Abstract En funktionell modell av biologiska neurala nätverk, som kallas temporal hierarkisk probabilistic associative memory (THPAM), föreslås i detta dokument. THPAM består av funktionella modeller av dendritiska träd för att koda ingångar till neuroner, en första typ av neuron för att generera spiktåg, en andra typ av neuron för att generera graderade signaler för att modulera neuroner av den första typen, övervakade och oövervakade hebbiana inlärningsmekanismer för enkel inlärning och återhämtning, ett arrangemang av dendritiska träd för maximering generalisering, hårdvridning för rotationstranslation-skalning invariant, och återkopplingsförbindelser med olika fördröjningslängder för neuroner att göra fullt bruk av nuvarande och tidigare information som genereras av neuroner i samma och högre skikt. Dessa funktionella modeller och deras bearbetning har många funktioner av biologiska neurala nätverk som inte har uppnåtts av andra modeller i den öppna litteraturen och ger logiskt sammanhängande svar på många långvariga neurovetenskapliga frågor. Men biologiska motiveringar av dessa funktionella modeller och deras bearbetningsprocesser krävs för att THPAM ska kunna kvalificera sig som en makroskopisk modell (eller låggradig approximation) av biologiska neurala nätverk.
Med sikte på funktionell modellering använde Lo REF en matematisk modell för att simulera biologiska neurala nätverk och föreslog en funktionell temporal hierarkisk probabilistic associative memory network.
Functional model of biological neural networks
{'venue': 'Cognitive Neurodynamics', 'journal': 'Cognitive Neurodynamics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}