NEU-2001

Исследуется реалистическая нейронная сеть,состоящая из двух типов нейронов,
оn-и off-клеток. On-клетки реагируют на стимулы с большей интенсивностью в
центральной зоне по сравнению с переферийной,а off-клетки наоборот,на
стимулы с большей интенсивностью на переферии.Синаптические связи могут
изменяться во времени,поэтому нейронная сеть обладает свойствами обучения.
Получено приближенное решение уравнений описывающих реалистическую
гетерогенную сеть.Это аналитическое решение дает возможность вычислить
постсинаптический потенциал как функцию внешнего стимула.
Базовым структурным элементом модели является модуль,образованный парой
нейронов (возбудительный и тормозный).Возбудительный элемент тормозится
тормозным нейроном,постоянная времени которого больше,чем у
возбудительного нейрона.Все свойства элементов могут рассматриваться
одинаковыми по всей сети (величина и соотношение постоянных времени,
сила торможения,соотношение тормозного и возбудительного фрагментов).
В широком диапозоне параметров рассматривалось временное и
пространственное кодирование в реалистической гетерогенной сети.
В работе подробно обсуждается влияние движущихся стимулов,возмолжность
детектирования скорости движения стимулов.
Имитация свойств реалистической зрительной системы,связанных со
спецификой обработки информации в центральном и переферическом полях
зрения ,по-видимому, может способствовать решению ряда проблем
технического зрения.