认知神经科学的模块化建模系统
psyneulink的Python项目详细描述
psyneulink
psyneulink是一个用python编写的开源软件环境，旨在满足 神经学家、心理学家、计算精神病医生和其他有兴趣学习和建立 大脑功能、心理过程和行为之间关系的模型。
有关文档，请访问http://princetonuniversity.github.io/psyneulink/" rel="nofollow">https://princetonuniversity.github.io/psyneulink/
psyneulink是alpha软件，仍在积极开发中。虽然它是有用的，而且 文档化的功能是可用的，有些功能可能尚未完全实现和/或受制于 修改。
如果在安装psyneulink时遇到问题、遇到任何错误或有建议 有关开发，请联系 psyneulinkhelp @ 普林斯顿 edu
目的
psyneulink旨在用作块建模环境，在其中构造、模拟、记录和 在子系统和系统级交换神经机制和/或心理过程的计算模型。 块建模环境允许构建实现不同、可能不同的组件 函数，然后将它们链接到一个系统中，以检查它们是如何交互的。在psyneulink中，组件是 用于实现大脑子系统和/或心理过程的功能，其相互作用可以 在系统级模拟。
psyneulink的目的是使创建新模型和/或导入现有模型尽可能容易，以及 集成它们以模拟系统级交互。它为 实现各种形式的处理、学习和控制的模型，其库包括 合并这些组件以实现已发布的模型。作为一个开源项目，它的组件套件意味着 它的库旨在提供一个扩展的模型存储库，用 简洁、可执行且易于解释的形式，可由科学人员共享和比较 社区。
psyneulink是：
<阻塞率>- 开源 ，免除用户与专有软件相关的成本或限制。
- 计算通用 它可用于实现、无缝集成和模拟 在表示和功能的粒度上不同的不同组件（来自单个神经元或 神经种群到功能子系统和抽象认知功能）以及在任何时间尺度的执行。
- 集成的 它为模型比较、共享和文档提供了一个标准且可访问的环境；
可扩展的at允许它与其他强大的工具一起用于实现 单个组件，例如：
< Buff行情>- 神经元（神经元功能的生物物理学真实模型）
- tensorflow（颂歌，深度学习）；
- 紧急的（神经上看似合理的连接主义模型的广泛类别）；
- ACT-R（符号，生产系统模型）。
什么是psyneulink 不是
psyneulink非常适合创建简单到中等复杂的模型，以及 将现有的模型分散到一个单一的、集成的系统中，在这个系统中可以检查它们之间的交互。 虽然它是完全通用的，并且可以用来实现几乎任何类型的模型，但是它不太适合其他类型的模型 各种各样的工作，包括大量的计算和/或专门的函数和数据类型 当前不支持，例如：
< Buff行情>- 广泛的模型拟合
- 大规模模拟
- 单个神经元的生物物理学真实模型
其他更适合此类应用的软件包包括： 紧急 和 tensorflow （用于神经网络模型）； hddm （对于漂移扩散模型）； act-r （用于生产系统模型）； 创世记 神经元 ， 以及神经功能的生物物理学真实模型。
这些包适合于特定形式的详细模型。 相比之下，设计和实现psyneulink的重点是使它像 可能，能够集成在其他包中构建的组件（包括列出的一些组件 （上图）进入单一功能系统。这些特征通常（至少在最初 发展阶段）与效率紧张（思考：解释与编译）。两个优先事项 开发是psyneulink的加速，使用即时编译方法，并行化和适应性 到现场可编程门阵列硬件；以及用于模型构建和实时显示的图形接口的实现 他们的执行。
安装
psyneulink与python版本>；=3.5兼容，可通过 pypi获取：
pip install psyneulink
所有必备软件包都将自动添加到您的环境中。
如果下载了源代码，请导航到终端中的克隆目录， 切换到您喜欢的python3环境，然后运行
pip install .
psyneulink、开发psyneulink和运行psyneulink教程所需的软件包列表也包括 存储在源代码中的pip样式 requirements.txt ， dev_requirements.txt 和 tutorial_requirements.txt 中。
如果您在安装软件包时遇到问题，或遇到其他问题，请与普林斯顿大学联系。
教程
psyneulink包含一个 教程，它提供了如何创建基本组件的示例 在psyneulink中，将它们组合成进程和系统。这些例子包括 使用漂移扩散模型和神经网络的决策过程stroop效应模型，以及 用于学习异或问题的反向传播网络。
要在本地运行教程，必须运行python 3.5并安装其他软件包：
pip install psyneulink[tutorial]
或者如果您下载了源代码：
pip install .[tutorial]
要访问本教程，请确保您的环境满足要求 如上所述，请下载 教程笔记本 ，（您可能需要右键单击链接并选择"将链接另存为…"），然后运行终端命令
jupyter notebook
在浏览器中打开笔记本后，导航到保存教程笔记本的位置，然后 单击"psyneulink tutorial.ipynb"。
贡献者
- 普林斯顿大学计算机科学系karan arora
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所Allie Burton
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所Jonathan D.Cohen
- 彼得·约翰逊 ，普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所
- 普林斯顿大学心理学系Justin Junge
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所凯瑟琳·曼特尔
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所，Markus Spitzer
- 大卫•特纳（David Turner） ，普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所（Princeton Neuroscience Institute，Princeton University）
- 罗格斯大学计算机科学系Jan Vesely
- 王长岩，普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所Nate Wilson
感谢您的大力协助：
- Rutgers大学计算机科学系Abhishek Bhattacharjee
- Mihai Capota ，英特尔实验室，英特尔公司
- bryn keller ，英特尔实验室，英特尔公司
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所Garrett McGrath
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所塞巴斯蒂安·穆斯利克
- Amitai Shenhav ，布朗大学认知、语言和心理科学
- michael shvartsman ，普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所
- 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所本·辛格
- 泰德威克 ，英特尔实验室，英特尔公司
许可证
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