导语


随着电生理学、网络建模、机器学习、统计物理、类脑计算等多种技术方法的发展，我们对大脑神经元相互作用机理与连接机制，对意识、语言、情绪、记忆、社交等功能的认识逐渐深入，大脑复杂系统的谜底正在被揭开。为了促进神经科学、系统科学、计算机科学等领域研究者的交流合作，我们发起了【神经动力学模型读书会】。


【神经动力学模型读书会】第十六期，我们邀请到刘健教授，分享主题：脉冲神经网络及其应用。本期读书会将于7月22日（本周五）晚上8:00-10:00举办，直播报名入口见后文。






与读书会的关系




神经系统动力学的独特之处，在于其基本计算单元为神经元细胞的脉冲信息表征方式。脉冲神经网络对大脑神经系统环路进行建模，并且衍生服务于新一代人工计算系统的智能化。本次读书会介绍脉冲神经网络的基本原理及若干应用。




与复杂系统的关系




脉冲神经网络，作为对大脑神经系统的一种描述，试图以神经元的基本信息单元，动作电位（脉冲），为起点，通过设计各种结构的网络，来模拟大脑神经系统的功能。脉冲是神经元细胞非线性系统的表达方式，由此构成的脉冲网络则是大脑复杂系统的一种简化描述手段。




分享简介




脉冲神经网络是体现神经系统动力学最为自然的模型。生物神经元的基本特征之一，即为编码感知信息为脉冲信号送到大脑皮层进行高级认知。分析模拟脉冲信号的计算原理，可以为人工神经网络的算法提供指导思想，也可以为下一代专用和通用神经形态芯片提供计算框架。本期读书会以视觉系统为例，介绍生物脉冲信号的计算法则，并提供应用示例介绍基于脉冲神经网络的类脑计算原理，探讨如何利用生物神经系统的实验概念和最新发现，来发展下一代的基于脉冲计算的人工智能。





分享大纲




神经元细胞脉冲发放的特性
神经环路的脉冲信号数据特性
脉冲神经网络与人工神经网络的关系
脉冲神经网络的应用
脉冲神经网络的硬件实现





知识概念




脉冲/动作电位（spike/action potential）
簇发放电（Burst firing）
噪声 （Noise）
采样（Sampling）
脉冲神经网络（Spiking neural network)
神经形态计算 （Neuromorphic computing）




主讲人




刘健，英国利兹大学计算机学院教授。吉林大学数学学士，北京大学力学硕士，美国加州大学洛杉矶分校数学博士，先后为法国国家科学院和哥廷根大学博士后研究员。曾任职于奥地利格拉兹理工大学理论计算机研究所参与欧盟旗舰研究项目“人脑计划”。加入利兹大学之前在英国莱斯特大学系统神经科学中心任职，利用脑疾病（癫痫）病人的人脑单神经元实验来分析建模神经系统的动力学模型。近年来在Nature communications, eLife, PLoS computational biology, Journal of neuroscience, IEEE Transactions系列等顶级期刊发表40多篇论文。

研究方向：计算神经科学，神经形态计算，类脑计算与类脑机器人。


参考文献

Yu, Z., Liu, J. K., Jia, S., Zhang, Y., Zheng, J., Tian, Y., Huang, T., Toward the Next Generation of Retinal Neuroprosthesis: Visual Computation with Spikes. Engineering. 6:449-461 (2020)
Gallego, G., et, al. Event-based vision: A survey. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 44(1):154-180 (2020)
Wang M., et al. Single-neuron representation of learned complex sounds in the auditory cortex, Nature Communications, 11, 4361 (2020)
Roy, K., Jaiswal, A., Panda, P., Towards spike-based machine intelligence with neuromorphic computing. Nature. 575:607-617 (2019)
Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfied, C., Botvinick, M., Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence. Neuron, 95(2):254-258 (2017)




直播信息




时间：
2022年7月22日（本周五）晚上8:00-10:00

参与方式：

1. 文末扫码参与神经动力学模型读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，成为神经动力学社区的种子用户，与550余位神经动力学社区的一线科研工作者与企业实践者沟通交流，共同推动神经动力学的发展（扫描下方二维码报名本次读书会，扫描文末二维码报名整季读书会）。

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神经动力学模型读书会启动


本着促进神经科学、系统科学以及计算机科学等不同领域的学术工作者的交流与合作，激发有志于加入脑科学与类脑研究这一领域的同学们的研究兴趣，集智俱乐部和天桥脑科学研究院联合发起了神经动力学模型读书会。聚焦于神经科学中的动力学建模这一前沿课题，围绕神经网络多尺度建模及其在脑疾病、脑认知方面的应用进行研讨。读书会已于2022年3月19日开始，每周六下午14:00-16:00（或每周五晚上19:00-21:00，根据实际情况调整）进行，预计持续10-12周。

读书会大纲一览：

  1. 复杂神经动力学：分析与建模
  2. 神经元动力学
  3. 神经动力学场论
  4. 全脑动态模拟
  5. 多尺度生成模型
  6. 睡眠调控
  7. 癫痫发作的神经动力学
  8. 神经调控
  9. 决策的神经计算机制
  10. 脉冲神经网络的应用
  11. 总结圆桌会





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