).

    цепей WTA были сформированы путем реципрокного соединения одного ингибирующего нейрона со всеми участвующими пирамидными клетками. Одиночный тормозящий нейрон был смоделирован таким образом, чтобы имитировать реакцию популяции тормозящих нейронов (т. Е. Сильное торможение в течение длительного периода времени), с использованием абсолютного рефрактерного периода и сильных двунаправленных связей от и к возбуждающим нейронам (синаптические веса и, соответственно, ).

    Чтобы задать конкретную головоломку, данные числа были зафиксированы путем подачи сильных входных токов в соответствующие пирамидальные ячейки.В частности, нейроны, кодирующие данные числа в поле судоку, получали постоянный положительный входной ток (постоянный вход на мембранный потенциал). Нейроны, кодирующие конфликтующие цифры в данных полях судоку, получали постоянный отрицательный входной ток силы.

    Последнее практическое замечание касается количества нейронов, кодирующих каждую двоичную переменную,. Мы обнаружили, что сети с имеют ряд привлекательных свойств по сравнению с сетями с кодированием одного нейрона. В частности, частота возбуждения отдельных нейронов может быть ниже (пирамидная клетка должна постоянно взрываться, чтобы указывать на устойчивое активное состояние).Кроме того, синаптическая эффективность нейронов может быть ослаблена, и общие паттерны спайк-ответа кажутся более биологически правдоподобными. Принимая во внимание потенциальную реализацию в аналоговом нейроморфном оборудовании, присвоения переменных с популяционным кодированием также менее подвержены сбоям отдельных единиц или несоответствию устройств.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *