Keywords: gratis, éducatif, modèle, neuron

Les modèles de neurones artificiels disponibles actuellement ne permettent pas de simuler les caractéristiques fondamentales de neurones biologiques réels
1) des champs de récepteurs antagonistes ; ainsi que
2) signal de sortie de PSTH de neurone à un stimulus.
Même si certains modèles de neurones essaient de simuler des champs récepteurs antagonistes alors qu'ils sont incapables de simuler le signal de sortie de PSTH, et vice versa. Certains autres modèles tentent de simuler le signal de sortie PSTH du neurone, mais ces modèles ne parviennent pas à expliquer champs récepteurs antagonistes. Comme, par exemple, le modèle très populaire DOG (Différence gaussienne) simule la structure antagoniste du champ récepteur, mais échoue à simuler le signal de sortie PSTH du neurone. La vaste majorité des modèles des neurones artificiels ne parviennent même pas à simuler aucun des deux signaux parmi: champs de récepteurs antagonistes et/ou signal de sortie PSTH.
Modèle des neurones RF-PSTH permet à simuler tous les deux caractéristiques fondamentales de neurones biologiques réels: champs récepteurs antagonistes ainsi que signal de sortie PSTH .
Modèle des neurones RF-PSTH est basé sur la physique des neurones biologiques réels. Une description plus détaillée de cette modèle est disponible à l'adresse http://neuroclusterbrain.com/neuron_model.html

Keywords: бесплатная, образовательная, модель, нейрон, лаборатория, эксперимент

Нейромодель RF-PSTH v.1.0

Существующие на сегодняшний день искусственные модели нейронов не способны моделировать фундаментально важные свойства биологических нейронов:
1) антагонистические рецептивные поля и
2) выходной сигнал нейрона PSTH на любой стимул (раздражитель).
Даже если некоторые модели нейронов и пытаются моделировать антагонистические рецептивные поля, то они не способны моделировать выходной сигнал PSTH, и наоборот – при попытке определенных моделей моделировать выходной сигнал нейрона PSTH, они не в состоянии разъяснить происхождение антагонистических рецептивных полей нейронов.
Например, одна из самых популярных моделей DOG (Difference Of Gaussians) моделирует антагонистическую структуру рецептивного поля, однако не способна моделировать выходной сигнал нейрона PSTH.
Подавляющее большинство искусственных моделей нейронов не способны моделировать ни антагонистические рецептивные поля нейронов, ни выходные сигналы PSTH нейрона.
Впервые в истории нейробиологии модель нейрона RF-PSTH способна моделировать как антагонистические рецептивные поля нейронов, так и выходной сигнал PSTH.
Нейромодель RF-PSTH основана на физических свойствах биологических нейронов.
Более детальное описание нейромодели RF-PSTH представлено на сайте http://neuroclusterbrain.com/neuron_model.html