Modèles du neurone biologique
Les différents modèles de neurones à impulsions peuvent être divisés en différentes catégories : les modèles mathématiques les plus détaillés sont les modèles de neurones biophysiques (également appelés modèles de Hodgkin-Huxley) qui décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et de l'activation des différents canaux ioniques. Plus simple mathématiquement, les modèles d'intégration-et-tir décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et prédisent les impulsions sans description des processus biophysiques à l'origine du potentiel d'action. Des modèles encore plus abstraits prédisent uniquement les impulsions de sortie (mais pas la tension membranaire) en fonction de stimulation pouvant provenir d'une entrée sensorielle ou pharmacologique.
Modèles du neurone biologique
Le modèle en cascade linéaire-non linéaire-Poisson est une cascade de trois étapes. La première étape consiste en un filtre linéaire, ou champ récepteur linéaire, qui décrit comment le neurone intègre l'intensité du stimulus dans l'espace et le temps. La sortie de ce filtre passe ensuite par une fonction non linéaire, qui donne en sortie le taux d'impulsions instantané du neurone. Enfin, le taux d'impulsions est utilisé pour générer des impulsions selon un processus de Poisson inhomogène. Dans le cas d'un feedback des pics de sortie, via un processus de filtrage linéaire, nous arrivons à un modèle connu en neurosciences sous le nom de modèle linéaire généralisé (MLG). Le MLG est mathématiquement équivalent au modèle de réponse d'impulsion (SRM) avec bruit d'échappement ; mais alors que dans le SRM, les variables internes sont interprétées comme le potentiel de membrane et le seuil de déclenchement, dans le MLG, les variables internes sont des quantités abstraites qui résument l'effet net de l'entrée (et des pics de sortie récents) avant que les pics ne soient générés à l'étape finale.