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On the use of formal methods to model and verify neuronal archetypes

Frontiers of Computer Science 2022年第3期16卷 101-122页

作者： Elisabetta DE MARIA Abdorrahim BAHRAMI Thibaud L'YVONNET Amy FELTY Daniel GAFFÉ Annie RESSOUCHE Franck GRAMMONT UniversitéCôte d'zur CNRSI3S06903 Sophia Antipolis CedexFrance School of Electrical Engineering and Computer Science University of OttawaOntarioK1N 6N5Canada UniversitéCôte d'Azur INRIA SAM06902 Sophia Antipolis CedexFrance UniversitéCôte d'Azur CNRSLEAT06903 Sophia Antipolis CedexFrance UniversitéCôte d'Azur CNRSLJAD06108 Nice Cedex 02France

Having a formal model of neural networks can greatly help in understanding and verifying their properties,behavior,and response to external factors such as disease and *** this paper,we adopt a formal model to represent neurons,some neuronal graphs,and their *** specific neuronal graphs are known for having biologically relevant structures and behaviors and we call them *** archetypes are supposed to be the basis of typical instances of neuronal information *** this paper we study six fundamental archetypes(simple series,series with multiple outputs,parallel composition,negative loop,inhibition of a behavior,and contralateral inhibition),and we consider two ways to couple two archetypes:(i)connecting the output(s)of the first archetype to the input(s)of the second archetype and(ii)nesting the first archetype within the second *** report and compare two key approaches to the formal modeling and verification of the proposed neuronal archetypes and some selected *** first approach exploits the synchronous programming language Lustre to encode archetypes and their couplings,and to express properties concerning their dynamic *** properties are verified thanks to the use of model *** second approach relies on a theorem prover,the Coq Proof Assistant,to prove dynamic properties of neurons and archetypes.

关键词： neuronal networks leaky integrate and fire modeling synchronous languages model checking theorem proving Lustre Coq formal methods

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