Processamento de informação num Neurónio Estocástico
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O modelo de neurónio LIF é um modelo de neurónio baseado em limiares e tem sido amplamente utilizado para estudar analiticamente o comportamento neuronal como a facilidade do modelo. O DDF fornece um mecanismo para incluir os valores anteriores do potencial da membrana na sua evolução futura e aumenta a complexidade do modelo. O modelo de neurónio LIF no DDF é mais fechado ao neurónio real em comparação com o neurónio LIF simples com entrada ruidosa. O modelo de neurónio LIF com período de tempo refractário foi investigado no DDF. A fim de alargar o estudo, três tipos diferentes...
O modelo de neurónio LIF é um modelo de neurónio baseado em limiares e tem sido amplamente utilizado para estudar analiticamente o comportamento neuronal como a facilidade do modelo. O DDF fornece um mecanismo para incluir os valores anteriores do potencial da membrana na sua evolução futura e aumenta a complexidade do modelo. O modelo de neurónio LIF no DDF é mais fechado ao neurónio real em comparação com o neurónio LIF simples com entrada ruidosa. O modelo de neurónio LIF com período de tempo refractário foi investigado no DDF. A fim de alargar o estudo, três tipos diferentes da função de núcleo, nomeadamente, função de núcleo exponencialmente distribuído, função de núcleo de atraso distribuído gama e hipo exponencial e dois tipos diferentes de período de tempo refractário, nomeadamente, período de tempo distribuído uniformemente e período de tempo distribuído gaussiano. Os resultados obtidos são comparados com os resultados de nenhum período de tempo refractário. Notamos que o período de tempo refratário distribuído de Gaussiano com função de núcleo de atraso hipo exponencialmente distribuído tem padrões de distribuição ISI mais fechados para os estudos experimentais.
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