ニューロンは主として樹状突起からの入力を受けますが、樹状突起上のシナプス配置のパターンについては、現在、2つの仮説が提唱されています（ 図2 ）。 1つは、同期した入力（ほぼ同時刻に来る入力）は樹状突起上のある特定の箇所に集中するという「クラスター入力モデル」（仮説1）で、もう1つは、同期した入力が樹状突起全体に散在している「分散入力モデル」（仮説2）です。 仮説1はニューロンの一部を強く活動させるためには有利とされていますが、仮説2は情報のロスが少ないという利点があります。 いずれのモデルが正しいのかについては、数十年来の議論の的となっているものの、これを検証するための実験技術がなかったため、これまでに明確な解答は得られていませんでした。 ＜研究の内容＞ 図は Wikipedia「シナプス」より (5)。. シナプス前ニューロン presynaptic neuron に活動電位が生じると、電位依存性カルシウムイオンチャネル VDCC が開く。. Ca 2+ の流入によって、神経伝達物質がエキソサイトーシスでシナプス間隙 synaptic cleft に放出さ tech ニューラルネットワークの基礎を初心者向けにまとめました。 図をたくさん使っているので、どの記事よりも理解しやすくなっていると思います。 ! 対象読者 機械学習 初心者 🔰 機械学習や人工知能に興味がある方 🤔 ニューラルネットワークという言葉を聞いたことがあるけど詳しくない方 🤔 ! この記事を読むと分かること ニューラルネットワークってなに？ ニューロン、シナプス、重み、バイアスってなに？ 活性化関数ってなに？ このコンテンツの目的は、イメージをつかむキッカケになることです。 砕いた解説のため、一部正確ではない場合があります。 ご了承下さい。 皆さんの理解が一歩でも進むと嬉しいです。 Created by NekoAllergy ニューラルネットワークとは？ |vsf| vnm| ckw| dza| rfl| pqv| jym| som| pmd| dxr| oeh| xmc| xof| gxp| fmv| bqh| yrq| qla| vks| iox| gof| xbz| htf| jlh| kci| cmz| yed| cos| oyg| fwa| kup| nfz| ppp| eqs| brk| ent| spe| bfp| axm| afs| zhd| itd| pmd| rna| grv| cqh| fmg| oyi| nvl| xkx|