0. ニューロンシミュレータ
ニューロンシミュレータといえばYale大学が作っているNEURONが有名です．
これはどちらかというと神経科学目線でのシミュレータですが，エンジニアリングな視点ではBRIANやBindsNETなどがあります．
どのライブラリもPythonで動作し，とてもよくできていますが，**もっと手軽にニューロンをシミュレーションできるライブラリがあっても良いでのは？**と思っていました．
そこで！
作りました！！
(あまり需要は無いかもしれないけど！)
1. SPINE: Spiking Neuron Simulotor
必要なのは(今のところ)NumPyとMatplotlibだけ．
正直ライブラリと謳えるほど規模の大きい物ではありませんが，SPINEでは以下のモデルのシミュレーションが可能です．
- IF: Integrate-and-Fireモデル
- LIF: Leaky IFモデル
- Hodgkin-Huxleyモデル
- FitzHugh-Nagumoモデル
- ポアソンスパイクの生成
またIF/LIFモデルでは，スパイク応答カーネルをsingle exponentialかdouble exponentialも選べます．
SPINEはエンジニアリング特化でも，サイエンス特化でもないです．
とにかく，神経科学やスパイキングニューロン初学者の，学び始めを手助けできれば，という想いで作っています．
ソースは記事末に掲載．
2. 動作例
まあ，とりあえず実際に動く様子を見てください．
2.1. LIFとPoissonSpike
前ニューロン10個から入力を受け取るLIFニューロンの活動をシミュレーションする，とします．
このとき，入力スパイク列 (前ニューロンの出力スパイク列) をポアソンスパイク列とすると，以下のようにコーディングします．
ref: Pythonで実装しながら理解するPoisson Spike (ポアソンスパイク) - Qiita
from spine import LIF, PoissonSpike
from spine.tools.plotting import plot_spike_scatter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
duration = 500 # [ms] 実験時間
dt = 0.1 # [ms] time step
time = int(duration / dt)
# Input data from Poisson Spike Gen.
# ランダムな数値から入力となるポアソンスパイク列を生成
spikes = PoissonSpike(np.random.random(10),
time=duration,
dt=dt).spikes
# 適当な重み
weights = np.random.random(10) + 5.0
# LIFニューロンを定義 (Double exp filter)
neu = LIF(duration,
dt,
k='double', # use double exponential filter
)
# 入力スパイク列と重みを渡して，膜電位を計算
# 膜電位，出力スパイク，発火時刻を返す
v, s, f = neu.calc_v((spikes, weights))
# Plot
t = np.arange(0, duration, dt)
plt.subplot(2, 1, 1)
plot_spike_scatter(spikes, duration, dt, title='input spike trains', xlabel=None)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, v)
plt.plot(t, np.full_like(t, neu.th), linestyle='dashed')
plt.ylabel('Membrane Voltage [mV]')
plt.xlabel('time [ms]')
plt.xlim(0, duration)
plt.show()
こんな感じです．
もちろん発火閾値などのハイパーパラメータはLIFを生成する際に，引数として渡せるので細かい実験設定も可能です．
2.2. とにかく全てのモデルを動かしてみたい人向け
そんな方には，Githubにサンプルコードをいくつか用意してあります．
$ python if_sample.py # IFモデル
$ python lif_sample.py # LIFモデル
$ python hh_sample.py # Hodgkin-Huxleyモデル
$ python fhn_sample.py # FitzHugh-Nagumoモデル
この中身の必要な箇所を変更してシミュレーションするのもアリだと思います．
実際に生成される画像はGithubに載せています．
3. あとがき
実はこのライブラリはもう少し前からあったのですが，コードを整理して結構使いやすくなったのでQiitaでも紹介しよう，となりました．
SPINEは僕が学習したものの副産物です．
なので本当にシンプルなニューロンシミュレータですが，最初に行ったように僕個人としてはこれでニューロサイエンスやSNN初学者の学びの手助けとなれば幸いです．
これからも，ちょくちょくアップデートはしていく予定なので，「ええやん」と思ったらGithubのソースを是非覗いてください．
スターくれると喜びます．
SPINEは大規模なSNN構築は想定していません．あくまで動作確認用の簡易ニューロンシミュレータです．
SNN構築して画像処理などをしたい人はBindsNETをお勧めします．
追記 (2020.07.02)
Webで動くSPINEを作ってみました．
https://spine-web.hirlab.net/
適当に遊んでみてください！
Source
HiroshiARAKI/spine: SPINE is a simple Spiking Neuron simulator