Struttura di un neurone
Corpo cellulare (soma)DendritiAssone
Il potenziale d’azioneIl potenziale d azione
1) Soglia1) Soglia2) Forma stereotipata3) Tempo refrattario assoluto3) Tempo refrattario assoluto4) Tempo refrattario relativo
Struttura della cellula
Modello di membranaModello di membrana
Il modello di Hodgking HuxleyIl modello di Hodgking Huxley
Come comunicano i neuroni?Come comunicano i neuroni?
I i i tt i i• I neuroni comunicano attraverso sinapsi, eccitatorie e inibitorie
A cosa serve il potenziale d’azione?p
• La depolarizzazione pdella cellula si attenuerebbe lungo l’ d hil’assone dopo pochi millimetri
Il t i l d’ i• Il potenziale d’azione innesca un processo di rigenerazione delrigenerazione del segnale
Fibre mieliniche
• La rigenerazione del segnale avviene soltantoLa rigenerazione del segnale avviene soltanto nei nodi di Ranvier
l à d è l l• La velocità di propagazione è molto alta
Modello “integra e spara”Modello integra e spara
Poiché il potenziale d’azione ha una forma stereotipata, viene simulato il solo comportamento sotto‐soglia
Dal modello “integra e spara” alDal modello integra e spara al modello alla “frequenza media”q
Modello “firing rate”Modello firing rate
h à l è• Se i neuroni hanno attività scorrelata è possibile sostituire agli spike la loro frequenza media
Caratteristica Caratteristica Caratteristica dinamica statica
(sigmoide)
Caratteristiche di una rete neurale(Rumelhart “The Architecture of the Mind”, 1989)
• a set of processing units;
• a state of activation defined over the processing units;
• an output function for each unit that maps its state of activation into an output;
• a pattern of connectivity among units;
• an activation rule for combining the inputs impinging on a unit with its current state to produce a new level of activation for the unit;
l i l h b f i i difi d• a learning rule whereby patterns of connectivity are modified by experience; and
• an environment within which each system must operate• an environment within which each system must operate
Classificazione delle memorieMemoria: ogni cambiamento del comportamento
indotto dall’esperienza
Il connessionismo e la regola di HebbIl connessionismo e la regola di Hebb
“When two active brain processes have beenactive together in immediate succession, one of gthem, on recurring, tends to propagate itsexcitement into the other” (W James 1890)excitement into the other (W. James, 1890)
“When neuron A repeatedly participates in firing neuron B, the strength of the action of A onto Bneuron B, the strength of the action of A onto B increases” (D. Hebb, 1949)
Apprendimento delle sinapsiApprendimento delle sinapsi
Memoria eteroassociativa
Memoria autoassociativa
PercettronePercettrone
Reti a correzione di erroreReti a correzione di errore
Reti del tipo WTA
Meccanismo competitivo fra i neuroni
• Competizione debole: pmigliora il contrasto
• Competizione forte: unCompetizione forte: un solo neurone rimane attivo (the Winnerattivo (the WinnerTakes All)
Rete auto organizzataRete auto‐organizzata
Formazione di mappeFormazione di mappe topologiche
La corteccia somatosensoriale
La corteccia somatosensoriale:
l’omuncolol omuncolo (Penfield and B lb 1937)Bolbrey 1937)
La corteccia somatosensoriale nel macacomacaco
O i i d l llOrganizzazione del cervello
I tt l bi b li lI quattro lobi cerebrali con le relative funzionirelative funzioni
La corteccia cerebrale:La corteccia cerebrale: suddivisione delle partip
Aree associativeAree associative
Top Related