脉冲神经网络 神经元模型-IF模型（2）
脉冲神经网络 神经元模型-IF模型（2）
一 原理
具有固定阈值的脉冲发放神经元模型具有更高抽象层次，这类模型依赖于所有突触前神经元输入脉冲的积累，当膜电位到达一个固定的阈值时，神经元发放脉冲。
IF模型仅考虑HH神经元模型中漏电流。漏电IF神经元模型的等效电路如图所示:
二 代码
clear
close allC = 0.2; % capacitance in nF
R = 100; % resitance in megaohm
dt = 0.01; % integration time step in milliseconds
dur = 0.3; % simulation duration in sec
Vthresh = -60; % threshold in mV
EL = -70; % leakage reversal potential in mV
Vreset = -70; % reset voltage in mV
V0 = -70; % initial condition in mVtref = 3; % refractory period in msec
Ij = 0.15; % injected current in nA dur = dur*1000; % simulation duration in msec
niter = floor(dur/dt)+1; % number of iterations
V = EL; % initial condition
spikes = zeros(1,niter); % vector for storing binary spike train
Vm = zeros(1,niter); % vector for storing Vm
Vm(1) = V0; % assign initial condition to first element of Vm
t_vector = 0:dt:(length(Vm)-1)*dt; % vector of time values
tcounter = tref; % counter for how long we have been refracted, % it is not refracted when we start
taum = R*C; % time constant in msecfor idx = 2 : niter % loop for number of iterations% check if we are refractedif tcounter < trefV = Vreset; tcounter = tcounter + dt; % update refractory counterelse % we integrate as beforedVdt =(1/taum) .* ((EL - V) + R * Ij);V = V + dt .* dVdt;end % check if spikingif V > Vthreshspikes(idx) = 1;V = Vreset;tcounter = 0; % reset refractory counterendVm(idx) = V;endplot(t_vector,Vm);
xlabel('time (ms)');
ylabel('V_m (mV)');
运行结果
三 参考文献
SNN系列｜神经元模型篇(4) LIF
Neuronal Dynamics(book)
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