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ニューロンモデル (ソースを閲覧)

11 バイト追加、 2021年9月29日 (水)

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 と表せるとする。<math>\tau r</math>τrは時定数、<math>F(x)</math>は活性化関数、<math>\theta</math>は閾値である。通常、<math>I(t)</math>が<math>\theta</math>θより小さい場合は、出力は<math>0</math>0とする。この活性化関数は、入力を注入電流として一定値にした場合に、入力（一定の注入電流）と出力（発火率）の関係を表す<math>f-I</math>カーブに対応する。
-　このニューロンへ入力を送るシナプス前細胞の発火率を<math>u_n(t)</math>、それらからのシナプス結合を<math>w_n</math>とする（<math>n = 1, 2, …, N</math>）。シナプス後電流による効果を<math>K_s(t) = exp[–t/\tau_s](t ≥ 0)</math>とすると、
+　このニューロンへ入力を送るシナプス前細胞の発火率を<math>u_n(t)</math>、それらからのシナプス結合を<math>w_n</math>とする<math>(n = 1, 2, \dots, N)</math>。シナプス後電流による効果を<math>K_s(t) = exp[-t/{\tau_s}]</math> <math>(t\ge 0)</math>とすると、
 ::<math>
 I(t)=\sum_{n=1}^NW_n\int_{-\infty}^tK(t-\tau)u_n(\tau)d\tau