「ニューロンモデル」の版間の差分

ナビゲーションに移動 検索に移動
114行目: 114行目:
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。
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>
::<math>
I(t)=\sum_{n=1}^NW_n\int_{-\infty}^tK(t-\tau)u_n(\tau)d\tau
I(t)=\sum_{n=1}^NW_n\int_{-\infty}^tK(t-\tau)u_n(\tau)d\tau

案内メニュー