Bireyin nöron başına çok küçük yapabilirsiniz . Hücre diğer bağlı nöronların yeterli girdi alırsa,aynı şeyi diğer nöronları uyarır bir elektrik sinyali patlayacaktır . Tandem çalışma , nöron ağları , duyusal bilgileri işlemek kas hareketlerini uyarmak vebeyinde hesaplamaları yapmak . Gecikmeler ve ağın gecikmenin uzunluğu türüne bağlı olarak farklı amaçlara hizmet sinir ağı fonksiyonunun normal bir parçasıdır . Sinaptik Gecikme
iki veya daha fazla nöron arasındakibağlantı noktası , bir sinaps olarak bilinen kısa bir boşluktur . Aksiyon potansiyeli , bir elektrik sinyali , bir nöronunsonuna ulaştığında , yalnızsonraki nöronaboşluğu atlayamaz . Bunun yerine, kimyasal yangın sonraki hücreyi uyarmakboşluk içine salınır. Kimyasallarhızlı hareket eden elektrik sinyaline göre daha serbest yavaştır , çünkü kısa bir sinaptik gecikme bir kimyasal sinaps ile ilişkilidir .
Bazı kimyasal vericileri diğerlerinden daha hızlı salınır . Beynin birçok yerinde, birkaç yüz milisaniye sinaptik gecikmeler yaygındır . Sinir ve kas hücreleri arasındakisinaptik gecikme hızlı kas eylem için izin önemli ölçüde kısadır .
Spike – Zamanlama BağımlıBeyinde Plastisite
,zamanlama ve gecikme sinir ağları öğrenme için önemli etkileri vardır . Sinaps genellikle hayır geriye sinyalli ,satır aşağısonrakiilk nöron yönlü sinyaller gönderirler. Bununla birlikte, alıcı nöronun durum tepkisini değiştirebilir. Yeni bir tane aldığında, ikinci nöron sadece bir sinyal ilettiği varsa , hızla kurtarmak veyeni giriş yanıt olamaz. Zamanla ,nöronlar arasındakibağlantı sürekli bu durumla .
Ancak,birinci nöron veikinci nöron ateşleme arasında bir gecikme var ,ikisi arasındakibağlantı güçlü olacaktır zayıflatır . Daha kimyasallarsinaps yayımlanan venöronlar fiziksel olarak daha yakın gelişebilir . Bu değişikliklerbeyin Algılama Ağları
beyindeki bazı sinir ağları özel olarak tasarlanmış Tesadüfe içinde .
Delay öğrenme sırasında bağlantıları oluşturur ve güçlendirir nasıl bir parçasıdır sinyalleri arasındaki gecikmeleri ölçmek . Işitme sistemi seslerinkonumunu yerelleştirilmesine yardımcı olmak için gecikmeler kullanır. Sağ taraftan bir ses başınızın doğru gittiğinde , daha hızlı bir şekilde sol kulağının daha sağ kulak ulaşır . Kulakların sadece birkaç milisaniye olsa bile , beyninizdenöronlara bu farkı iletir .
Beyinde , bir tesadüf algılama ağ denilen nöronların bir ızgaraiki sinyal arasındakigecikme hesaplar . Işleme sonra, kabacadoğru sol-sağ pozisyondasesi algılarlar . Insan kulağı hemkafasınaaynı yükseklikte olduğundan, beynin gecikme dayalı ses dikey konumunu hesaplamak olamaz .
Yapay Sinir Ağları ve Gecikme
Nörobilimadamları ve bilgisayar programcılar genelliklebeyni anlamak için ya da karmaşık sorunları çözmek için bilgisayarları kullanarak sentetik sinir ağları oluşturmak . Bu ağlarbeyindeki nöronlarıneylemini taklit bir şekilde dijital sinyalleri iletir . Sinir ağlarının
Bilgisayar modelleri , yıldırım hızlı bir tempoda çalışabilirsiniz birimlerinden oluşan , ancak programcılar taklit gecikmeler katabileceği doğal biyolojik süreçler . 1994 kağıt , Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü bilim adamları tanıtan gecikmeler daha kararlı ağlarını yarattığını keşfetti . Gecikmeler ile ağlarınkararlı salınımlar daha yakındanbeynin nöronlar gözlenenaktivite andırıyor .
