Наставно средство за студенте, наставнике и научника неуронауке, биофизике и биомедицинског инжењерства.
Тренутно доступни вештачке неуронске модели су у стању да симулира суштински важне карактеристике стварних биолошких неурона: 1) антагонистицке рецептивних поља и 2) ПСТХ излазног сигнала неурона у сваком стимуланс.
Чак и ако неки модели неурона покушати да симулира антагонистичке пријемчиве поља онда они нису у стању да симулирају ПСТХ излазни сигнал, и обрнуто - неки други модели покушавају да симулирају ПСТХ излазног сигнала неурона, међутим ови модели не објасни антагонистички пријемчиве поља неурона. Као на пример, веома популарна Дог (разлика од Гауссианс) модел симулира антагонистички структуру рецептивног поља, међутим ПАС модела не симулира ПСТХ излазног сигнала неурона. А огромна већина вештачке неуронске модела чак и не симулира оба: антагонистичке пријемчиве поља и ПСТХ излазни сигнал.
По први пут неурона модела РИПН-ПСТХ је у стању да симулирају оба антагонистичке пријемчиве поља и ПСТХ излазни сигнал.
Неурон модела РИПН-ПСТХ је заснован на физици стварних биолошких неурона.
Напомена: "Неурон Модел РИПН-ПСТХ" програм треба велики екран. Молимо вас да користите таблет уместо телефона.
Детаљни опис је доступан на адреси:
хттп://неуроцлустербраин.цом/неурон_модел.хтмл