From Neuronal cost-based metrics towards sparse coded signals classification

International audienceSparse signal decomposition are keys to efficient compression, storage and denoising, but they lack appropriate methods to exploit this sparsity for a classification purpose. Sparse coding methods based on dictionary learning may result in spikegrams, a sparse and temporal representation of signals by a raster of kernel occurrence through time. This paper proposes a method for coupling spike train cost based metrics (from neuroscience) with a spikegram sparse decompositions for clustering multivariate signals. Experiments on character trajectories, recorded by sensors from natural handwriting, prove the validity of the approach, compared with currently available classification performance in literature

Simulation of Large Spiking Neural Networks on Distributed Architectures, The "DAMNED" Simulator

International audienceThis paper presents a spiking neural network simulator suitablefor biologically plausible large neural networks, named DAMNEDfor “Distributed And Multi-threaded Neural Event-Driven”. The simulatoris designed to run efficiently on a variety of hardware. DAMNEDmakes use of multi-threaded programming and non-blocking communicationsin order to optimize communications and computations overlap.This paper details the even-driven architecture of the simulator. Someoriginal contributions are presented, such as the handling of a distributedvirtual clock and an efficient circular event queue taking into accountspike propagation delays. DAMNED is evaluated on a cluster of computersfor networks from 103 to 105 neurons. Simulation and networkcreation speedups are presented. Finally, scalability is discussed regardingnumber of processors, network size and activity of the simulated NN

Approche distribuée pour la simulation événementielle de réseaux de neurones impulsionnels: Application au contrôle des saccades oculaires

Simulating spiking neuron networks with a sequential event-driven approach consumes less computation time than clock-driven methods. On the other hand, a parallel computing support provides a larger amount of material ressources for optimizing simulation performance. This PhD dissertation proposes an event-driven, multithreaded and distributed framework for simulating large size spiking neuron networks. The name of the simulator is the acronym DAMNED, for Distributed And Multithreaded Neural Event-Driven simulation framework. DAMNED distributes the neurons and connections of the network on the material ressources synchronized through a decentralized global virtual time. DAMNED also couples local multithreaded processing to the distributed hardware. DAMNED allows to speed up the simulation and to manage wider neural networks than sequential processing. DAMNED is suited to run many models of spiking neurons and networks, and most material supports are workable. Using DAMNED is presented first on simple networks for different sizes, connectivities and activities. Next, DAMNED is applied to modelling the control of saccadic eye movements. Completely based on spiking neurons, the model studies interactions between the neural circuits of the saccadic system located in the brainstem. The model helps validating the hypothesis that the saccade amplitude could be encoded by a vector summation of the activities in the superior colliculus motor map rather than a vector average, from comparison with data obtained in the simulation. Even if further developments and improvements may be forecasted, the originality of the work is to couple event-driven and distributed programming. Moreover, among the parallel simulators for spiking neuron networks, DAMNED is the first one taking advantage of an event-driven strategy internal multithreading of the logic processes and a distributed architecture of physical processes. Hence DAMNED is an advance in the area of simulating spiking neuron networks, mainly for wide size networks. Experiments on simulating the control of saccadic eye movements by a spiking neural network model and their contributions for the neuroscience community confirm the perspectives for further uses of the present workCe travail de thèse propose un simulateur événementiel, multithreadé et distribué pour la simulation de réseaux de neurone impulsionnels de grande taille, nommé DAMNED, qui signifie Distributed And Multithreaded Neural Event-Driven simulation framework. Répartissant le réseau de neurones sur les ressources matérielles synchronisées par une méthode décentralisée de gestion du temps virtuel, DAMNED introduit également un fonctionnement multithread. DAMNED permet d'accélérer les calculs et de simuler des réseau de plus grande taille qu'en séquentiel. DAMNED pennet d'exploiter de nombreux modèles de réseaux et de neurones et la plupart des supports matériels sont exploitables. Nous présentons l'utilisation de DAMNED sur un modèle simple de réseau pour différentes taille, connectivités et dynamiques. Ensuite, nous proposons une application directe de DAMNED dans une modélisation du système saccadique restreint au tronc cérébral. On montre, à l'aide de ce modèle, que l'hypothèse selon laquelle une somme vectorielle (vectc summation) des activités de la carte motrice du colliculus supérieur coderait pour l'amplitude de la saccade correspond davantage au données obtenues pour le modèle, exécuté sur DAMNED, qu'à l'hypothèse d'un moyennage de vecteurs (vector average). L'originalité de ce travail, parmi les premiers simulateurs distribués de réseaux de neurones impulsionnels, réside dans le couplage d'une stratégie événementielle, d'un multithreading interne aux processus logiques et une architecture physique distribuée. Le simulateur DAMNE D constitue donc une avancée dans le domaine des réseaux de neurones impulsionnels de grande taill

DAMNED, un simulateur parallèle et événementiel, pour rèseauxde neurones impulsionnels

National audienceCet article présente le simulateur DAMNED, destiné à la simulation rapide de grands réseaux de neurones impulsionnels.Les choix qui sont faits, sur le plan computationnel, ont pour objectif un fonctionnement efficace, sur machine parallèle, réelle ou simulée. La première partie expose les grands principes de fonctionnement du système : processus distribués et multithreadés, horloge virtuelle, gérée par échanges de messages-événements. La question de la mise en oeuvre de divers modèles de neurones et de réseaux est ensuite abordée. Des mesures de temps sont présentées, sur une station de travail et sur un parc de PC, pour des réseaux de plusieurs milliers de neurones dont les poids sont modifiés par STDP (Spike-Time-Dependent Plasticity)

The DAMNED Simulator for Implementing a Dynamic Model of the Network Controlling Saccadic Eye Movements

International audienceThe DAMNED simulator is a Distributed And Multithreaded Neural Event-Driven framework designed for implementing Spiking Neuron Networks (SNNs). This paper shows the power of DAMNED for simulating the temporal dynamics of a biologically inspired model of the system controlling saccadic eye movements. A fundamental neural structure for the saccade generation is the Superior Colliculus (SC). The proposed model relies on two pathways leaving this structure: A first one supervises the motor error and the movement initiation and a second one provides a direct drive to premotor centers. This simple model, its SNN implementation and its dynamic behaviour reproduce the evolution of movement amplitude as a function of activity location in the SC. It also accounts for classical results obtained when the SC is subjected to electrical stimulations