728x90 반응형 SMALL Neurons3 뉴런과 층 (Neurons and Layers) Neurons and Layers 대부분의 신경망 구조는 어떤 유형의 뉴런을 사용한다. 많은 다른 신경망이 존재하고 프로그래머들은 실험적인 신경망 구조를 도입한다. 결과적으로 모든 신경망 아키텍처를 포함할 수는 없다. 그러나 신경망 구현 사이에는 몇 가지 공통점이 있다. 신경망 알고리즘은 일반적으로 이러한 단위를 뉴런이라고 부를 수도 있고 아닐 수도 있지만 개별적으로 상호 연결된 단위로 구성된다. 신경망 처리 장치에 대한 이름은 문헌 소스에 따라 다르다. 노드, 뉴런 또는 단위라고 할 수 있다. 인공 뉴런은 다른 뉴런일 수 있는 하나 이상의 소스로부터 입력을 받거나 컴퓨터 프로그램으로부터 네트워크에 입력된 데이터를 수신한다. 이 입력은 일반적으로 부동 소수점 또는 이진수이다. 종종 이진 입력은 true .. 2023. 7. 28. Cellular Components (뉴런) (1) 뉴런 (Neurons) 뉴런은 의사 소통을 전문으로 하는 신경계에서 가장 큰 세포 집단이다. 추정치는 다양하지만 뇌에는 약 1000억 개의 뉴런이 있는 것으로 보인다. 그것들은 전문화된 기능에 따라 여러 모양과 크기로 올 수 있지만 모든 뉴런에는 세포체에서 돌출된 축삭과 수상돌기가 있다. 수상돌기 (Dendrites) 수상돌기는 다른 세포로부터 신호를 수신하고 통합하기 위한 특수 구조이다. 그들은 주로 작은 분자와 심지어 가스 (산화질소)에 대한 수용체를 통해 이를 수행합니다. 수상돌기는 종종 축삭 끝에 있는 특수 구조에 연결된다. 축삭돌기 (Axons) 대부분의 뉴런에는 일반적으로 세포체에서 바깥쪽으로 전기 충격을 보내는 단일 축삭이 있다. 축삭의 길이는 극도로 짧거나 1m 이상으로 다양하여 척추 기저.. 2022. 4. 27. [Brian] Introduction to Brian part 1 : Neurons running cell from brian2 import * %matplotlib inline # activate inline plotting Units system # Brian has a system for using quantities with physical dimensions 20*volt --> 20.0V 1000*amp --> 1.0kA 1e6*volt --> 1.0MV 1000*namp --> 1.0000000000000002μA 10*nA*5*Mohm --> 49.99999999999999mV A simple model start_scope() tau = 10*ms eqs = ''' dv/dt = (1-v)/tau : 1 ''' G = NeuronGroup(1, eqs) run(100*m.. 2022. 2. 11. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
