Jaxley项目v0.8.0版本发布：新增神经元模型与功能优化
Jaxley是一个基于JAX的神经网络模拟框架，专注于实现高效、灵活的神经网络建模能力。该项目充分利用了JAX的自动微分和硬件加速特性，为研究人员和开发者构建了一个强大的工具来构建和模拟各种类型的神经网络模型。
新特性亮点
1. 新增神经元模型类型
本次v0.8.0版本最重要的更新是引入了三种新的神经元模型：
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Leaky Integrate-and-Fire (LIF)神经元
这是神经网络模拟中最基础的脉冲神经元模型之一。LIF神经元模拟了生物神经元的膜电位动态变化过程，当膜电位超过阈值时会产生脉冲（spike）。这种模型在计算神经科学和脉冲神经网络研究中广泛应用。 -
Izhikevich神经元模型
Izhikevich模型是一种计算效率高且能产生丰富动态行为的神经元模型。它通过两个微分方程就能模拟多种神经元放电模式，包括常规发放、快速发放、迟发放等多种类型，为研究不同类型的神经活动带来了便利。 -
基于速率的神经元模型
与脉冲神经元不同，基于速率的神经元直接输出连续的活动率而非离散的脉冲。这类模型在传统神经网络和部分计算神经科学研究中非常有用，能够简化计算过程。
这些新增的神经元模型显著扩展了Jaxley的应用范围，使其能够覆盖从生物逼真模拟到人工神经网络研究的广泛需求。
功能优化与改进
1. 突触参数可训练性增强
在IonotropicSynapse（离子型突触）模型中，现在delta（时间常数）和v_th（阈值电位）这两个参数可以被设置为可训练参数。这意味着在构建神经网络时，这些关键参数可以通过梯度下降等优化方法自动调整，而不需要手动调参，提高了模型的灵活性和自动化程度。
2. 突触连接功能改进
在创建神经元连接时，原来默认会随机选择突触后神经元的分区（compartment）。现在这一行为变为可选，用户可以根据需要决定是否启用随机选择。这一改进使得连接模式更加可控，特别是在需要精确控制连接模式的研究中非常有用。
问题修复
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修复了
groups与.set_ncomp方法的兼容性问题
当使用.set_ncomp方法设置神经元分区数量后，现在可以正确保持神经元分组信息。 -
允许
.distance方法进行JIT编译
现在.distance计算神经元间距离的方法可以被JAX的JIT编译器优化，提高了计算效率，特别是在大规模网络模拟中这一改进将带来明显的性能提升。
技术意义与应用前景
Jaxley v0.8.0的这些更新使其在计算神经科学和机器学习交叉领域的研究中更具吸引力。新增的神经元模型为模拟不同类型的神经活动带来了更多选择，而参数可训练性的增强则方便了端到端的神经网络优化。
特别是Izhikevich神经元的加入，使得研究者可以用较低的计算成本模拟出丰富的神经动态行为，这对于大规模神经网络模拟和类脑计算研究具有重要意义。同时，基于速率的神经元模型则为传统的神经网络研究提供了另一种选择。
随着这些功能的不断完善，Jaxley有望成为连接生物神经科学建模与人工智能研究的重要桥梁工具，为探索新型神经网络架构和学习算法带来强有力的支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
