Struttura di un neurone

Corpo cellulare (soma)DendritiAssone

Il potenziale d’azioneIl potenziale d azione

1) Soglia1) Soglia2) Forma stereotipata3) Tempo refrattario assoluto3) Tempo refrattario assoluto4) Tempo refrattario relativo

Struttura della cellula

Modello di membranaModello di membrana

Il modello di Hodgking HuxleyIl modello di Hodgking Huxley

Come comunicano i neuroni?Come comunicano i neuroni?

I i i tt i i• I neuroni comunicano attraverso sinapsi, eccitatorie e inibitorie

A cosa serve il potenziale d’azione?p

• La depolarizzazione pdella cellula si attenuerebbe lungo l’ d hil’assone dopo pochi millimetri

Il t i l d’ i• Il potenziale d’azione innesca un processo di rigenerazione delrigenerazione del segnale

Fibre mieliniche

• La rigenerazione del segnale avviene soltantoLa rigenerazione del segnale avviene soltanto nei nodi di Ranvier

l à d è l l• La velocità di propagazione è molto alta 

Modello “integra e spara”Modello  integra e spara

Poiché il potenziale d’azione ha una forma stereotipata, viene simulato il solo comportamento sotto‐soglia

Dal modello “integra e spara” alDal modello  integra e spara  al modello alla “frequenza media”q

Modello “firing rate”Modello  firing rate

h à l è• Se i neuroni hanno attività scorrelata è possibile sostituire agli spike la loro frequenza media

Caratteristica Caratteristica Caratteristica dinamica statica 

(sigmoide)

Caratteristiche di una rete neurale(Rumelhart “The Architecture of the Mind”, 1989)

• a set of processing units;

• a state of activation defined over the processing units;

• an output function for each unit that maps its state of activation into an output;

• a pattern of connectivity among units;

• an activation rule for combining the inputs impinging on a unit with its current state to produce a new level of activation for the unit;

l i l h b f i i difi d• a learning rule whereby patterns of connectivity are modified by experience; and

• an environment within which each system must operate• an environment within which each system must operate

Classificazione delle memorieMemoria: ogni cambiamento del comportamento 

indotto dall’esperienza

Il connessionismo e la regola di HebbIl connessionismo e la regola di Hebb

“When two active brain processes have beenactive together in immediate succession, one of gthem, on recurring, tends to propagate itsexcitement into the other” (W James 1890)excitement into the other  (W. James, 1890)

“When neuron A repeatedly participates in firing neuron B, the strength of the action of A onto Bneuron B, the strength of the action of A onto B increases”  (D. Hebb, 1949)

Apprendimento delle sinapsiApprendimento delle sinapsi

Memoria eteroassociativa

Memoria autoassociativa

PercettronePercettrone

Reti a correzione di erroreReti a correzione di errore

Reti del tipo WTA

Meccanismo competitivo fra i neuroni

• Competizione debole: pmigliora il contrasto

• Competizione forte: unCompetizione forte: un solo neurone rimane attivo (the Winnerattivo (the WinnerTakes All) 

Rete auto organizzataRete auto‐organizzata

Formazione di mappeFormazione di mappe topologiche

La corteccia somatosensoriale

La corteccia somatosensoriale: 

l’omuncolol omuncolo (Penfield and B lb 1937)Bolbrey 1937)

La corteccia somatosensoriale nel macacomacaco

O i i d l llOrganizzazione del cervello

I tt l bi b li lI quattro lobi cerebrali con le relative funzionirelative funzioni

La corteccia cerebrale:La corteccia cerebrale: suddivisione delle partip

Aree associativeAree associative