Klasa NetCon (rozdzial 10 The NEURON book) Skladnia: section netcon = new NetCon(&v(x), target, thresh, del, wt) Target musi byc procesem punktowym zawierajacym.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
System operacyjny i sterowniki urządzeń
Advertisements

System oceny ryzyka zawału serca
Funkcje w PHP ABK.
Predykcja współrzędnych x, y bieguna ziemskiego za pomocą sztucznych sieci neuronowych Maciej Kalarus Centrum Badań Kosmicznych PAN 5 grudnia 2003r.
SIECI NEURONOWE Sztuczne sieci neuronowe są to układy elektroniczne lub optyczne, złożone z jednostek przetwarzających, zwanych neuronami, połączonych.
Wykład 2 Neuropsychologia komputerowa
Integracja w neuronie – teoria kablowa
Bezpieczeństwo wyjątków w C++: OpenGL
Inteligencja Obliczeniowa Sieci dynamiczne cd.
Wykład 5 Neuropsychologia komputerowa
Tworzenie ASP.NET Web Form
Rekurencja Copyright, 2000 © Jerzy R. Nawrocki Wprowadzenie do informatyki Wykład.
Obiektowe metody projektowania systemów
Dynamiczne planowanie drogi z użyciem impulsowych sieci neuronowych
Zazwyczaj dotyczą pojedynczych atomów/cząsteczek
Zarządzanie stanem aplikacji Mechanizm Sesji
Typy systemów informacyjnych
Klasyfikacja dokumentów za pomocą sieci radialnych Paweł Rokoszny Emil Hornung Michał Ziober Tomasz Bilski.
Grzegorz Bartosik Świadome i pełne wykorzystanie narzędzi klienckich w SQL Server 2005.
Wybrane aspekty stabilności nanodyspersji
Dwie podstawowe klasy systemów, jakie interesują nas
Sztuczne Sieci Neuronowe
Równoległy algorytm metody Jacobiego rozwiązywania zagadanienia brzegowego dla eliptycznych równań różniczkowych cząstkowych.
Prądy w komórkach nerwowych
Metody Lapunowa badania stabilności
1 Wykład 8 Podprogramy. 2 Pojęcie i istota stosowania dzielenie programu na części (logicznie spójne) - nazwane - niezależne od pozostałych części - z.
Testowanie łącza pod kątem działania UONET
PULSACJE GWIAZDOWE Jadwiga Daszyńska-Daszkiewicz, semestr zimowy 2009/
Koncepcja procesu Zadanie i proces. Definicja procesu Process – to program w trakcie wykonywania; wykonanie procesu musi przebiegać w sposób sekwencyjny.
Agata Szäefer Oliwia Sudoł Aleksandra Kasperczak
Wprowadzenie do ODEs w MATLAB-ie
zadania z synchronizacji
Przekazywanie parametrów do funkcji oraz zmienne globalne i lokalne
Aplikacje TCP i UDP. Łukasz Zieliński
Potencjały synaptyczne
Prądy w komórkach nerwowych. Kanały K + Istnieje wielka różnorodność kanałów K +. W aktywnej komórce, kanały K + zapewniają powrót do stanu równowagi.
MOiPP Matlab Przykłady metod obliczeniowych Obliczenia symboliczne
System emulacji bezprzewodowych sieci komputerowych
Eksperymenty do wykonania
Potencjał błonowy Stężenie jonów potasu w komórce jest większe niż na zewnątrz. Błona komórkowa przepuszcza jony potasu, zatrzymując aniony organiczne.
Znaczenie końca 3’ mRNA w regulacji translacji – rola białka CPEB

Analiza regresji wielokrotnej c.d.
Fizyka Procesów Klimatycznych Wykład 4 – prosty model klimatu Krzysztof Markowicz Instytut Geofizyki, Wydział Fizyki Uniwersytet Warszawski
Od neuronow do populacji
SZTUCZNA INTELIGENCJA
Logistyka – Ćwiczenia nr 6
Metody Analizy Danych Doświadczalnych Wykład 9 ”Estymacja parametryczna”
Cwiczenie 1.Stworzyć komórkę o podanej chakterystyce. 2.Utworzyć opis prądu I T za pomocą języka NMODL 3.Dodać prąd I T oraz układ doświadczalny (IClamp.
Fizyczne aspekty przesyłania informacji w neuronach Jakub Kwiecień Michał Bogdan Koło Naukowe Fizyków „Migacz” Uniwersytet Wrocławski.
Wstep do Sieci Neuronowych
BVMS 5.5 Blok 1-Moduł 3: Podstawy VRM
Od neuronow do populacji
Klasy, pola, obiekty, metody. Modyfikatory dostępu, hermetyzacja
H2020-MSCA-RISE-2015 Investigation and development of a new generation of machines for the processing of composite and nanocomposite materials Akronim:
Akademia C# lab. 9 Zdarzenia i delegaty.
Modele integrate and fire
Wstep do Sieci Neuronowych
Lesson 11 – Problem Solving & Applications of Functions
LOGO! ..0BA6 Wersja 6 Przegląd Zewnętrzny panel tekstowy LOGO! TD
Komunikacja miedzy neuronami (rozdzial 10 The NEURON book)
Cwiczenie Stworzyć komórkę o podanej chakterystyce.
Programowanie sieciowe Laboratorium 2
Przekaźnictwo synaptyczne
Prądy w komórkach nerwowych
Potencjał czynnościowy
Wpiszmy nastepujący kod (plot_cell1.hoc):
Object vs. class (rozdzial 13 The NEURON book)
Synaptic integration – cable theory
Klasa NetCon (rozdzial 10 The NEURON book)
Zapis prezentacji:

Klasa NetCon (rozdzial 10 The NEURON book) Skladnia: section netcon = new NetCon(&v(x), target, thresh, del, wt) Target musi byc procesem punktowym zawierajacym blok NET_RECEIVE Threshold, delay i weight sa opcjonalne; wartosci domyslne: netcon.threshold = 10 // mV netcon.delay = 1// ms netcon.weight = 0// uS Objekt klasy NetCon definiuje polaczenie synaptyczne pomiedzy komorka pre- i postsynaptyczna. NetCon posiada threshold, delay i weight. Gdy zmienna presynaptyczna (V) przekroczy threshold kierunku dodatnim w czasie t, po czasie t+delay wywolywana jest procedura NET_RECEIVE w neuronie postsynaptycznym i dostaje informacje o wartosci weight.

Synapsa z eksponencjalnym zanikiem : expsyn1.mod NEURON { POINT_PROCESS ExpSyn1 RANGE tau, e, i NONSPECIFIC_CURRENT i } PARAMETER { tau = 0.1 (ms) e= 0 (millivolt) } ASSIGNED { v (millivolt) i (nanoamp) } Implementacja mechanizmu synaptycznego, w ktorym przewodnictwo g jest okreslone rownaniem rozniczkowym, ktorego rozwiazaniem jest g(t) = g(t 0 )exp[(t-t 0 )/tau], g(t 0 ) – przewodnictwo w momencie przybycia ostatniego impulsu (t 0 ), tau – stala czasowa zaniku.. STATE { g (microsiemens) } INITIAL { g = 0 } BREAKPOINT { SOLVE state METHOD cnexp i= g*(v - e) } DERIVATIVE state { g' = -g/tau } NET_RECEIVE(weight (microsiemens)) { g = g + weight }

Prosty model sieci IClampNeuron 1Neuron 2

Zachowanie modelu stimobj.ineuron[0].soma.v(0.5)neuron[1].soma.v(0.5)