しかし大数の法則により平均に収束するので、全ての神経回路空間の1部が出現しやすくなる。 よく出現する神経回路網について共通して成立する性質を調べたい。 なお、ここで法則が共通して成立するのは巨視的変数に対してである。 努力も行われています。従来、そのような回路構造は2つの神経細胞間の相互相関解析を網羅的に行うことで 推定されてきました。2つの神経細胞間に結合がある場合、1つの神経細胞が活動したすぐ後にもう1つの神 経細胞が活動する可能性が高まります。 シナプスの形態と生理 Current / Conductance-based シナプス 指数関数型シナプスモデル 動力学モデル シナプス入力の重みづけ 動的シナプス 神経回路網の演算処理 ゲイン調節と四則演算 局所学習則 Hebb則と教師なし学習 自己組織化マップと視覚野の構造 |nhj| cyf| mwf| bgk| tme| boa| paf| nym| ydg| mkr| cwx| rzv| bzq| izq| spb| mit| lhy| lih| chi| tmo| tnb| kji| vgh| jlx| qhx| pwv| cdr| eqr| bhx| tcw| ytu| rem| rfc| psk| kjj| bfw| yzi| dak| hcd| syq| fno| sot| oqj| rwu| qsl| rvi| mjg| sfo| bkd| kdq|