Using Artificial Neural Networks to Study Non-Linear Properties of Single Neurons in the Auditory Cortex

Abstract

Neurony v naších mozcích převádějí informace o okolním světě do elektrických akčních potenciálů. Klíčem k pochopení funkce neuronů, a poté neuronových sítí a mozku, je vědět, které části okolního světa jsou zastoupeny v aktivitě neuronů, a jakým způsobem je tato informace kódována. Tradiční metodou zkoumání funkce neuronu je zaznamenání odpovědi neuronu na podněty různé složitosti a následně snaha vysvětlit přenosovou funkci neuronu pomocí lineárního modelu. Většina neuronů však obsahuje nelineární přenosovou funkci. V této práci jsme použili umělé neuronové sítě ke studiu nelineárních přenosových funkcí neuronů sluchové kůry. Zaznamenali jsme podprahovou aktivitu neuronů jako odpověď na stimulaci přirozenými zvuky a poté jsme použili neuronové sítě v roli nelineárních aproximátorů k odhadu přenosových funkcí neuronů. Umělé neuronové sítě úspěšně aproximovali přenosové funkce a v průměru odhadli funkce neuronů nejméně stejně dobře jako lineární modely. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)