Giới thiệu chung mô hình Nơ-ron điện tử Giới thiệu chung mô hình Nơ-ron điện tử Bởi: ĐH Bách Khoa Y Sinh K50 Mô hình mạch điện tử mô kích thích Trong chương 4, nói đến thuộc tính có tính điện mô kích thích – dây thần kinh tế bào Trong đó, sử dụng công thức để mô tả mạch điện tương đương màng tế bào sử dụng mạch điện tử thụ động để biểu diễn thông số mô Từ công thức mạch điện tử, có công thức sau: Công thức Nernst (Công thức 3.21), công thức biểu diễn điện áp màng tế bào yêu cầu để làm cân thông lượng ion truyền qua màng tế bào với tỉ lệ nồng độ tồn thực loại ion khác Bởi công thức Nernst đánh giá lực chuyển dời ion gradient nồng độ coi hiệu điện [V], nên biểu diễn mạch điện tương đương pin Mô hình cáp sợi trục thần kinh, bao gồm điện trở bên bên thông số điện màng tế bào Mạch tương đương sử dụng để tính toán cho công thức cáp tổng quát sợi dây thần kinh, mô tả đáp ứng điện áp truyền màng tế bào với kích thích dòng điện cố định (Công thức 3.45) Các công thức biến đổi theo thời gian mô tả phản ứng điện áp màng tế bào kích thích xung rời rạc phần đáng quan tâm Điều mô tả hình 3.11 Mạch điện tương đương công thức dẫn suất công thức cường độ - thời gian, công thức 3.58 biểu thị hình 3.12 Các mạch điện tương đương mô tả phản ứng sợi thần kinh, điều kiện truyền xung thần kinh hay điều kiện kẹp điện áp kẹp không gian, thể hình 4.1, 4.2, 4.3; tương ứng với công thức 4.1, 4.2, 4.3 Mạch điện tử cho mô hình dẫn song song màng tế bào, bao gồm đường dẫn cho Na, K ion Cl mô tả hình 4.10, thể công thức 4.10 Công thức gồm thành phần điện thụ động: điện dung màng tế bào, điện Nernst Na, K, Cl độ dẫn dò Xa hơn, mạch điện gồm phần 1/3 Giới thiệu chung mô hình Nơ-ron điện tử tử tích cực, độ dẫn Na, K, mô tả công thức Hodgkin-Huxley (công thức 4.12-4.24) Do đó, hiểu biết phản ứng điện mô kích thích phương pháp mô tả gắn chặt với khái niệm mạch điện tử tới công thức biểu diễn phản ứng chúng Từ điểm chuẩn này, người ta tiến hành phương pháp nhận biết mạch điện tử tương đương mặt vật lý cho mô có khả kích thích Việc nhận biết chất vật lý mạch điện tử tương đương mô có khả kích thích có hai mục đích: Nó cho hội để xác minh lại mô hình mà xây dựng có phản ứng thực giống với mô có khả kích thích không, mà quan tâm mô hình xác Nếu trường hợp phản úng mô hình không xác điều chỉnh lại thông số để cải thiện nâng cấp hiểu biết xác mà có mô có khả kích thích Việc phân tích phản ứng mô có khả kích thích mục đích tổng quát công việc liên quan tới việc xây dựng mô hình Tại tồn khả xây dựng tổng hợp mạch điện tử mà phản ứng tương tự mô thần kinh thực xử lý thông tin tương tự trình xử lý thông tin thực tế diễn Trong hầu hết dạng mô hình tiên tiến gọi trình tính toán nơron Ở mục 7.3 đề cập đến khái niệm mô hình cách tổng quát Các mô hình khác đưa Miller (1992) Trong chương này, đặc biệt nhắc đến mô hình noron điện tử, triển khai ví dụ mô hình để thuộc tính điện noron tế bào thần kinh Các mô hình nơron điện tử dễ hiểu xây dựng từ thành phần điện tử riêng rẽ có lẽ tìm Malmivuo (1973) Reiss (1964) Chúng ta ý minh họa mạch điện tử với tính toán số cách khác để nghiên cứu phản ứng mô hình điện tử Mặc dù thực tế mô hình nơron thần kinh vấn đề quan trọng cầu nối để xây dựng mạch điện tử lại thành phần máy tính nơron Các máy tính nơron Ứng dụng quan trọng mô hình nơron điện tử máy tính nơron Mặc dù chủ đề không nằm phạm vi sách lý thuyết mạng nơron máy tính nơron, mô tả cách tóm tắt đưa số tham khảo cho chủ đề mà Ở Hecht-Nielsen (1988), người ta giới thiệu ngắn gọn súc tích 2/3 Giới thiệu chung mô hình Nơ-ron điện tử Trong máy tính noron hệ chúng gọi não điện tử Tại thời điểm đó, khoa học công nghệ phát triển cách mạnh mẽ làm cho não điện tử ngày tiến nhanh kèm với hệ thống lý thuyết có liên quan trí tuệ nhân tạo Bằng cách sử dụng lý thuyết nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, người ta tạo hệ thống chuyên nhiệm hữu ích, chương trình tính toán giới chì vài hạn chế tốc độ xử lý hệ thống nhận biết đánh giá thông số thông minh mà Người ta đưa tiêu chí trí tuệ nhân tạo để nhận biết rõ từ cách 30 năm Nếu xây dựng não điện tử phải có khả học hỏi giống não sinh học bắt chước tự nhiên Các não thật, mức thô sơ có cấu trúc phức tạp Não người có khoảng 10^11 nơron, noron có khả lưu trữ bit liệu Máy tính ngày có nhớ lớn, thoải mái Trong khi, thời gian thực chương trình máy tính cỡ nano giây động vật có vú xử lý thông tin cỡ mili giây Tuy nhiên tốc độ thua xa hệ thần kinh người với cấu trúc song song lớn, đó, nơron xử lý thông tin có số lượng lớn kết nối tới nơron khác Ngày nay, người ta tạo máy tính đa xử lý, chúng hoạt động hiệu mong đợi, cần hàng nghìn vi xử lý hoạt động, thách thức lớn khoa học máy tính 3/3 .. .Giới thiệu chung mô hình Nơ-ron điện tử tử tích cực, độ dẫn Na, K, mô tả công thức Hodgkin-Huxley (công thức 4.12-4.24) Do đó, hiểu biết phản ứng điện mô kích thích phương pháp mô tả gắn... niệm mô hình cách tổng quát Các mô hình khác đưa Miller (1992) Trong chương này, đặc biệt nhắc đến mô hình noron điện tử, triển khai ví dụ mô hình để thuộc tính điện noron tế bào thần kinh Các mô. .. súc tích 2/3 Giới thiệu chung mô hình Nơ-ron điện tử Trong máy tính noron hệ chúng gọi não điện tử Tại thời điểm đó, khoa học công nghệ phát triển cách mạnh mẽ làm cho não điện tử ngày tiến nhanh