books network properties

الوحدة الهيكلية الأساسية للشبكة العصبية هي اتصال عصبون بآخر عبر تقاطع نشط يسمى المشبك. ترتبط الخلايا العصبية ذات الخصائص المتباينة على نطاق واسع ببعضها البعض عبر المشابك العصبية، التي تتميز خصائصها أيضًا بخصائص كيميائية وكهربائية متنوعة. في تقديم رؤية شاملة لجميع النمذجة الممكنة للدماغ والشبكة العصبية، يتمثل النهج في تنظيم المواد على أساس خصائص الشبكات والأهداف التي يجب تحقيقها. يمكن أن يكون هذا الأخير إما لفهم الدماغ والجهاز العصبي بشكل أفضل أو لتطبيق المعرفة المكتسبة من الجهاز العصبي الكلي أو الجزئي على تطبيقات العالم الحقيقي مثل الذكاء الاصطناعي أو الأخلاقيات العصبية أو تحسين العلوم الطبية للمجتمع.

الاتصال بالشبكة والنماذج

على مستوى عالي من التمثيل، يمكن النظر إلى الخلايا العصبية على أنها متصلة بالخلايا العصبية الأخرى لتشكيل شبكة عصبية بإحدى الطرق الثلاث. يمكن تمثيل شبكة معينة كشبكة متصلة من الناحية الفسيولوجية (أو التشريحية) ونمذجة بهذه الطريقة. هناك عدة مناهج لذلك (انظر أسكولي، GA (2002) سبوروس، O. (2007)، اتصالية، روميلهارت، جي أل، ماكيلاند، جي. أل. , و مجموعة PDP للأبحاث (1986)، أربيب، أم. أ، ماجستير (2007) ). أو يمكن أن تشكل شبكة وظيفية تخدم وظيفة معينة وتم تصميمها وفقًا لذلك (هوني، سي جي.، كوتر، آر.بريكسبير، آر.، و سبورنس أو.(2007)، أربيب، أم. أ (2007) ). الطريقة الثالثة هي افتراض نظرية عمل المكونات البيولوجية للنظام العصبي من خلال نموذج رياضي، في شكل مجموعة من المعادلات الرياضية. متغيرات المعادلة هي بعض أو كل الخصائص البيولوجية العصبية للكيان الذي يتم نمذجته، مثل أبعاد التغصن أو معدل التحفيز المحتمل للعمل على طول المحور العصبي في العصبون. يتم حل المعادلات الرياضية باستخدام التقنيات الحسابية ويتم التحقق من صحة النتائج إما بالمحاكاة أو العمليات التجريبية. يسمى هذا النهج في النمذجة علم الأعصاب الحسابي. تُستخدم هذه المنهجية لنمذجة المكونات من المستوى الأيوني إلى مستوى نظام الدماغ. تنطبق هذه الطريقة على نمذجة النظام المتكامل للمكونات البيولوجية التي تحمل إشارة معلومات من خلية عصبية إلى أخرى عبر الخلايا العصبية النشطة المتوسطة التي يمكنها تمرير الإشارة من خلال أو إنشاء إشارات جديدة أو إضافية. يتم استخدام نهج علم الأعصاب الحسابي على نطاق واسع ويستند إلى نموذجين عامين، أحدهما من غشاء الخلية المحتمل غولدمان (1943) وهودجكين وكاتز (1949)، والآخر على أساس نموذج هودجكين-هكسلي لإمكانات العمل (إشارة المعلومات).

مستويات النمذجة

يقوم ستيرات، د.، جراهام، ب.، جيليس، أ.، وويلشو، د. (2011) بتصنيف النموذج البيولوجي لعلم الأعصاب إلى تسعة مستويات من القنوات الأيونية إلى مستوى الجهاز العصبي بناءً على الحجم والوظيفة. يعتمد الجدول 1 على هذا لشبكات الخلايا العصبية.

سبورنس، أو. (2007) يعرض في مقاله عن الاتصال الدماغي، والنمذجة بناءً على الأنواع الهيكلية والوظيفية. تقع الشبكة التي تربط على مستوى الخلايا العصبية والمتشابكة في المقياس الصغير. إذا تم تجميع الخلايا العصبية في مجموعة من الأعمدة والأعمدة الصغيرة، يتم تعريف المستوى بأنه مقياس متوسط. يعتبر تمثيل المقياس الشبكي الشبكة كمناطق في الدماغ متصلة بمسارات بين المناطق.

يعتبر أربيب، أم. أ. (2007) في النموذج المعياري، الصيغة الهرمية للنظام في وحدات ووحدات فرعية.

أسلوب إرسال الإشارات

تشتمل الإشارة العصبية على تيار من النبضات الكهربائية القصيرة بسعة 100 مللي فولت تقريبًا وحوالي 1 إلى 2 مللي ثانية (جريستنر، دبليو.، و كستل، دبليو. (2002) الفصل 1). النبضات الفردية هي إمكانيات العمل أو المسامير وتسمى سلسلة النبضات قطار سبايك. إمكانيات العمل لا تحتوي على أي معلومات. مزيج من توقيت بدء قطار السنبلة، ومعدل أو تكرار المسامير، وعدد ونمط المسامير في قطار السنبلة يحدد ترميز محتوى المعلومات أو رسالة الإشارة.

تحتوي الخلية العصبية على ثلاثة مكونات   - التشعبات، السوما، والمحوار كما هو موضح في الشكل 1. التشعبات، التي لها شكل شجرة ذات فروع، تسمى أربور، تتلقى الرسالة من الخلايا العصبية الأخرى التي يتصل بها العصبون عبر المشابك. ويطلق على إمكانات العمل التي يتلقاها كل متشرد من المشبك إمكانات كثافة بعد المشبكي. يتم تغذية المجموع التراكمي لإمكانيات ما بعد المشبكية إلى السوما. تحافظ المكونات الأيونية للسائل من الداخل والخارج على غشاء الخلية عند قدرة استراحة تبلغ حوالي 65 ملي فولت. عندما تتجاوز القدرة التراكمية كثافة بعد المشبكي إمكانات الراحة، يتم إنشاء إمكانات عمل من قبل جسم الخلية أو سوما وتنتشر على طول المحور العصبي. قد يكون للمحور طرف واحد أو أكثر، وتقوم هذه الأطراف بنقل الناقلات العصبية إلى المشابك العصبية التي يتصل بها العصبون. اعتمادًا على التحفيز الذي يتلقاه التشعبات، قد تولد سوما واحدًا أو أكثر من إمكانات العمل المنفصلة جيدًا أو قطار سبايك. إذا كان المنبه يدفع الغشاء إلى إمكانات إيجابية، فهو عصبون مثير. وإذا كان يقود إمكانات الراحة في الاتجاه السلبي، فهو عصبون مثبط.

يسمى توليد إمكانات العمل "إطلاق". يُطلق على العصبون المشتعل الموصوف أعلاه العصبون المتصاعد. سنقوم بوضع نموذج للدائرة الكهربائية للخلايا العصبية في القسم 3.6. هناك نوعان من الخلايا العصبية المتصاعدة. إذا ظل التحفيز أعلى من مستوى العتبة وكان الناتج قطارًا مرتفعًا، فإنه يطلق عليه نموذج العصبون (Integrate-and-Fire (IF. إذا تم تصميم الإخراج على أنه يعتمد على الاستجابة النبضية للدائرة، فإنه يطلق عليه نموذج استجابة سبايك (SRM) (جستنر، دبليو. (1995) ).

يفترض نموذج الخلايا العصبية المتصاعدة أن التردد (عكس المعدل الذي تتولد عنده المسامير) لقطار المضرب يبدأ عند 0 ويزيد مع تيار التحفيز. هناك نموذج افتراضي آخر يصيغ إطلاق النار على العتبة، ولكن هناك قفزة كمية في التردد على النقيض من الارتفاع السلس في التردد كما في نموذج الخلايا العصبية المرتفعة. يسمى هذا النموذج نموذج المعدل. جستنر، دبليو و كستلير، دبليو. (2002)، و ستيرات، دي.، جراهام، بي.، جيليز، أز، و ويلشاو، دي. (2011) هي مصادر جيدة للتفاصيل علاج نماذج الخلايا العصبية العالية ونماذج الخلايا العصبية.

الشبكة العصبية مقابل الشبكة العصبية الاصطناعية

تم تقديم مفهوم الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) بواسطة ماكولخ، دبليو. أس. وبيتس، دبليو. (1943) للنماذج القائمة على سلوك الخلايا العصبية البيولوجية. أعطى نوربرت وينر (1961) هذا المجال الجديد الاسم الشائع لعلم التحكم الآلي، الذي يتمثل مبدأه في العلاقة متعددة التخصصات بين الهندسة، وعلم الأحياء، وأنظمة التحكم، ووظائف الدماغ، وعلوم الكمبيوتر. مع تقدم مجال علوم الكمبيوتر، تم إدخال الكمبيوتر من نوع فون نيومان في وقت مبكر في دراسة علم الأعصاب. لكنها لم تكن مناسبة للمعالجة الرمزية، والحسابات غير المحددة، والإعدام الديناميكي، والمعالجة الموزعة المتوازية، وإدارة قواعد المعرفة واسعة النطاق، اللازمة لتطبيقات الشبكات العصبية البيولوجية ؛ وتغير اتجاه تطوير الآلة الشبيهة بالعقل إلى آلة التعلم. تقدمت تكنولوجيا الحوسبة منذ ذلك الحين على نطاق واسع وأصبح علم الأعصاب الحسابي قادرًا الآن على التعامل مع النماذج الرياضية التي تم تطويرها للشبكة العصبية البيولوجية. يتقدم البحث والتطوير في كل من الشبكات العصبية الاصطناعية والبيولوجية بما في ذلك الجهود المبذولة لدمج الاثنين.