کتابخانه‌های مهم برای شبیه‌سازی SNN

شبکه‌های عصبی اسپایکی (SNN) نسل سوم شبکه‌های عصبی هستن که الهام‌گرفته از مغز کار می‌کنن. برای پیاده‌سازی و آزمایش این مدل‌ها، چند کتابخانه‌ی کلیدی وجود داره:

🔹 Brian2 → ساده و منعطف، عالی برای شروع و پژوهش‌های سریع. 🔹 NEST → قدرتمند و مقیاس‌پذیر، مناسب شبکه‌های بزرگ و دقیق. 🔹 BindsNET → بر پایه PyTorch، ترکیب یادگیری ماشین و SNN. 🔹 Nengo → طراحی سطح بالا، با قابلیت اتصال به سخت‌افزار نورومورفیک. 🔹 SpiNNaker → اجرای بلادرنگ روی سخت‌افزار اختصاصی.

این ابزارها به پژوهشگر اجازه می‌دن ایده‌های تئوری رو به مدل‌های واقعی تبدیل کنه، الگوریتم‌هایی مثل STDP رو تست کنه و پلی بزنه بین علوم اعصاب محاسباتی و هوش مصنوعی.

انتخاب کتابخانه بستگی به هدفت داره: سادگی → Brian2، مقیاس بزرگ → NEST، ترکیب با ML → BindsNET.