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A Metaheuristic Approach for Parameter Fitting in Digital Spiking Silicon Neuron Model

Abstract : DSSN model is a qualitative neuronal model designed for efficient implementation in digital arithmetic circuit. In our previous studies, we developed automatic parameter fitting method using the differential evolution algorithm for regular and fast spiking neuron classes. In this work, we extended the method to cover low-threshold spiking and intrinsically bursting. We optimized parameters of the DSSN model in order to reproduce the reference ionic-conductance model.
Type de document :
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Liste complète des métadonnées

https://hal-u-picardie.archives-ouvertes.fr/hal-03632176
Contributeur : Louise DESSAIVRE Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : mercredi 6 avril 2022 - 10:41:25
Dernière modification le : mercredi 31 août 2022 - 16:50:35

Identifiants

  • HAL Id : hal-03632176, version 1

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Citation

Takuya Nanami, Filippo Grassia, Takashi Kohno. A Metaheuristic Approach for Parameter Fitting in Digital Spiking Silicon Neuron Model. Journal of Robotics, Networking and Artificial Life, Atlantis press, 2018, 5 (1), pp.32-36. ⟨hal-03632176⟩

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