7.1.2 网络级仿真器：NEST, Brian2, PyNN

文档摘要

7.1.2 网络级仿真器：NEST, Brian2, PyNN 在神经科学计算建模的疆域里，如果说单神经元模型是显微镜下的细胞切片，那么网络级仿真器就是一架能俯瞰整个皮层微环路的高分辨率望远镜——它不满足于复现一个动作电位的波形，而是执着于追问：当一万五千个兴奋性锥体细胞与三千二百个抑制性篮状细胞，在毫秒尺度上通过突触前囊泡释放、AMPA/NMDA受体门控、GABAₐ通道动力学相互耦合时，系统是否自发涌现出γ振荡？这种振荡的相位—发放关系（phase–spiking relationship）是否依赖于突触延迟的分布特性？又或者，当我们将突触可塑性规则（如STDP）嵌入其中，网络能否在无监督条件下自组织出方向选择性感受野？