Neuron model RF-PSTH

Neuron model RF-PSTH

Simula struttura ricettiva Field (RF) e segnale di uscita psth del neurone.

Informazioni Per App


2.2
July 18, 2022
434
Android 4.0+
Everyone
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Descrizione Dell'app


Analisi E Revisione Delle App Android: Neuron model RF-PSTH, Sviluppato Da Cognaxon. Elencato Nella Categoria Istruzione. La Versione Corrente È 2.2, Aggiornata L' 18/07/2022 . Secondo Le Recensioni Degli Utenti Su Google Play: Neuron model RF-PSTH. Ottenuto Oltre 434 Installazioni. Neuron model RF-PSTH Ha Attualmente Recensioni 1, Valutazione Media 5.0 Stelle

Uno strumento didattico per studenti, docenti e ricercatori delle neuroscienze, biofisica e ingegneria biomedica.

Attualmente disponibili modelli neurali artificiali sono in grado di simulare le caratteristiche di fondamentale importanza dei neuroni biologici reali: 1) campi recettivi antagonisti e 2) segnale di uscita psth del neurone a qualsiasi stimolo.
Anche se alcuni modelli neurone cercano di simulare campi ricettivi antagoniste quindi non sono in grado di simulare segnale di uscita psth, e viceversa - alcuni altri modelli cercano di simulare segnale di uscita psth del neurone, tuttavia questi modelli non spiegano campi recettivi antagonistici di neuroni. Come per esempio, un cane molto popolare (Differenza di gaussiane) modello simula la struttura antagonistica del campo recettivo, tuttavia modello DOG riesce a simulare il segnale di uscita psth del neurone. E la stragrande maggioranza dei modelli neurali artificiali, anche non riescono a simulare entrambi: campi recettivi antagoniste e segnale di uscita psth.
Per la prima volta il modello mai neurone RF-psth è in grado di simulare entrambi i campi recettivi antagoniste e segnale di uscita psth.
modello di Neuron RF-psth si basa sulla fisica dei neuroni biologici reali.

Nota: il programma "modello Neuron RF-psth" ha bisogno di grande schermo. Si prega di utilizzare il tablet al posto del telefono.

Descrizione completa è disponibile all'indirizzo:
http://neuroclusterbrain.com/neuron_model.html
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