Neuron model RF-PSTH

Neuron model RF-PSTH

Simuliert rezeptiven Feld (RF) Struktur und PSTH Ausgangssignal des Neurons.

App Info


2.2
July 18, 2022
457
Android 4.0+
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App Beschreibung


Android -App -Analyse Und -Übersicht: Neuron model RF-PSTH, Entwickelt Von Cognaxon. In Der Kategorie Lernen Aufgeführt. Die Aktuelle Version Ist 2.2, Aktualisiert Unter 18/07/2022 . Laut Benutzern Bewertungen Auf Google Play: Neuron model RF-PSTH. Über 457 -Installationen Erreicht. Neuron model RF-PSTH Hat Derzeit 1 Bewertungen, Durchschnittliche Bewertung 5.0 Stars

Ein Lehrmittel für Schüler, Lehrer und Wissenschaftler der Neurowissenschaften, Biophysik und Biomedizinische Technik.

Derzeit verfügbare künstliche Neuron-Modelle sind nicht in der Lage grundlegend wichtige Eigenschaften von realen biologischen Neuronen zu simulieren: 1) antagonistische rezeptive Felder und 2) PSTH Ausgangssignal des Neurons auf jeden Reiz.
Auch wenn einige Neuronenmodelle versuchen antagonistische rezeptive Felder zu simulieren, dann sind sie nicht in der Lage PSTH Ausgangssignal und umgekehrt zu simulieren - einige andere Modelle versuchen PSTH Ausgangssignal von Neuronen zu simulieren, aber diese Modelle antagonistische rezeptive Felder von Neuronen zu erklären, scheitern. Wie zum Beispiel eine sehr beliebt DOG (Differenz der Mittelwert) Modell antagonistische Struktur des rezeptiven Feldes simuliert, jedoch nicht DOG Modell PSTH Ausgangssignal von Neuronen zu simulieren. Und die überwiegende Mehrheit der künstlichen neuronalen Modelle versagt sogar beide simulieren: antagonistische rezeptive Felder und PSTH Ausgangssignal.
Zum ersten Mal überhaupt Neuron Modell RF-PSTH ist in der Lage sowohl antagonistische rezeptive Felder und PSTH Ausgangssignal zu simulieren.
Neuron Modell RF-PSTH basiert auf der Physik der realen biologischen Neuronen.

Hinweis: „Neuron Modell RF-PSTH“ Programm große Leinwand benötigt. Bitte verwenden Sie die Tablette anstelle des Telefons.

Ausführliche Beschreibung ist unter der Adresse:
http://neuroclusterbrain.com/neuron_model.html
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