Nervous system network models
মানব স্নায়ুতন্ত্রের নেটওয়ার্ক নোড (উদাহরণস্বরূপ, নিউরন) নিয়ে গঠিত যা লিঙ্ক দ্বারা সংযুক্ত (উদাহরণস্বরূপ, সিনাপ্স)। সংযোগটিকে শারীরবৃত্তীয়, কার্যকরী বা তড়িৎ-শারীরবৃত্তীয়ভাবে দেখা যেতে পারে। এগুলি বেশ কয়েকটি উইকিপিডিয়া নিবন্ধে উপস্থাপন করা হয়েছে যার মধ্যে রয়েছে সংযোগবাদ। সমান্তরাল বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ (পি. ডি. পি), জৈবিক স্নায়ুতন্ত্র, কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র (এ. কে. এ)। নিউরাল নেটওয়ার্ক), গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান, পাশাপাশি অ্যাসকোলির বেশ কয়েকটি বই, জি. এ। (2002), স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., অ্যান্ড উইলশ, ডি. (2011), গার্স্টনার, ডব্লিউ., অ্যান্ড কিস্টলার, ডব্লিউ. (2002), এবং রুমেলহার্ট, জে. এল., ম্যাকক্লেল্যান্ড, জে. এল., এবং পিডিপি রিসার্চ গ্রুপ (1986) অন্যান্যদের মধ্যে। এই নিবন্ধের কেন্দ্রবিন্দু হল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক (প্রযুক্তিগতভাবে নিউরনের মডেলের উপর ভিত্তি করে নিউরোনাল নেটওয়ার্ক) মডেলিংয়ের একটি বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গি। একবার দৃষ্টিকোণ এবং সংযোগের উপর ভিত্তি করে একটি পদ্ধতি বেছে নেওয়ার পরে, মডেলগুলি মাইক্রোস্কোপিক (আয়ন এবং নিউরন), মেসোস্কোপিক (কার্যকরী বা জনসংখ্যা), বা ম্যাক্রোস্কোপিক (সিস্টেম) স্তরে তৈরি করা হয়। গণনামূলক মডেলিং বলতে এমন মডেলগুলিকে বোঝায় যা গণনামূলক সরঞ্জাম ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। ভূমিকা স্নায়ুতন্ত্র নিউরন এবং সিনাপ্স দ্বারা গঠিত নেটওয়ার্ক নিয়ে গঠিত যা টিস্যুগুলির সাথে সংযুক্ত এবং নিয়ন্ত্রণ করার পাশাপাশি মানুষের চিন্তাভাবনা এবং আচরণকে প্রভাবিত করে। স্নায়ুতন্ত্রের স্নায়ুতন্ত্রের মডেলিং-এ অনেকগুলি বিষয় বিবেচনা করতে হয়। মস্তিষ্ক এবং নিউরাল নেটওয়ার্ককে একটি সমন্বিত এবং স্বয়ংসম্পূর্ণ ফার্মওয়্যার সিস্টেম হিসাবে বিবেচনা করা উচিত যার মধ্যে রয়েছে হার্ডওয়্যার (অঙ্গ), সফ্টওয়্যার (প্রোগ্রাম), মেমরি (স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী), ডাটাবেস (কেন্দ্রীভূত এবং বিতরণ), এবং সক্রিয় উপাদানগুলির একটি জটিল নেটওয়ার্ক (যেমন নিউরন, সিনাপস এবং টিস্যু) এবং প্যাসিভ উপাদানগুলি (যেমন ভিজ্যুয়াল এবং শ্রবণ ব্যবস্থার অংশ) যা শরীরের ভিতরে এবং বাইরে তথ্য বহন করে। কেন একজন মস্তিষ্ক এবং স্নায়ুতন্ত্রের মডেল তৈরি করতে চায়? যদিও অত্যন্ত পরিশীলিত কম্পিউটার সিস্টেমগুলি জীবনের সমস্ত ক্ষেত্রে বিকশিত এবং ব্যবহৃত হয়েছে, তবে এগুলি হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার দক্ষতার ক্ষেত্রে মানব সিস্টেমের কাছাকাছি কোথাও নেই। সুতরাং, বিজ্ঞানীরা মানব অপারেশন সিস্টেম বোঝার জন্য কাজ করছেন এবং এর কার্যকারিতা অনুকরণ করার চেষ্টা করছেন। এটি সম্পন্ন করার জন্য, একজনকে এর উপাদান এবং ক্রিয়াকলাপগুলির মডেল তৈরি করতে হবে এবং বাস্তব জীবনের সাথে এর কার্যকারিতা যাচাই করতে হবে। একটি ভাল সিমুলেটেড স্নায়ুতন্ত্রের গণনামূলক মডেল স্নায়ুতন্ত্রকে শিখতে এবং বাস্তব জীবনের সমস্যা সমাধানে প্রয়োগ করতে সক্ষম করে। মস্তিষ্ক কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক কী? ধারা 2-এ পূর্ববর্তী প্রশ্নটিকে বিবর্তনীয় দৃষ্টিকোণ থেকে সম্বোধন করা হয়েছে। দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তরটি র্যামন ওয়াই কাজল (1894) দ্বারা প্রস্তাবিত স্নায়বিক মতবাদের উপর ভিত্তি করে তৈরি। তিনি অনুমান করেছিলেন যে প্রাথমিক জৈবিক একক হল একটি সক্রিয় কোষ, যাকে নিউরন বলা হয় এবং মানব যন্ত্রটি একটি বিশাল নেটওয়ার্ক দ্বারা পরিচালিত হয় যা এই নিউরনগুলিকে সংযুক্ত করে, যাকে নিউরাল (বা নিউরোনাল) নেটওয়ার্ক বলা হয়। স্নায়ুতন্ত্রের সমন্বয়ে মানব যন্ত্র গঠনের জন্য স্নায়ুতন্ত্র মানব অঙ্গগুলির সাথে একীভূত হয়। স্নায়ুতন্ত্রের বিভিন্ন দিকের অসংখ্য মডেল তৈরি করা হয়েছে এবং উপরে চিহ্নিত বেশ কয়েকটি উইকিপিডিয়া নিবন্ধ রয়েছে যা এই বিষয়ে তৈরি করা হয়েছে। এই নিবন্ধটির উদ্দেশ্য হল সমস্ত মডেলের একটি বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করা এবং পাঠককে, বিশেষত একজন নবাগতকে, স্নায়ুবিজ্ঞানের বিভিন্ন উৎসের রেফারেন্স প্রদান করা। স্নায়ুতন্ত্রের বৈশিষ্ট্য স্নায়ুতন্ত্রের মৌলিক কাঠামোগত একক হল একটি সক্রিয় সংযোগস্থলের মাধ্যমে একটি স্নায়ুকোষের সঙ্গে অন্য স্নায়ুকোষের সংযোগ, যাকে সিনাপ্স বলা হয়। ব্যাপকভাবে ভিন্ন বৈশিষ্ট্যের স্নায়ুকোষগুলি সিনাপ্সের মাধ্যমে একে অপরের সাথে সংযুক্ত থাকে, যার বৈশিষ্ট্যগুলিও বিভিন্ন রাসায়নিক এবং বৈদ্যুতিক বৈশিষ্ট্যযুক্ত। মস্তিষ্ক এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের সমস্ত সম্ভাব্য মডেলিংয়ের একটি বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করার ক্ষেত্রে, একটি পদ্ধতি হল নেটওয়ার্কগুলির বৈশিষ্ট্য এবং যে লক্ষ্যগুলি অর্জন করা প্রয়োজন তার উপর ভিত্তি করে উপাদানগুলিকে সংগঠিত করা। পরেরটি হতে পারে মস্তিষ্ক এবং স্নায়ুতন্ত্রকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য বা সম্পূর্ণ বা আংশিক স্নায়ুতন্ত্র থেকে প্রাপ্ত জ্ঞানকে বাস্তব বিশ্বের প্রয়োগ যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, নিউরোথিক্স বা সমাজের জন্য চিকিৎসা বিজ্ঞানের উন্নতির ক্ষেত্রে প্রয়োগ করার জন্য। নেটওয়ার্ক সংযোগ এবং মডেল একটি উচ্চ স্তরের উপস্থাপনায়, নিউরনগুলিকে তিনটি উপায়ে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক গঠনের জন্য অন্যান্য নিউরনের সাথে সংযুক্ত হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি নির্দিষ্ট নেটওয়ার্ককে শারীরবৃত্তীয়ভাবে (বা শারীরবৃত্তীয়ভাবে) সংযুক্ত নেটওয়ার্ক হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে এবং সেইভাবে মডেল করা যেতে পারে। এর জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে (দেখুন অ্যাসকোলি, জি. এ। (2002) স্পর্ন্স, ও। (2007), কানেকশনিজম, রুমেলহার্ট, জে. এল., ম্যাকক্লেল্যান্ড, জে. এল., এবং পিডিপি রিসার্চ গ্রুপ (1986), আরবিব, এম. এ। (2007)। অথবা, এটি একটি কার্যকরী নেটওয়ার্ক গঠন করতে পারে যা একটি নির্দিষ্ট ফাংশন পরিবেশন করে এবং সেই অনুযায়ী মডেল করা হয় (মধু, সি. জে., কোটার, আর., ব্রেকস্পিয়ার, আর., এবং স্পর্নস, ও। (2007), আরবিব, এম. এ। (2007)। তৃতীয় উপায় হল গাণিতিক সমীকরণের একটি সেটের আকারে একটি গাণিতিক মডেল দ্বারা স্নায়ুতন্ত্রের জৈবিক উপাদানগুলির কার্যকারিতার একটি তত্ত্ব অনুমান করা। সমীকরণের চলকগুলি হল মডেল করা সত্তার কিছু বা সমস্ত নিউরোবায়োলজিকাল বৈশিষ্ট্য, যেমন ডেনড্রাইটের মাত্রা বা একটি নিউরনের অ্যাক্সন বরাবর ক্রিয়া সম্ভাবনার উদ্দীপনা হার। গাণিতিক সমীকরণগুলি গণনামূলক কৌশল ব্যবহার করে সমাধান করা হয় এবং ফলাফলগুলি অনুকরণ বা পরীক্ষামূলক প্রক্রিয়াগুলির মাধ্যমে বৈধ করা হয়। মডেলিংয়ের এই পদ্ধতিকে বলা হয় গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান। এই পদ্ধতিটি মস্তিষ্কের আয়নিক স্তর থেকে সিস্টেম স্তর পর্যন্ত উপাদানগুলির মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিটি জৈবিক উপাদানগুলির সমন্বিত ব্যবস্থার মডেলিংয়ের জন্য প্রযোজ্য যা মধ্যবর্তী সক্রিয় স্নায়ুকোষের মাধ্যমে এক স্নায়ুকোষ থেকে অন্য স্নায়ুকোষে তথ্য সংকেত বহন করে যা সংকেতটি অতিক্রম করতে পারে বা নতুন বা অতিরিক্ত সংকেত তৈরি করতে পারে। গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান পদ্ধতি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় এবং দুটি জেনেরিক মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, একটি কোষের ঝিল্লি সম্ভাব্যতা গোল্ডম্যান (1943) এবং হজকিন এবং কাটজ (1949), এবং অন্যটি অ্যাকশন সম্ভাব্যতা (তথ্য সংকেত) এর হজকিন-হাক্সলি মডেলের উপর ভিত্তি করে। মডেলিং স্তর স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., এবং উইলশ, ডি. (2011) আকার এবং কার্যকারিতার উপর ভিত্তি করে আয়ন চ্যানেল থেকে স্নায়ুতন্ত্রের স্তর পর্যন্ত স্নায়ুবিজ্ঞানের জৈবিক মডেলকে নয়টি স্তরে শ্রেণীবদ্ধ করে। টেবিল 1 নিউরোনাল নেটওয়ার্কের জন্য এর উপর ভিত্তি করে তৈরি। স্পর্ন্স, ও। (2007) মস্তিষ্কের সংযোগ, কাঠামোগত এবং কার্যকরী প্রকারের উপর ভিত্তি করে মডেলিং সম্পর্কিত তাঁর নিবন্ধে উপস্থাপন করেছেন। নিউরন এবং সিনাপটিক স্তরে সংযোগকারী একটি নেটওয়ার্ক মাইক্রোস্কেলে পড়ে। যদি নিউরনগুলিকে কলাম এবং ক্ষুদ্র কলামের জনসংখ্যায় শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, তবে স্তরটিকে মেসোস্কেল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। ম্যাক্রোস্কেল উপস্থাপনাটি নেটওয়ার্কটিকে আন্তঃআঞ্চলিক পথ দ্বারা সংযুক্ত মস্তিষ্কের অঞ্চল হিসাবে বিবেচনা করে। আরবিব, এম. এ। (2007) মডুলার মডেলে, মডিউল এবং সাব-মডিউলে সিস্টেমের একটি শ্রেণিবদ্ধ গঠন বিবেচনা করে। সিগন্যালিং মোড নিউরোনাল সিগন্যালে প্রায় 100 মিলিভোল্ট প্রশস্ততা এবং প্রায় 1 থেকে 2 মিলিসেকেন্ড সময়কালের ছোট বৈদ্যুতিক স্পন্দনের একটি প্রবাহ রয়েছে (গার্স্টনার, ডব্লিউ., এবং কিস্টলার, ডব্লিউ. (2002) অধ্যায় 1)। পৃথক পৃথক ডাল হল অ্যাকশন সম্ভাব্যতা বা স্পাইক এবং ডালের শৃঙ্খলকে স্পাইক ট্রেন বলা হয়। অ্যাকশন সম্ভাব্যতায় কোনও তথ্য থাকে না। স্পাইক ট্রেনের শুরুর সময়, স্পাইকের হার বা ফ্রিকোয়েন্সি এবং স্পাইক ট্রেনে স্পাইকের সংখ্যা ও প্যাটার্নের সংমিশ্রণ তথ্যের বিষয়বস্তু বা সংকেত বার্তার কোডিং নির্ধারণ করে। নিউরন কোষের তিনটি উপাদান রয়েছে-ডেনড্রাইট, সোমা এবং অ্যাক্সন যা চিত্র 1-এ দেখানো হয়েছে। ডেনড্রাইট, যার শাখা সহ একটি গাছের আকৃতি রয়েছে, যাকে আর্বোর বলা হয়, অন্যান্য নিউরন থেকে বার্তা গ্রহণ করে যার সাথে নিউরনটি সিনাপ্সের মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে। সিনাপ্স থেকে প্রতিটি ডেনড্রাইট দ্বারা প্রাপ্ত ক্রিয়া সম্ভাব্যতাকে পোস্টসিনেপটিক সম্ভাব্যতা বলা হয়। পোস্টসিনেপটিক সম্ভাবনার ক্রমবর্ধমান যোগফল সোমকে দেওয়া হয়। ভিতরে এবং বাইরে তরলের আয়নিক উপাদানগুলি প্রায় 65 মিলিভোল্টের বিশ্রাম সম্ভাবনায় কোষের ঝিল্লি বজায় রাখে। যখন ক্রমবর্ধমান পোস্টসিনেপটিক সম্ভাব্যতা বিশ্রাম সম্ভাব্যতা অতিক্রম করে, তখন কোষের দেহ বা সোমা দ্বারা একটি ক্রিয়া সম্ভাব্যতা তৈরি হয় এবং অ্যাক্সন বরাবর প্রচারিত হয়। অ্যাক্সনের এক বা একাধিক টার্মিনাল থাকতে পারে এবং এই টার্মিনালগুলি নিউরোট্রান্সমিটারগুলি সিনাপসে প্রেরণ করে যার সাথে নিউরন সংযুক্ত থাকে। ডেনড্রাইট দ্বারা প্রাপ্ত উদ্দীপনার উপর নির্ভর করে, সোমা এক বা একাধিক পৃথক অ্যাকশন সম্ভাব্যতা বা স্পাইক ট্রেন তৈরি করতে পারে। যদি উদ্দীপনা ঝিল্লিটিকে একটি ধনাত্মক সম্ভাবনার দিকে চালিত করে, তবে এটি একটি উত্তেজক স্নায়ুকোষ; এবং যদি এটি বিশ্রাম সম্ভাব্যতাকে আরও নেতিবাচক দিকে চালিত করে, তবে এটি একটি প্রতিরোধমূলক স্নায়ুকোষ। অ্যাকশন সম্ভাবনার উৎপাদনকে "ফায়ারিং" বলা হয়। উপরে বর্ণিত ফায়ারিং নিউরনকে স্পাইকিং নিউরন বলা হয়। আমরা 3য় বিভাগে স্নায়ুকোষের বৈদ্যুতিক বর্তনীর মডেল তৈরি করব। দুই ধরনের স্পাইকিং নিউরন রয়েছে। যদি উদ্দীপক সীমা স্তরের উপরে থাকে এবং আউটপুট একটি স্পাইক ট্রেন হয়, তবে এটিকে ইন্টিগ্রেট-অ্যান্ড-ফায়ার (আইএফ) নিউরন মডেল বলা হয়। যদি আউটপুটকে সার্কিটের ইমপালস রেসপন্সের উপর নির্ভরশীল হিসাবে মডেল করা হয়, তবে এটিকে স্পাইক রেসপন্স মডেল (এসআরএম) (গেস্টনার, ডব্লিউ. (1995)) বলা হয়। স্পাইকিং নিউরন মডেল ধরে নেয় যে স্পাইকিং ট্রেনের ফ্রিকোয়েন্সি (যে হারে স্পাইক তৈরি হয় তার বিপরীত) 0 থেকে শুরু হয় এবং উদ্দীপক প্রবাহের সাথে বৃদ্ধি পায়। আরেকটি অনুমানমূলক মডেল রয়েছে যা প্রান্তিকে ফায়ারিং ঘটতে নির্দেশ করে, তবে স্পাইকিং নিউরন মডেলের মতো ফ্রিকোয়েন্সিতে মসৃণ বৃদ্ধির বিপরীতে ফ্রিকোয়েন্সিতে একটি কোয়ান্টাম লাফ রয়েছে। এই মডেলটিকে রেট মডেল বলা হয়। গার্স্টনার, ডব্লিউ., অ্যান্ড কিস্টলার, ডব্লিউ. (2002), এবং স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., এবং উইলশ, ডি. (2011) স্পাইকিং নিউরন মডেল এবং রেট নিউরন মডেলের বিস্তারিত চিকিৎসার জন্য ভাল উৎস। জৈবিক বনাম কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র জৈবিক স্নায়ুতন্ত্রের আচরণের উপর ভিত্তি করে মডেলগুলির জন্য কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের (এ. এন. এন) ধারণাটি ম্যাককুলক, ডব্লিউ. এস. এবং পিটস, ডব্লিউ. (1943) দ্বারা চালু করা হয়েছিল। নরবার্ট উইনার (1961) এই নতুন ক্ষেত্রটিকে সাইবারনেটিক্সের জনপ্রিয় নাম দিয়েছেন, যার নীতি হল প্রকৌশল, জীববিজ্ঞান, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা, মস্তিষ্কের কার্যকারিতা এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের মধ্যে আন্তঃবিষয়ক সম্পর্ক। কম্পিউটার বিজ্ঞান ক্ষেত্রের অগ্রগতির সাথে সাথে স্নায়ুবিজ্ঞান অধ্যয়নের প্রথম দিকে ভন নিউম্যান-টাইপ কম্পিউটার চালু করা হয়েছিল। কিন্তু এটি প্রতীকী প্রক্রিয়াকরণ, অনির্ধারিত গণনা, গতিশীল সম্পাদন, সমান্তরাল বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ এবং জৈবিক স্নায়বিক নেটওয়ার্ক প্রয়োগের জন্য প্রয়োজনীয় বিস্তৃত জ্ঞানের ভিত্তির পরিচালনার জন্য উপযুক্ত ছিল না; এবং মনের মতো যন্ত্রের বিকাশের দিকটি একটি শেখার যন্ত্রে পরিবর্তিত হয়েছিল। কম্পিউটিং প্রযুক্তি তখন থেকে ব্যাপকভাবে উন্নত হয়েছে এবং গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান এখন জৈবিক স্নায়ুতন্ত্রের জন্য বিকশিত গাণিতিক মডেলগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম। কৃত্রিম এবং জৈবিক স্নায়ুতন্ত্র উভয় ক্ষেত্রেই গবেষণা ও উন্নয়ন এগিয়ে চলেছে, যার মধ্যে এই দুটিকে একত্রিত করার প্রচেষ্টাও রয়েছে। স্নায়ুতন্ত্রের মডেল বিবর্তনীয় মস্তিষ্কের মডেল "মস্তিষ্কের ত্রয়ী তত্ত্ব" ম্যাকলিন, পি. (2003) মস্তিষ্কের সাংগঠনিক কাঠামোকে তত্ত্বায়িত করতে ব্যবহৃত বেশ কয়েকটি মডেলের মধ্যে একটি। মস্তিষ্কের সবচেয়ে প্রাচীন স্নায়বিক কাঠামো হল মস্তিষ্কের কান্ড বা "গিরগিটি মস্তিষ্ক"। দ্বিতীয় পর্যায়টি হল লিম্বিক বা প্যালিও-স্তন্যপায়ী মস্তিষ্ক এবং প্রাণীদের বেঁচে থাকার জন্য প্রয়োজনীয় চারটি কাজ সম্পাদন করে-লড়াই, খাওয়ানো, পালিয়ে যাওয়া এবং ব্যভিচার। তৃতীয় পর্যায়টি হল নিওকর্টেক্স বা নিও-স্তন্যপায়ী মস্তিষ্ক। উচ্চতর জ্ঞানীয় ক্রিয়াকলাপ যা মানুষকে অন্যান্য প্রাণী থেকে আলাদা করে তা মূলত কর্টেক্সের মধ্যে থাকে। সরীসৃপের মস্তিষ্ক পেশী, ভারসাম্য এবং শ্বাস-প্রশ্বাস এবং হৃদস্পন্দনের মতো স্বায়ত্তশাসিত ক্রিয়াকলাপ নিয়ন্ত্রণ করে। মস্তিষ্কের এই অংশটি সক্রিয়, এমনকি গভীর ঘুমের মধ্যেও। লিম্বিক সিস্টেমে হাইপোথ্যালামাস, হিপ্পোক্যাম্পাস এবং অ্যামিগডালা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। নিওকর্টেক্সের মধ্যে কর্টেক্স এবং সেরিব্রাম রয়েছে। এটি প্রাইমেট এবং বিশেষত মানব প্রজাতির মস্তিষ্কের সাথে মিলে যায়। তিনটি মস্তিষ্কের প্রত্যেকটি স্নায়ু দ্বারা অন্য দুটির সাথে সংযুক্ত, তবে প্রতিটি স্বতন্ত্র ক্ষমতা সহ নিজস্ব মস্তিষ্ক ব্যবস্থা হিসাবে কাজ করে বলে মনে হয়। (ট্রাইউন মস্তিষ্কের চিত্র দেখুন।) পিডিপি/সংযোগবাদী মডেল সংযোগবাদী মডেলটি সমান্তরাল বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ কাঠামো থেকে বিবর্তিত হয়েছে যা একটি মেটাথেরিকে তৈরি করে যা থেকে নির্দিষ্ট প্রয়োগের জন্য নির্দিষ্ট মডেল তৈরি করা যেতে পারে। পিডিপি পদ্ধতি (রুমেলহার্ট, জে. এল., ম্যাকক্লেল্যান্ড, জে. এল., এবং পিডিপি রিসার্চ গ্রুপ (1986)) হল অনেক আন্তঃসম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপের একটি বিতরণ সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ, যা মানব স্নায়ুতন্ত্রে যা ঘটছে তার কিছুটা অনুরূপ। পৃথক সত্তাকে একক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং এককগুলি একটি নেটওয়ার্ক গঠনের জন্য সংযুক্ত থাকে। সুতরাং, স্নায়ুতন্ত্রের প্রয়োগের ক্ষেত্রে, একটি উপস্থাপনা এমন হতে পারে যে ইউনিটগুলি হল নিউরন এবং লিঙ্কগুলি হল সিনাপ্স। মস্তিষ্ক সংযোগ মডেল একটি নেটওয়ার্কের তিন ধরনের মস্তিষ্ক সংযোগ মডেল রয়েছে (স্পর্নস, ও। (2007)। "শারীরবৃত্তীয় (বা কাঠামোগত) সংযোগ" সংযুক্ত "ইউনিটগুলির মধ্যে নির্দিষ্ট সম্পর্কযুক্ত শারীরবৃত্তীয় সংযোগ সহ একটি নেটওয়ার্ককে বর্ণনা করে। নির্ভরশীল বৈশিষ্ট্যগুলি যদি অস্থায়ী হয়, তবে এটিকে "কার্যকরী সংযোগ" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। "কার্যকরী সংযোগ" ব্যবস্থার স্বতন্ত্র এককগুলির মধ্যে কার্যকরী মিথস্ক্রিয়া রয়েছে। আগে যেমন বলা হয়েছে, মস্তিষ্কের সংযোগকে তিনটি স্তরে বর্ণনা করা যেতে পারে। মাইক্রোলেভেলে, এটি বৈদ্যুতিক বা রাসায়নিক সিনাপ্সের মাধ্যমে নিউরনগুলিকে সংযুক্ত করে। নিউরনগুলির একটি কলামকে মেসোলভেল এবং মস্তিষ্কের অঞ্চলগুলিতে একটি ইউনিট হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে যা ম্যাক্রোলেভেলের ইউনিট হিসাবে প্রচুর সংখ্যক নিউরন এবং নিউরন জনসংখ্যার সমন্বয়ে গঠিত। পরের ক্ষেত্রে সংযোগগুলি হল আন্তঃআঞ্চলিক পথ, যা বড় আকারের সংযোগ গঠন করে। চিত্র 2 তিন ধরনের সংযোগ দেখায়। বিশ্লেষণটি নির্দেশিত গ্রাফ ব্যবহার করে করা হয় (দেখুন স্পর্নস, ও। (2007) এবং হিলগেট্যাগ, সি. সি. (2002)। কাঠামোগত মস্তিষ্ক সংযোগের ধরণে, সংযোগটি একটি বিরল এবং নির্দেশিত গ্রাফ। কার্যকরী মস্তিষ্কের সংযোগে দ্বিমুখী গ্রাফ রয়েছে। কার্যকরী মস্তিষ্কের সংযোগ আন্তঃক্রিয়াশীল কারণ এবং প্রভাব সম্পর্কের সাথে দ্বিমুখী। সংযোগের আরেকটি উপস্থাপনা ম্যাট্রিক্স উপস্থাপনা দ্বারা (স্পর্নস, ও দেখুন। (2007)। হিলগেট্যাগ, সি. সি. (2002) মস্তিষ্কের সংযোগের গণনামূলক বিশ্লেষণ বর্ণনা করে। মস্তিষ্কের কার্যকারিতার মডুলার মডেল আরবিব, এম. এ। (2007) মডুলার মডেলগুলি নিম্নরূপ বর্ণনা করে। মস্তিষ্কের মডুলার মডেলগুলি একটি জটিল সিস্টেমকে কাঠামোগত মডিউলে (যেমন, মস্তিষ্কের অঞ্চল, স্তর, কলাম) বা কার্যকরী মডিউলে (স্কিমা) বিভক্ত করে এবং প্রতিযোগিতা এবং সহযোগিতার নিদর্শনগুলি অন্বেষণ করে যা সামগ্রিক কার্যকারিতা অর্জন করে। এই সংজ্ঞাটি কার্যকরী সংযোগে সংজ্ঞায়িত সংজ্ঞাটির মতো নয়। মডুলার পদ্ধতির উদ্দেশ্য হল জ্ঞানীয় মডেল তৈরি করা এবং জটিলতায়, শারীরবৃত্তীয়ভাবে সংজ্ঞায়িত মস্তিষ্কের অঞ্চল (মস্তিষ্কের সংযোগে ম্যাক্রো লেভেল হিসাবে সংজ্ঞায়িত) এবং নিউরনের স্তরে গণনামূলক মডেলের মধ্যে। মডেলিংয়ের জন্য মডিউলগুলির তিনটি দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে। এগুলি হল (1) মস্তিষ্কের কাঠামোর জন্য মডিউল, (2) স্কিমা হিসাবে মডিউল এবং (3) ইন্টারফেস হিসাবে মডিউল। চিত্র 3 স্যাকেডগুলির রিফ্লেক্স নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি মডেলের মডুলার নকশা উপস্থাপন করে (আরবিব, এম. এ। (2007)। এর মধ্যে দুটি প্রধান মডিউল রয়েছে, একটি সুপিরিয়র কলিকুলাস (এসসি) এবং একটি ব্রেইনস্টেমের জন্য। এগুলির প্রত্যেকটি উপ-মডিউলে বিভক্ত হয়, প্রতিটি উপ-মডিউল শারীরবৃত্তীয়ভাবে সংজ্ঞায়িত নিউরনগুলির একটি বিন্যাসকে সংজ্ঞায়িত করে। চিত্র 3 (খ)-এ চিত্র 3 (ক)-এর মডেলটি অনেক বড় মডেলের মধ্যে এম্বেড করা হয়েছে যা সেরিব্রাল কর্টেক্সের বিভিন্ন অঞ্চল (প্রি-এলআইপি ভিস, সিটিএক্স, এলআইপি, পিএফসি এবং এফইএফ মডিউল দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা), থ্যালামাস এবং বেসাল গ্যাংলিয়াকে অন্তর্ভুক্ত করে। যদিও মডেলটি প্রকৃতপক্ষে মডুলার পচনের এই শীর্ষ স্তরে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, তবে চিত্র 3 (সি)-এ দেখানো হিসাবে আমাদের বেসাল গ্যাংলিয়া, বিজি-কে আরও পচিয়ে ফেলতে হবে, যদি আমরা বেসাল গ্যাংলিয়ার (ক্রাউলি, এম. (1997)) মধ্যে প্রত্যক্ষ এবং পরোক্ষ পথে ডিফারেনশিয়াল মডুলেটিং (এসএনসি থেকে উদ্ভূত 2টি তীর)-এ ডোপামিনের ভূমিকাকে আলাদা করতে চাই। নিউরাল সিমুলেশন ল্যাঙ্গুয়েজ (এনএসএল) বড় আকারের সাধারণ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য একটি সিমুলেশন সিস্টেম সরবরাহ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি মস্তিষ্কের মডেলিং-এ একটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড পদ্ধতির বিকাশের জন্য একটি পরিবেশ প্রদান করে। এনএসএল অনুরূপ বৈশিষ্ট্য এবং অনুরূপ সংযোগের নিদর্শন সহ মৌলিক তথ্য কাঠামো স্নায়বিক স্তরগুলির স্নায়বিক মডেলগুলিকে সমর্থন করে। এনএসএল ব্যবহার করে তৈরি মডেলগুলি ব্রেইন অপারেশন ডেটাবেসে (বিওডিবি) শ্রেণিবদ্ধভাবে সংগঠিত মডিউল হিসাবে নথিভুক্ত করা হয় যা নিম্ন স্তরে বিভক্ত করা যেতে পারে। কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যেমন বিভাগ 2.4-এ উল্লেখ করা হয়েছে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (এ. এন. এন) বা নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকাশ যা এখন বলা হয়, জৈবিক নিউরন নেটওয়ার্কের অনুকরণ হিসাবে শুরু হয়েছিল এবং কৃত্রিম নিউরন ব্যবহার করে শেষ হয়েছিল। প্রধান উন্নয়নমূলক কাজগুলি শেখার প্রক্রিয়ার সাথে শিল্প প্রয়োগগুলিতে চলে গেছে। জটিল সমস্যাগুলি অনুমানগুলিকে সহজ করে সমাধান করা হয়েছিল। স্নায়বিক সম্পর্কিত কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়েছিল, যেমন অভিজ্ঞতা থেকে শেখা। যেহেতু পটভূমি এবং সংক্ষিপ্ত বিবরণ অন্যান্য অভ্যন্তরীণ রেফারেন্সগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, তাই এখানে আলোচনাটি মডেলের ধরণের মধ্যে সীমাবদ্ধ। মডেলগুলি সিস্টেম বা নেটওয়ার্ক স্তরে রয়েছে। একটি এ. এন. এন-এর চারটি প্রধান বৈশিষ্ট্য হল টপোলজি, তথ্য প্রবাহ, ইনপুট মানগুলির প্রকার এবং সক্রিয়করণের রূপ (মেইরেলেস, এম. আর. জি. (2003), মুনাকাটা, টি. (1998))। টপোলজি বহুস্তরযুক্ত, একক স্তরযুক্ত বা পুনরাবৃত্ত হতে পারে। তথ্য প্রবাহ প্রতিক্রিয়ার সাথে পুনরাবৃত্ত হতে পারে বা ফিড ফরওয়ার্ড মডেলের সাথে অ-পুনরাবৃত্ত হতে পারে। ইনপুটগুলি বাইনারি, বাইপোলার বা কন্টিনিউয়াস। সক্রিয়করণটি রৈখিক, ধাপ বা সিগময়েড। মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি) সব ধরনের মধ্যে সবচেয়ে জনপ্রিয়, যা সাধারণত ত্রুটি অ্যালগরিদমের ব্যাক-প্রোপাগেশনের সাথে প্রশিক্ষিত হয়। প্রতিটি নিউরন আউটপুট ক্যাসকেডে সংযুক্ত পরবর্তী স্তরগুলিতে প্রতিটি নিউরনের সাথে সংযুক্ত থাকে এবং একই স্তরের নিউরনের মধ্যে কোনও সংযোগ থাকে না। চিত্র 4 একটি মৌলিক এম. এল. পি টপোলজি (মেরিলস, এম. আর. জি. (2003)) এবং একটি মৌলিক টেলিযোগাযোগ নেটওয়ার্ক (সুব্রামানিয়ান, এম. (2010)) দেখায় যার সাথে বেশিরভাগই পরিচিত। আমরা টেলিযোগাযোগ নেটওয়ার্কের নোডগুলিতে রাউটারগুলিকে এম. এল. পি প্রযুক্তির নিউরন এবং সিনাপ্সের লিঙ্কগুলির সাথে তুলনা করতে পারি। গণনামূলক নিউরন মডেল গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান একটি আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র যা প্রকৌশল, জীববিজ্ঞান, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা, মস্তিষ্কের কার্যকারিতা, শারীরিক বিজ্ঞান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানকে একত্রিত করে। এটিতে আয়ন, নিউরন এবং সিনাপ্সের নিম্ন স্তরে করা মৌলিক বিকাশের মডেল রয়েছে, পাশাপাশি নিউরনের মধ্যে তথ্য প্রচার রয়েছে। এই মডেলগুলি উচ্চ-স্তরের মডেলগুলি বিকাশের জন্য সক্ষম প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠা করেছে। এগুলি নিউরনের রাসায়নিক এবং বৈদ্যুতিক ক্রিয়াকলাপের উপর ভিত্তি করে যার জন্য বৈদ্যুতিক সমতুল্য সার্কিট তৈরি হয়। কোষের অভ্যন্তরে প্রধানত পটাসিয়াম আয়ন এবং বাইরে সোডিয়াম আয়ন সহ নিউরনের জন্য একটি সহজ মডেল ভারসাম্যের অধীনে ঝিল্লিতে একটি বৈদ্যুতিক সম্ভাবনা স্থাপন করে, অর্থাৎ কোনও বাহ্যিক ক্রিয়াকলাপ নেই। একে বিশ্রাম ঝিল্লি সম্ভাব্যতা বলা হয়, যা নের্নস্ট সমীকরণ (নের্নস্ট, ডব্লিউ. (1888)) দ্বারা নির্ধারণ করা যেতে পারে। ঝিল্লির একটি অংশের জন্য একটি সমতুল্য বৈদ্যুতিক বর্তনী, উদাহরণস্বরূপ একটি অ্যাক্সন বা ডেনড্রাইট, চিত্র 5-এ দেখানো হয়েছে। ই. কে এবং ই. এন. এ হল যথাক্রমে পটাসিয়াম এবং সোডিয়াম চ্যানেলের সাথে যুক্ত সম্ভাব্যতা এবং আর. কে এবং আর. এন. এ হল তাদের সাথে যুক্ত প্রতিরোধ। সি হল ঝিল্লির ধারণক্ষমতা এবং আই হল উৎস প্রবাহ, যা পরীক্ষার উৎস বা সংকেত উৎস (ক্রিয়া সম্ভাব্যতা) হতে পারে। একটি নিউরনে পটাসিয়াম-সোডিয়াম চ্যানেলের বিশ্রাম ক্ষমতা প্রায়-65 মিলিভোল্ট। ঝিল্লি মডেলটি কোষের ঝিল্লির একটি ছোট অংশের জন্য; বড় অংশের জন্য এটি অনুরূপ বিভাগগুলি যোগ করে প্রসারিত করা যেতে পারে, যাকে কম্পার্টমেন্ট বলা হয়, যার প্যারামিটার মানগুলি একই বা ভিন্ন হয়। বিভাগগুলি একটি প্রতিরোধ দ্বারা ক্যাসকেড করা হয়, যাকে অক্ষীয় প্রতিরোধ বলা হয়। চিত্র 6 একটি স্নায়ুকোষের একটি কম্পার্টমেন্টাল মডেল দেখায় যা ঝিল্লি মডেলের উপর বিকশিত হয়। ডেনড্রাইট হল অন্যান্য নিউরন থেকে ইনপুট গ্রহণকারী পোস্টসিনেপটিক রিসেপ্টর; এবং এক বা একাধিক অ্যাক্সন টার্মিনাল সহ অ্যাক্সন অন্যান্য নিউরনে নিউরোট্রান্সমিটার প্রেরণ করে। দ্বিতীয় বিল্ডিং ব্লক হল অ্যাকশন সম্ভাবনার হজকিন-হাক্সলি (এইচএইচ) মডেল। যখন ডেনড্রাইট থেকে ঝিল্লি সম্ভাব্যতা বিশ্রাম ঝিল্লি সম্ভাব্যতা অতিক্রম করে, তখন নিউরন কোষ দ্বারা একটি স্পন্দন উৎপন্ন হয় এবং অ্যাক্সন বরাবর প্রচারিত হয়। এই পালসকে অ্যাকশন সম্ভাব্যতা বলা হয় এবং এইচ. এইচ মডেল হল সমীকরণের একটি সেট যা মডেলের নকশা এবং পরামিতি মানগুলির পছন্দ দ্বারা পরীক্ষামূলক তথ্যের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য তৈরি করা হয়। অন্যান্য ধরনের আয়ন ধারণকারী আরও জটিল নিউরনের মডেলগুলি প্রতিটি আয়নিক চ্যানেলের জন্য সমতুল্য বর্তনীতে অতিরিক্ত ব্যাটারি এবং প্রতিরোধ জোড়া যোগ করে প্রাপ্ত করা যেতে পারে। আয়নিক চ্যানেলগুলি নিষ্ক্রিয় বা সক্রিয় হতে পারে কারণ এগুলি ভোল্টেজ দ্বারা গেটেড হতে পারে বা লিগ্যান্ড হতে পারে। সক্রিয় চ্যানেল পরিস্থিতি সামলানোর জন্য বর্ধিত এইচ. এইচ মডেল তৈরি করা হয়েছে। যদিও এমন কিছু নিউরন রয়েছে যা শারীরবৃত্তীয়ভাবে একে অপরের সাথে সংযুক্ত, তবে বেশিরভাগ সিনাপ্সে একটি ফাটল জুড়ে রাসায়নিক প্রক্রিয়া দ্বারা তথ্য প্রেরণ করা হয়। সিনাপ্সগুলিও গণনামূলকভাবে মডেল করা হয়। জটিলতার পরবর্তী স্তর হল ক্রিয়া সম্ভাবনার প্রবাহ, যা উৎপন্ন হয়, যার প্যাটার্নে প্রেরিত সংকেতের কোডিং তথ্য থাকে। মূলত দুই ধরনের অ্যাকশন সম্ভাব্যতা বা স্পাইক রয়েছে, যা উৎপন্ন হয়। একটি হল "ইন্টিগ্রেটেড-অ্যান্ড-ফায়ার" (যেটিকে আমরা এখনও পর্যন্ত সম্বোধন করেছি) এবং অন্যটি যা হার ভিত্তিক। পরেরটি এমন একটি প্রবাহ যার হার পরিবর্তিত হয়। সিনাপ্স জুড়ে যাওয়া সংকেতটি প্রয়োগের উপর ভিত্তি করে একটি নির্ধারক বা স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া হিসাবে মডেল করা যেতে পারে (বিভাগ 3.7 দেখুন)। আরেকটি শারীরবৃত্তীয় জটিলতা হল যখন নিউরনের একটি জনসংখ্যা, যেমন দূরদর্শী ব্যবস্থায় নিউরনের একটি কলাম, পরিচালনা করা প্রয়োজন। এটি দলের সম্মিলিত আচরণ বিবেচনা করে করা হয় (কোটার, আর., নিলসন, পি., ডাইর্ফজেল্ড-জনসন, জে., সমার, এফ. টি., এবং নর্থঅফ, জি. (2002))। স্পাইকিং নিউরন মডেল অ্যাকশন সম্ভাব্যতা বা স্পাইক নিজেই কোনও তথ্য বহন করে না। এটি স্পাইকের প্রবাহ, যাকে স্পাইক ট্রেন বলা হয়, যা স্পাইকের সংখ্যা এবং প্যাটার্ন এবং স্পাইকের সময় সম্পর্কে তথ্য বহন করে। পোস্টসিনেপটিক সম্ভাব্যতা ইতিবাচক, উত্তেজক সিনাপ্স বা নেতিবাচক, প্রতিরোধমূলক সিনাপ্স হতে পারে। মডেলিং-এ, পোস্টসিনেপটিক নিউরনে ডেনড্রাইট দ্বারা প্রাপ্ত পোস্টসিনেপটিক সম্ভাব্যতা একত্রিত হয় এবং যখন সমন্বিত সম্ভাব্যতা বিশ্রাম সম্ভাব্যতা অতিক্রম করে, তখন নিউরন তার অ্যাক্সন বরাবর একটি ক্রিয়া সম্ভাব্যতা নিক্ষেপ করে। এই মডেলটি ইন্টিগ্রেট-অ্যান্ড-ফায়ার (আইএফ) মডেল যা ধারা 2.3-এ উল্লেখ করা হয়েছে। আইএফ মডেলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত স্পাইক রেসপন্স মডেল (এসআরএম) (গার্স্টনার, ডব্লিউ. (1995) পেজস 738-758) নামে একটি মডেল যা ইনপুট উদ্দীপক সংকেতের সাথে জটিল ইমপালস ফাংশন প্রতিক্রিয়ার উপর নির্ভরশীল। এটি স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য উন্নত বিপুল সংখ্যক মডেলের ভিত্তি তৈরি করে। স্পাইক ট্রেনের আইএফ এবং এসআর মডেল টাইপ আই নিউরনে ঘটে, যেখানে শূন্য থেকে শুরু হওয়া উদ্দীপক স্রোতের বৃদ্ধির সাথে সাথে স্পাইক হার বা ঘটনার স্পাইক ফ্রিকোয়েন্সি মসৃণভাবে বৃদ্ধি পায়। স্পাইক ট্রেন উৎপাদনের আরেকটি ঘটনা টাইপ II নিউরনে ঘটে, যেখানে বিশ্রাম সম্ভাব্য প্রান্তিকে ফায়ারিং ঘটে, তবে একটি অ-শূন্য ফ্রিকোয়েন্সিতে কোয়ান্টাম লাফ দিয়ে। স্পাইক ট্রেনের হার (ফ্রিকোয়েন্সি) ব্যবহার করে মডেলগুলি তৈরি করা হয়েছে এবং এগুলিকে হার-ভিত্তিক মডেল বলা হয়। স্নায়ুতন্ত্রের কার্যকারিতা বোঝার জন্য যা গুরুত্বপূর্ণ তা হল নিউরনের ক্রিয়া সম্ভাব্যতা দ্বারা বার্তাটি কীভাবে কোড করা হয় এবং পরিবহন করা হয়। যে সংকেতটি প্রচারিত হচ্ছে তা কীভাবে স্পাইকগুলিতে কোড করা হয় সে সম্পর্কে দুটি তত্ত্ব রয়েছে যে এটি পালস কোড নাকি রেট কোড। প্রথমটিতে, এটি উদ্দীপকের সময় থেকে প্রথম স্পাইকের সময় বিলম্ব যা পোস্টসিনেপটিক রিসিভার দ্বারা দেখা যায় যা কোডিং নির্ধারণ করে। রেট কোডে, স্পাইকের গড় হার কোডিংকে প্রভাবিত করে। প্রতিটি ক্ষেত্রে প্রকৃত শারীরবৃত্তীয় ঘটনা কোনটি তা নিশ্চিত নয়। যাইহোক, উভয় ক্ষেত্রেই গণনামূলকভাবে মডেল করা যেতে পারে এবং পরীক্ষামূলক ফলাফলের সাথে মিল রাখার জন্য পরামিতিগুলি পরিবর্তিত হয়। পালস মোড মডেলের তুলনায় আরও জটিল এবং অসংখ্য বিস্তারিত নিউরনের মডেল এবং জনসংখ্যার মডেলগুলি গার্স্টনার এবং কিস্টলার দ্বারা জার্স্টনার, ডব্লিউ., অ্যান্ড কিস্টলার, ডব্লিউ. (2002)-এর পার্টস I এবং II এবং স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., এবং উইলশ, ডি. (2011)-এর অধ্যায় 8-এ বর্ণনা করা হয়েছে। এসআর মডেলের সঙ্গে যুক্ত আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল স্পাইক-টাইম-ডিপেন্ডেন্ট-প্লাস্টিসিটি। এটি সিনাপ্সের নমনীয়তার উপর হেবের স্বীকার্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি, যেখানে বলা হয়েছে যে "যে নিউরনগুলি একসঙ্গে কাজ করে সেগুলি একসঙ্গে কাজ করে"। এর ফলে সিনাপ্স একটি দীর্ঘমেয়াদী ক্ষমতা (এলটিপি) বা দীর্ঘমেয়াদী বিষণ্নতা (এলটিডি) হয়ে ওঠে। প্রথমটি হল দুটি নিউরনের মধ্যে সিনাপ্সকে শক্তিশালী করা যদি পোস্টসিনেপটিক স্পাইক সাময়িকভাবে প্রিসিনেপটিক স্পাইকের পরে অবিলম্বে অনুসরণ করে। পরবর্তী ক্ষেত্রে যদি এটি বিপরীত হয়, অর্থাৎ, পোস্টসিনেপটিক স্পাইকের পরে প্রিসিনেপটিক স্পাইক ঘটে। জার্স্টনার, ডব্লিউ. অ্যান্ড কিস্টলার, ডব্লিউ. (2002) অধ্যায় 10-এ এবং স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., এবং উইলশ, ডি. (2011) অধ্যায় 7-এ প্লাস্টিসিটি এবং কোডিং সম্পর্কিত হেবিয়ান মডেল সম্পর্কিত বিভিন্ন মডেল নিয়ে আলোচনা করেছেন। স্নায়ুতন্ত্রের নেটওয়ার্ক মডেলগুলি ছোট, মাঝারি এবং বড় নেটওয়ার্কগুলির জন্য মডেলগুলি বিকাশের সাথে জড়িত চ্যালেঞ্জ হ 'ল হজকিন-হাক্সলি স্নায়ুতন্ত্রের মডেলগুলির মধ্যে বৈধ সরলীকরণ অনুমান করে এবং সেই মডেলগুলি ডিজাইন করার জন্য যথাযথভাবে প্রসারিত করে জটিলতা হ্রাস করা (স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., এবং উইলশ, ডি. (2011), কটার, আর., নিলসন, পি., ডাইর্ফজেল্ড-জনসন, জে., সমার, এফ. টি., এবং নর্থঅফ, জি. (2002), এবং জার্স্টনার, ডব্লিউ., এবং কিস্টলার, ডব্লিউ. (2002) এর অধ্যায় 9 দেখুন)। নেটওয়ার্ক মডেলগুলিকে নিউরনগুলির নেটওয়ার্ক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে যা বিভিন্ন স্তরের কর্টেক্স বা নিউরন জনসংখ্যার মাধ্যমে বহু-স্তরের নিউরন হিসাবে আন্তঃসংযুক্ত হয়। স্নায়ুকোষের স্থানিক অবস্থান 1-, 2-বা 3-মাত্রিক হতে পারে; পরেরগুলিকে ছোট-বিশ্ব নেটওয়ার্ক বলা হয় কারণ তারা স্থানীয় অঞ্চলের সাথে সম্পর্কিত। নিউরন উত্তেজনাপূর্ণ বা প্রতিরোধমূলক হতে পারে, তবে উভয়ই নয়। মডেলিং নকশা নির্ভর করে নিউরোনাল মডেলের কৃত্রিম নিউরন বা জৈবিক নিউরন কিনা তার উপর। ফায়ারিং মোডের জন্য টাইপ I বা টাইপ II পছন্দ করতে হবে। নিউরনে সংকেত দেওয়া হার-ভিত্তিক নিউরন, স্পাইকিং রেসপন্স নিউরন বা গভীর-মস্তিষ্ক উদ্দীপিত হতে পারে। নেটওয়ার্কটি ফিড ফরওয়ার্ড বা পুনরাবৃত্ত ধরনের হিসাবে ডিজাইন করা যেতে পারে। গণনামূলক সম্পদ সক্ষমতার জন্য নেটওয়ার্ককে পরিমাপ করা প্রয়োজন। বড় আকারের থ্যালামোকর্টিকাল সিস্টেমগুলি ব্লু ব্রেইন প্রকল্পের (মার্কাম, এইচ. (2006)) পদ্ধতিতে পরিচালিত হয়। স্নায়ুতন্ত্রের বিকাশের মডেলগুলি এইচ. এইচ মডেলের উপর ভিত্তি করে স্নায়ুতন্ত্রের আচরণের মতো শারীরবৃত্তীয় শারীরবৃত্তীয় এবং অঙ্গসংস্থানের বিকাশের মডেলিংয়ের জন্য কোনও সাধারণ মডেলিং ধারণা বিদ্যমান নেই। শ্যাঙ্কলে, ডব্লিউ. আর., হারা, জে., ফ্যালন, জে. এইচ., এবং ল্যান্ডিং, বি. এইচ. (2002) গণনামূলক মডেলে মানব মস্তিষ্কের কর্টেক্সের নিউরোঅ্যানেটমিক্যাল ডেটার প্রয়োগের বর্ণনা দিয়েছেন। স্টের্যাট, ডি., গ্রাহাম, বি., গিলিস, এ., এবং উইলশ, ডি. (2011) স্নায়ু কোষের অঙ্গসংস্থানবিদ্যা, কোষ শারীরবৃত্তীয়, কোষের প্যাটার্ন, চক্ষু আধিপত্যের নিদর্শন এবং স্নায়ু কোষ ও পেশী এবং রেটিনোটোপিক মানচিত্রের মধ্যে সংযোগের বিকাশে গণনামূলক মডেলিংয়ের স্নায়ুতন্ত্রের দিকগুলি নিয়ে আলোচনা করেছেন। কারেইরা-পারপিনান, এম. এ। & গুডহিল, জি. জে। (2002) ভিজ্যুয়াল কর্টেক্সের কম্পিউটারাইজড মডেলগুলির অপ্টিমাইজেশনের সাথে মোকাবিলা করে। মডেলিং সরঞ্জাম বিপুল সংখ্যক মডেল তৈরি করা হয়েছে, তথ্য প্রচারের জন্য সরঞ্জাম তৈরি করা হয়েছে, পাশাপাশি মডেল বিকাশের জন্য প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা হয়েছে। বেশ কয়েকটি সাধারণ সরঞ্জাম, যেমন জেনেসিস, নিউরন, এক্সপিপি এবং নিওসিম পাওয়া যায় এবং হাকা, এম. (2002) দ্বারা আলোচনা করা হয়েছে। আরও দেখুন সংযোগবাদ গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান নিউরোএথিক্স নন-স্পাইকিং নিউরন ট্রায়ুন ব্রেইন রেফারেন্স গণনামূলক স্নায়ুবিজ্ঞান স্নায়বিক বর্তনী জ্ঞানীয় মডেলিং