Nervous system network models
માનવ ચેતાતંત્રના નેટવર્કમાં ગાંઠો (ઉદાહરણ તરીકે, ચેતાકોષો) નો સમાવેશ થાય છે જે કડીઓ દ્વારા જોડાયેલા હોય છે (ઉદાહરણ તરીકે, સિનેપ્સ). જોડાણને શારીરિક, કાર્યાત્મક અથવા ઇલેક્ટ્રોફિઝિયોલોજીકલ રીતે જોઈ શકાય છે. આ વિકિપીડિયાના કેટલાક લેખોમાં રજૂ કરવામાં આવ્યા છે જેમાં જોડાણવાદનો સમાવેશ થાય છે. પેરેલલ ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ પ્રોસેસિંગ (પીડીપી), બાયોલોજિકલ ન્યુરલ નેટવર્ક, આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. કે. એ.) ન્યુરલ નેટવર્ક), કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ, તેમજ એસ્કોલી, જી. એ. ના કેટલાક પુસ્તકોમાં. (2002), સ્ટેરેટ, ડી., ગ્રેહામ, બી., ગિલીઝ, એ., એન્ડ વિલશો, ડી. (2011), ગર્સ્ટનર, ડબલ્યુ., એન્ડ કિસ્ટલર, ડબલ્યુ. (2002), અને રુમેલહાર્ટ, જે. એલ., મેકક્લેલેન્ડ, જે. એલ., અને પી. ડી. પી. રિસર્ચ ગ્રૂપ (1986) અન્ય લોકો વચ્ચે. આ લેખનું કેન્દ્ર ન્યુરલ નેટવર્ક (ન્યુરોન મોડેલ પર આધારિત તકનીકી ન્યુરોનલ નેટવર્ક) ના મોડેલિંગનો વ્યાપક દૃષ્ટિકોણ છે. એકવાર પરિપ્રેક્ષ્ય અને જોડાણ પર આધારિત અભિગમ પસંદ કરવામાં આવે તે પછી, મોડેલો માઇક્રોસ્કોપિક (આયન અને ચેતાકોષ), મેસોસ્કોપિક (કાર્યાત્મક અથવા વસ્તી), અથવા મેક્રોસ્કોપિક (સિસ્ટમ) સ્તરે વિકસાવવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગ એ એવા મોડેલ્સનો ઉલ્લેખ કરે છે જે કમ્પ્યુટિંગ સાધનોનો ઉપયોગ કરીને વિકસાવવામાં આવે છે. પરિચય ચેતાતંત્રમાં ચેતાકોષો અને ચેતાકોષોથી બનેલા નેટવર્કનો સમાવેશ થાય છે જે પેશીઓ સાથે જોડાયેલા હોય છે અને તેને નિયંત્રિત કરે છે તેમજ માનવ વિચારો અને વર્તનને અસર કરે છે. ચેતાતંત્રના ન્યુરલ નેટવર્કના મોડેલિંગમાં ઘણા પરિબળોને ધ્યાનમાં લેવા પડે છે. મગજ અને ન્યુરલ નેટવર્કને એક સંકલિત અને સ્વ-સમાવિષ્ટ ફર્મવેર સિસ્ટમ તરીકે ગણવું જોઈએ જેમાં હાર્ડવેર (અંગો), સોફ્ટવેર (પ્રોગ્રામ્સ), મેમરી (ટૂંકા ગાળાના અને લાંબા ગાળાના), ડેટાબેઝ (કેન્દ્રિત અને વિતરિત), અને સક્રિય તત્વોનું જટિલ નેટવર્ક (જેમ કે ચેતાકોષો, ચેતાપેશકો અને પેશીઓ) અને નિષ્ક્રિય તત્વો (જેમ કે દ્રશ્ય અને શ્રાવ્ય પ્રણાલીના ભાગો) કે જે શરીરની અંદર અને બહાર માહિતી વહન કરે છે. શા માટે કોઈ વ્યક્તિ મગજ અને ન્યુરલ નેટવર્કનું મોડેલ બનાવવા માંગે છે? જીવનના તમામ ક્ષેત્રોમાં અત્યંત અત્યાધુનિક કોમ્પ્યુટર પ્રણાલીઓ વિકસાવવામાં આવી છે અને તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, તેમ છતાં તે હાર્ડવેર અને સોફ્ટવેર ક્ષમતાઓમાં માનવ પ્રણાલીની નજીક ક્યાંય નથી. તેથી, વૈજ્ઞાનિકો માનવ કામગીરી પ્રણાલીને સમજવા અને તેની કાર્યક્ષમતાઓનું અનુકરણ કરવાનો પ્રયાસ કરવા માટે કાર્યરત છે. આ પરિપૂર્ણ કરવા માટે, વ્યક્તિએ તેના ઘટકો અને કાર્યોનું મોડેલ બનાવવાની જરૂર છે અને વાસ્તવિક જીવન સાથે તેના પ્રદર્શનને માન્ય કરવાની જરૂર છે. સારી રીતે સિમ્યુલેટેડ ચેતાતંત્રના કોમ્પ્યુટેશનલ નમૂનાઓ ચેતાતંત્રને શીખવામાં અને તેને વાસ્તવિક જીવનની સમસ્યાના ઉકેલોમાં લાગુ કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે. મગજ શું છે અને ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે? વિભાગ 2.1 અગાઉના પ્રશ્નને ઉત્ક્રાંતિના દ્રષ્ટિકોણથી સંબોધિત કરે છે. બીજા પ્રશ્નનો જવાબ રેમન વાય કાજલ (1894) દ્વારા પ્રસ્તાવિત ન્યુરલ સિદ્ધાંત પર આધારિત છે. તેમણે ધારણા કરી હતી કે પ્રાથમિક જૈવિક એકમ એક સક્રિય કોષ છે, જેને ચેતાકોષ કહેવાય છે, અને માનવ મશીન એક વિશાળ નેટવર્ક દ્વારા ચલાવવામાં આવે છે જે આ ચેતાકોષોને જોડે છે, જેને ચેતાકોષ (અથવા ચેતાકોષીય) નેટવર્ક કહેવાય છે. ચેતાતંત્ર ધરાવતી માનવ મશીન બનાવવા માટે ચેતાતંત્ર માનવ અંગો સાથે સંકલિત છે. ચેતાતંત્રના વિવિધ પાસાઓના અસંખ્ય નમૂનાઓ વિકસાવવામાં આવ્યા છે અને ઉપર ઓળખાયેલા ઘણા વિકિપીડિયા લેખો છે જે આ વિષય પર તૈયાર કરવામાં આવ્યા છે. આ લેખનો હેતુ તમામ નમૂનાઓનો વ્યાપક દૃષ્ટિકોણ રજૂ કરવાનો અને વિવિધ સ્રોતોના સંદર્ભમાં વાચકને, ખાસ કરીને શિખાઉ માણસને, ન્યુરોસાયન્સ પ્રદાન કરવાનો છે. નેટવર્કની લાક્ષણિકતાઓ ન્યુરલ નેટવર્કનું મૂળભૂત માળખાકીય એકમ સક્રિય જંકશન દ્વારા એક ચેતાકોષનું બીજા સાથે જોડાણ છે, જેને સિનેપ્સ કહેવાય છે. વ્યાપક રીતે ભિન્ન લાક્ષણિકતાઓના ચેતાકોષો સિનેપ્સ દ્વારા એકબીજા સાથે જોડાયેલા હોય છે, જેની લાક્ષણિકતાઓ પણ વિવિધ રાસાયણિક અને વિદ્યુત ગુણધર્મોની હોય છે. મગજ અને ન્યુરલ નેટવર્કના તમામ સંભવિત મોડેલિંગનો વ્યાપક દૃષ્ટિકોણ રજૂ કરવામાં, એક અભિગમ એ છે કે નેટવર્કની લાક્ષણિકતાઓ અને જે લક્ષ્યાંકો પૂર્ણ કરવાની જરૂર છે તેના આધારે સામગ્રીને ગોઠવવી. પછીનું કાં તો મગજ અને ચેતાતંત્રને વધુ સારી રીતે સમજવા માટે હોઈ શકે છે અથવા કુલ અથવા આંશિક ચેતાતંત્રમાંથી મેળવેલા જ્ઞાનને કૃત્રિમ બુદ્ધિ, ન્યુરોએથિક્સ અથવા સમાજ માટે તબીબી વિજ્ઞાનમાં સુધારા જેવા વાસ્તવિક વિશ્વ કાર્યક્રમો પર લાગુ કરવા માટે હોઈ શકે છે. નેટવર્ક જોડાણ અને નમૂનાઓ ઉચ્ચ સ્તરની રજૂઆત પર, ચેતાકોષોને ત્રણમાંથી એક રીતે ચેતાતંત્ર રચવા માટે અન્ય ચેતાકોષો સાથે જોડાયેલા તરીકે જોઈ શકાય છે. ચોક્કસ નેટવર્કને શારીરિક રીતે (અથવા શારીરિક રીતે) જોડાયેલા નેટવર્ક તરીકે રજૂ કરી શકાય છે અને તે રીતે મોડેલિંગ કરી શકાય છે. આના માટે ઘણા અભિગમો છે (જુઓ એસ્કોલી, જી. એ. (2002) સ્પોર્ન્સ, ઓ. (2007), કનેક્શનિઝમ, રુમેલહાર્ટ, જે. એલ., મેકક્લેલેન્ડ, જે. એલ., અને પી. ડી. પી. રિસર્ચ ગ્રૂપ (1986), અર્બીબ, એમ. એ. (2007). અથવા, તે એક કાર્યાત્મક નેટવર્ક બનાવી શકે છે જે ચોક્કસ કાર્ય કરે છે અને તે મુજબ મોડેલિંગ કરે છે (હની, સી. જે., કોટર, આર., બ્રેકસ્પિયર, આર., અને સ્પોર્ન્સ, ઓ. (2007), અર્બીબ, એમ. એ. (2007). ત્રીજી રીત એ છે કે ગાણિતિક સમીકરણોના સમૂહના સ્વરૂપમાં ગાણિતિક નમૂના દ્વારા ચેતા પ્રણાલીના જૈવિક ઘટકોની કામગીરીના સિદ્ધાંતની પૂર્વધારણા કરવી. સમીકરણના ચલ એ પ્રતિરૂપિત કરવામાં આવતા અસ્તિત્વના કેટલાક અથવા તમામ ન્યુરોબાયોલોજીકલ ગુણધર્મો છે, જેમ કે ડેંડ્રાઇટના પરિમાણો અથવા ચેતાકોષમાં ચેતાક્ષ સાથે ક્રિયા ક્ષમતાનો ઉત્તેજના દર. ગાણિતિક સમીકરણોને કોમ્પ્યુટેશનલ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને ઉકેલવામાં આવે છે અને પરિણામો સિમ્યુલેશન અથવા પ્રાયોગિક પ્રક્રિયાઓ દ્વારા માન્ય કરવામાં આવે છે. મોડેલિંગના આ અભિગમને કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ કહેવામાં આવે છે. આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ મગજના આયનીય સ્તરથી સિસ્ટમ સ્તર સુધીના ઘટકોનું નમૂના બનાવવા માટે થાય છે. આ પદ્ધતિ જૈવિક ઘટકોની સંકલિત પ્રણાલીના મોડેલિંગ માટે લાગુ પડે છે જે મધ્યવર્તી સક્રિય ચેતાકોષો દ્વારા એક ચેતાકોષથી બીજા ચેતાકોષમાં માહિતી સંકેત વહન કરે છે જે સંકેત પસાર કરી શકે છે અથવા નવા અથવા વધારાના સંકેતો બનાવી શકે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ અભિગમનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે અને તે બે સામાન્ય નમૂનાઓ પર આધારિત છે, એક કોષ પટલ સંભવિત ગોલ્ડમેન (1943) અને હોજકિન અને કાટ્ઝ (1949), અને બીજું ક્રિયા સંભવિત (માહિતી સંકેત) ના હોજકિન-હક્સલી મોડેલ પર આધારિત છે. મૉડલિંગ સ્તરો સ્ટેરેટ, ડી., ગ્રેહામ, બી., ગિલીઝ, એ., અને વિલશો, ડી. (2011) ન્યુરોસાયન્સના જૈવિક મોડેલને આયન ચેનલોથી લઈને ચેતાતંત્રના સ્તર સુધી કદ અને કાર્યના આધારે નવ સ્તરોમાં વર્ગીકૃત કરે છે. કોષ્ટક 1 ન્યુરોનલ નેટવર્ક માટે આના પર આધારિત છે. સ્પોર્ન્સ, ઓ. (2007) માળખાકીય અને કાર્યાત્મક પ્રકારો પર આધારિત મગજ જોડાણ, મોડેલિંગ પરના તેમના લેખમાં રજૂ કરે છે. ચેતાકોષ અને સિનેપ્ટિક સ્તરે જોડાતું નેટવર્ક માઇક્રોસ્કેલમાં આવે છે. જો ચેતાકોષોને સ્તંભો અને લઘુ સ્તંભોની વસ્તીમાં જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે, તો સ્તરને મેસોસ્કેલ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. મેક્રોસ્કેલ પ્રતિનિધિત્વ નેટવર્કને આંતર-પ્રાદેશિક માર્ગો દ્વારા જોડાયેલા મગજના પ્રદેશો તરીકે માને છે. અરબીબ, એમ. એ. (2007) મોડ્યુલર મોડેલમાં, મોડ્યુલો અને પેટા મોડ્યુલોમાં સિસ્ટમની અધિક્રમિક રચનાને ધ્યાનમાં લે છે. સિગ્નલિંગ સ્થિતિ ન્યુરોનલ સિગ્નલમાં આશરે 100 મિલીવોલ્ટ કંપનવિસ્તાર અને લગભગ 1 થી 2 મિલિસેકન્ડના સમયગાળાના ટૂંકા વિદ્યુત સ્પંદનોના પ્રવાહનો સમાવેશ થાય છે (ગેર્સ્ટનર, ડબલ્યુ., અને કિસ્ટલર, ડબલ્યુ. (2002) પ્રકરણ 1). વ્યક્તિગત કઠોળ એક્શન પોટેન્શિયલ અથવા સ્પાઇક્સ છે અને કઠોળની સાંકળને સ્પાઇક ટ્રેન કહેવામાં આવે છે. એક્શન પોટેન્શિયલમાં કોઈ માહિતી હોતી નથી. સ્પાઇક ટ્રેનની શરૂઆતનો સમય, સ્પાઇક્સનો દર અથવા આવર્તન અને સ્પાઇક ટ્રેનમાં સ્પાઇક્સની સંખ્યા અને પેટર્નનું સંયોજન માહિતી સામગ્રી અથવા સિગ્નલ સંદેશની કોડિંગ નક્કી કરે છે. આકૃતિ 1 માં બતાવ્યા પ્રમાણે ચેતાકોષના કોષમાં ત્રણ ઘટકો છે-ડેંડ્રાઇટ્સ, સોમા અને એક્સોન. ડેન્ડ્રાઇટ્સ, જે શાખાઓવાળા વૃક્ષના આકારના હોય છે, જેને આર્બોર કહેવાય છે, તે અન્ય ચેતાકોષોમાંથી સંદેશ મેળવે છે જેની સાથે ચેતાકોષ ચેતોપાગમ દ્વારા જોડાયેલ હોય છે. સિનેપ્સમાંથી દરેક ડેંડ્રાઇટ દ્વારા પ્રાપ્ત ક્રિયા ક્ષમતાને પોસ્ટસિનેપ્ટિક ક્ષમતા કહેવામાં આવે છે. પોસ્ટસિનેપ્ટિક પોટેન્શિયલનો સંચિત સરવાળો સોમને આપવામાં આવે છે. અંદર અને બહારના પ્રવાહીના આયનીય ઘટકો કોષ પટલને લગભગ 65 મિલીવોલ્ટની વિશ્રામી ક્ષમતા પર જાળવી રાખે છે. જ્યારે સંચિત પોસ્ટસિનેપ્ટિક પોટેન્શિયલ વિશ્રામી પોટેન્શિયલ કરતાં વધી જાય છે, ત્યારે સેલ બોડી અથવા સોમા દ્વારા એક એક્શન પોટેન્શિયલ ઉત્પન્ન થાય છે અને ચેતાક્ષ સાથે પ્રસારિત થાય છે. ચેતાક્ષમાં એક અથવા વધુ ટર્મિનલ હોઈ શકે છે અને આ ટર્મિનલ ચેતાપ્રેષકોને ચેતાકોષ સાથે જોડાયેલા ચેતાપ્રેષકોમાં પ્રસારિત કરે છે. ડેંડ્રાઇટ્સ દ્વારા પ્રાપ્ત ઉત્તેજનાના આધારે, સોમા એક અથવા વધુ સારી રીતે અલગ ક્રિયા ક્ષમતા અથવા સ્પાઇક ટ્રેન પેદા કરી શકે છે. જો ઉત્તેજના પટલને હકારાત્મક ક્ષમતા તરફ દોરી જાય છે, તો તે એક ઉત્તેજક ચેતાકોષ છે; અને જો તે વિશ્રામી ક્ષમતાને નકારાત્મક દિશામાં આગળ ધપાવે છે, તો તે એક અવરોધક ચેતાકોષ છે. એક્શન પોટેન્શિયલની પેઢીને "ફાયરિંગ" કહેવામાં આવે છે. ઉપર વર્ણવેલ ફાયરિંગ ચેતાકોષને સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષ કહેવામાં આવે છે. આપણે વિભાગ 3.6 માં ચેતાકોષની વિદ્યુત સર્કિટનું મોડેલ બનાવીશું. બે પ્રકારના સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષો છે. જો ઉત્તેજના થ્રેશોલ્ડ સ્તરથી ઉપર રહે છે અને આઉટપુટ સ્પાઇક ટ્રેન છે, તો તેને ઇન્ટિગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર (IF) ચેતાકોષ મોડેલ કહેવામાં આવે છે. જો આઉટપુટને સર્કિટના આવેગના પ્રતિભાવ પર આધારિત તરીકે મોડેલિંગ કરવામાં આવે, તો તેને સ્પાઇક રિસ્પોન્સ મોડેલ (એસઆરએમ) (ગેસ્ટનર, ડબલ્યુ. (1995)) કહેવામાં આવે છે. સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષ મોડેલ ધારે છે કે સ્પાઇકિંગ ટ્રેનની આવર્તન (જે દરે સ્પાઇક્સ ઉત્પન્ન થાય છે તેનો વ્યસ્ત) 0 થી શરૂ થાય છે અને ઉત્તેજના પ્રવાહ સાથે વધે છે. અન્ય એક કાલ્પનિક મોડેલ છે જે થ્રેશોલ્ડ પર ફાયરિંગ થવાની રચના કરે છે, પરંતુ સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષ મોડેલની જેમ આવર્તનમાં સરળ વૃદ્ધિથી વિપરીત આવર્તનમાં ક્વોન્ટમ જમ્પ છે. આ મોડેલને રેટ મોડેલ કહેવામાં આવે છે. ગેર્સ્ટનર, ડબલ્યુ., એન્ડ કિસ્ટલર, ડબલ્યુ. (2002), અને સ્ટેરેટ, ડી., ગ્રેહામ, બી., ગિલીઝ, એ., અને વિલશો, ડી. (2011) સ્પિકિંગ ચેતાકોષ મોડેલો અને રેટ ચેતાકોષ મોડેલોની વિગતવાર સારવાર માટે સારા સ્રોતો છે. જૈવિક વિ. કૃત્રિમ ચેતાતંત્ર જૈવિક ચેતાકોષોના વર્તન પર આધારિત નમૂનાઓ માટે મેકકુલોચ, ડબલ્યુ. એસ. એન્ડ પિટ્સ, ડબલ્યુ. (1943) દ્વારા કૃત્રિમ ચેતાતંત્ર નેટવર્ક (એ. એન. એન.) ની વિભાવના રજૂ કરવામાં આવી હતી. નોર્બર્ટ વીનર (1961) એ આ નવા ક્ષેત્રને સાયબરનેટિક્સનું લોકપ્રિય નામ આપ્યું, જેનો સિદ્ધાંત ઇજનેરી, જીવવિજ્ઞાન, નિયંત્રણ પ્રણાલીઓ, મગજના કાર્યો અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન વચ્ચે આંતરશાખાકીય સંબંધ છે. કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન ક્ષેત્રની પ્રગતિ સાથે, વોન ન્યુમેન-પ્રકારનું કોમ્પ્યુટર ન્યુરોસાયન્સ અભ્યાસની શરૂઆતમાં રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. પરંતુ તે પ્રતીકાત્મક પ્રક્રિયા, બિનનિર્ધારિત ગણતરીઓ, ગતિશીલ અમલ, સમાંતર વિતરિત પ્રક્રિયા અને વ્યાપક જ્ઞાન પાયાના સંચાલન માટે યોગ્ય ન હતું, જે જૈવિક ચેતા નેટવર્ક કાર્યક્રમો માટે જરૂરી છે; અને મન જેવા મશીન વિકાસની દિશા લર્નિંગ મશીનમાં બદલાઈ ગઈ. ત્યારથી કોમ્પ્યુટિંગ ટેકનોલોજી વ્યાપક રીતે આગળ વધી છે અને કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ હવે જૈવિક ન્યુરલ નેટવર્ક માટે વિકસિત ગાણિતિક મોડેલોને સંભાળવામાં સક્ષમ છે. કૃત્રિમ અને જૈવિક ન્યુરલ નેટવર્ક બંનેમાં સંશોધન અને વિકાસ પ્રગતિ કરી રહ્યા છે, જેમાં બંનેને મર્જ કરવાના પ્રયાસો સામેલ છે. નર્વસ સિસ્ટમ મોડેલ્સ ઇવોલ્યુશનરી મગજ મોડેલ "મગજની ત્રિપુટી સિદ્ધાંત" મેકલીન, પી. (2003) એ મગજના સંગઠનાત્મક માળખાને સિદ્ધાંતિત કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ઘણા મોડેલ્સમાંથી એક છે. મગજનું સૌથી પ્રાચીન ચેતા માળખું મગજનો દાંડો અથવા "ગરોળીનું મગજ" છે. બીજો તબક્કો લિમ્બિક અથવા પેલિયો-સસ્તન મગજ છે અને પ્રાણીઓના અસ્તિત્વ માટે જરૂરી ચાર કાર્યો કરે છે-લડાઈ, ખોરાક, ભાગી જવું અને વ્યભિચાર. ત્રીજો તબક્કો નિયોકોર્ટેક્સ અથવા નિયો-સસ્તન મગજ છે. ઉચ્ચ જ્ઞાનાત્મક કાર્યો જે મનુષ્યને અન્ય પ્રાણીઓથી અલગ પાડે છે તે મુખ્યત્વે આચ્છાદનમાં હોય છે. સરીસૃપ મગજ સ્નાયુઓ, સંતુલન અને સ્વાયત્ત કાર્યોને નિયંત્રિત કરે છે, જેમ કે શ્વાસ અને ધબકારા. મગજનો આ ભાગ સક્રિય હોય છે, ઊંડી ઊંઘમાં પણ. લિમ્બિક સિસ્ટમમાં હાયપોથેલેમસ, હિપ્પોકેમ્પસ અને એમિગડાલાનો સમાવેશ થાય છે. નિયોકોર્ટેક્સમાં આચ્છાદન અને મગજનો સમાવેશ થાય છે. તે વાંદરાઓના મગજ અને ખાસ કરીને માનવ પ્રજાતિને અનુરૂપ છે. ત્રણ મગજમાંથી દરેક ચેતા દ્વારા અન્ય બે સાથે જોડાયેલું છે, પરંતુ દરેક અલગ ક્ષમતાઓ સાથે તેની પોતાની મગજ પ્રણાલી તરીકે કામ કરે છે. (ટ્રાયુન મગજમાં ચિત્ર જુઓ.) પી. ડી. પી./જોડાણવાદી મોડેલ જોડાણવાદી મોડેલ સમાંતર વિતરિત પ્રક્રિયા માળખામાંથી વિકસિત થયું છે જે મેટાથિયરી બનાવે છે જેમાંથી ચોક્કસ કાર્યક્રમો માટે ચોક્કસ મોડેલો પેદા કરી શકાય છે. પી. ડી. પી. અભિગમ (રુમેલહાર્ટ, જે. એલ., મેકક્લેલેન્ડ, જે. એલ., અને પી. ડી. પી. રિસર્ચ ગ્રૂપ (1986)) એ ઘણી આંતર-સંબંધિત કામગીરીઓની વિતરિત સમાંતર પ્રક્રિયા છે, જે માનવ ચેતાતંત્રમાં જે થઈ રહ્યું છે તેના જેવું જ છે. વ્યક્તિગત એકમોને એકમો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે અને એકમો નેટવર્ક બનાવવા માટે જોડાયેલા હોય છે. આમ, ચેતાતંત્રના ઉપયોગમાં, એક પ્રતિનિધિત્વ એવું હોઈ શકે છે કે એકમો ચેતાકોષો હોય અને કડીઓ ચેતાપેશકો હોય. મગજ જોડાણ મોડેલ નેટવર્કના ત્રણ પ્રકારના મગજ જોડાણ મોડેલો છે (સ્પોર્ન્સ, ઓ. (2007). "એનાટોમિકલ (અથવા સ્ટ્રક્ચરલ) કનેક્ટિવિટી" એ જોડાયેલ "એકમો" વચ્ચે ચોક્કસ સંબંધ ધરાવતા એનાટોમિકલ લિંક્સવાળા નેટવર્કનું વર્ણન કરે છે. જો આશ્રિત ગુણધર્મો સ્ટોકેસ્ટિક હોય, તો તેને "કાર્યાત્મક જોડાણ" તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. "અસરકારક જોડાણ" સિસ્ટમમાં અલગ એકમો વચ્ચે કારણભૂત ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ ધરાવે છે. અગાઉ જણાવ્યા મુજબ, મગજની જોડાણને ત્રણ સ્તરે વર્ણવી શકાય છે. સૂક્ષ્મ સ્તરે, તે વિદ્યુત અથવા રાસાયણિક ચેતોપાગમ દ્વારા ચેતાકોષોને જોડે છે. ચેતાકોષોના સ્તંભને મેસોલેવલ અને મગજના પ્રદેશોમાં એક એકમ તરીકે ગણી શકાય જેમાં મોટી સંખ્યામાં ચેતાકોષો અને ચેતાકોષોની વસ્તીનો સમાવેશ થાય છે. પછીના કિસ્સામાં જોડાણો આંતર-પ્રાદેશિક માર્ગો છે, જે મોટા પાયે જોડાણ બનાવે છે. આકૃતિ 2 જોડાણના ત્રણ પ્રકાર દર્શાવે છે. વિશ્લેષણ નિર્દેશિત આલેખનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે (જુઓ સ્પોર્ન્સ, ઓ. (2007) અને હિલગેટાગ, સી. સી. (2002). માળખાકીય મગજ જોડાણ પ્રકારમાં, જોડાણ એક વિરલ અને નિર્દેશિત આલેખ છે. કાર્યાત્મક મગજ જોડાણમાં દ્વિદિશાત્મક આલેખ હોય છે. અસરકારક મગજ જોડાણ આંતરક્રિયાત્મક કારણ અને અસર સંબંધો સાથે દ્વિદિશાત્મક છે. જોડાણની અન્ય રજૂઆત મેટ્રિક્સ રજૂઆત દ્વારા થાય છે (જુઓ સ્પોર્ન્સ, ઓ. (2007). હિલ્ગેટાગ, સી. સી. (2002) મગજ જોડાણના ગણતરીત્મક વિશ્લેષણનું વર્ણન કરે છે. મગજના કાર્યના મોડ્યુલર નમૂનાઓ અર્બીબ, એમ. એ. (2007) મોડ્યુલર મોડેલ્સને નીચે પ્રમાણે વર્ણવે છે. મગજના મોડ્યુલર મોડેલો જટિલ પ્રણાલીને માળખાકીય મોડ્યુલો (દા. ત., મગજના પ્રદેશો, સ્તરો, સ્તંભો) અથવા કાર્યાત્મક મોડ્યુલો (યોજના) માં વિઘટિત કરીને અને એકંદર કાર્યને પ્રાપ્ત કરતી સ્પર્ધા અને સહકારની પેટર્નનું અન્વેષણ કરીને તેને સમજવામાં મદદ કરે છે. આ વ્યાખ્યા કાર્યાત્મક જોડાણમાં વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવેલી વ્યાખ્યા જેવી નથી. મોડ્યુલર અભિગમનો હેતુ જ્ઞાનાત્મક નમૂનાઓનું નિર્માણ કરવાનો છે અને તે જટિલતામાં, શારીરિક રીતે વ્યાખ્યાયિત મગજના પ્રદેશો (મગજની કનેક્ટિવિટીમાં મેક્રો લેવલ તરીકે વ્યાખ્યાયિત) અને ચેતાકોષ સ્તર પર કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ વચ્ચે છે. મોડેલિંગ માટે મોડ્યુલોના ત્રણ દૃશ્યો છે. તેઓ (1) મગજની રચના માટે મોડ્યુલો, (2) યોજના તરીકે મોડ્યુલો અને (3) ઇન્ટરફેસ તરીકે મોડ્યુલો છે. આકૃતિ 3 સેકકેડ્સના રીફ્લેક્સ નિયંત્રણ માટેના મોડેલની મોડ્યુલર ડિઝાઇન રજૂ કરે છે (આર્બિબ, એમ. એ. (2007). તેમાં બે મુખ્ય મોડ્યુલ્સનો સમાવેશ થાય છે, એક સુપિરિયર કોલિક્યુલસ (એસસી) માટે અને એક બ્રેઇનસ્ટેમ માટે. આમાંના દરેક સબમોડ્યુલ્સમાં વિઘટિત થાય છે, જેમાં દરેક સબમોડ્યુલ શારીરિક રીતે વ્યાખ્યાયિત ચેતાકોષોની શ્રેણીને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. આકૃતિ 3 (બી) માં આકૃતિ 3 (એ) નું મોડેલ ઘણા મોટા મોડેલમાં જડિત છે જે મગજનો આચ્છાદનના વિવિધ પ્રદેશો (પ્રી-એલઆઇપી વિઝ, સીટીએક્સ, એલઆઇપી, પીએફસી અને એફઇએફ મોડ્યુલો દ્વારા રજૂ થાય છે), થેલેમસ અને બેઝલ ગેંગલિયાને સમાવે છે. જ્યારે મોડેલનું ખરેખર મોડ્યુલર વિઘટનના આ ટોચના સ્તર પર વિશ્લેષણ કરી શકાય છે, ત્યારે આકૃતિ 3 (સી) માં બતાવ્યા પ્રમાણે આપણે બેઝલ ગેન્ગ્લિયા, બીજીનું વધુ વિઘટન કરવાની જરૂર છે, જો આપણે બેઝલ ગેન્ગ્લિયા (ક્રોલે, એમ. (1997)) ની અંદરના સીધા અને પરોક્ષ માર્ગોને અલગ રીતે મોડ્યુલેટિંગ (એસએનસીમાંથી ઉદ્ભવતા 2 તીર) માં ડોપામાઇનની ભૂમિકાને અલગ પાડવી હોય. ન્યુરલ સિમ્યુલેશન લેંગ્વેજ (એન. એસ. એલ.) મોટા પાયે સામાન્ય ન્યુરલ નેટવર્ક માટે સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ પ્રદાન કરવા માટે વિકસાવવામાં આવી છે. તે મગજના મોડેલિંગ માટે ઓબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ અભિગમ વિકસાવવા માટે વાતાવરણ પૂરું પાડે છે. એન. એસ. એલ. સમાન ગુણધર્મો અને સમાન જોડાણ પેટર્ન સાથે મૂળભૂત ડેટા સ્ટ્રક્ચર ન્યુરલ સ્તરો ધરાવતા ન્યુરલ મોડેલ્સને ટેકો આપે છે. એન. એસ. એલ. નો ઉપયોગ કરીને વિકસાવવામાં આવેલા નમૂનાઓને બ્રેઇન ઓપરેશન ડેટાબેઝ (બી. ઓ. ડી. બી.) માં અધિક્રમિક રીતે સંગઠિત મોડ્યુલો તરીકે દસ્તાવેજીકૃત કરવામાં આવે છે જેને નીચલા સ્તરોમાં વિઘટિત કરી શકાય છે. આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક વિભાગ 2.4 માં જણાવ્યા મુજબ, આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. એન. એન.) અથવા ન્યુરલ નેટવર્કનો વિકાસ, જેને હવે કહેવામાં આવે છે, તે જૈવિક ચેતાકોષ નેટવર્કના અનુકરણ તરીકે શરૂ થયો અને કૃત્રિમ ચેતાકોષોનો ઉપયોગ કરીને સમાપ્ત થયો. મુખ્ય વિકાસ કાર્યો શીખવાની પ્રક્રિયા સાથે ઔદ્યોગિક ઉપયોગોમાં ગયા છે. ધારણાઓને સરળ બનાવીને જટિલ સમસ્યાઓનું સમાધાન કરવામાં આવ્યું હતું. ન્યુરોલોજીકલ સંબંધિત કામગીરી હાંસલ કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવામાં આવ્યા હતા, જેમ કે અનુભવમાંથી શીખવું. પૃષ્ઠભૂમિ અને ઝાંખી અન્ય આંતરિક સંદર્ભોમાં આવરી લેવામાં આવી હોવાથી, અહીં ચર્ચા મોડેલોના પ્રકારો સુધી મર્યાદિત છે. આ મોડેલો સિસ્ટમ અથવા નેટવર્ક સ્તરે હોય છે. એ. એન. એન. ની ચાર મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ ટોપોલોજી, ડેટા ફ્લો, ઇનપુટ મૂલ્યોના પ્રકારો અને સક્રિયકરણના સ્વરૂપો (મીરેલેસ, એમ. આર. જી. (2003), મુનાકાટા, ટી. (1998)) છે. ટોપોલોજી બહુસ્તરીય, એકસ્તરીય અથવા પુનરાવર્તિત હોઈ શકે છે. ડેટા પ્રવાહ પ્રતિસાદ સાથે પુનરાવર્તિત હોઈ શકે છે અથવા ફીડફોર્વર્ડ મોડેલ સાથે બિન-પુનરાવર્તિત હોઈ શકે છે. ઇનપુટ્સ દ્વિસંગી, દ્વિધ્રુવી અથવા સતત હોય છે. સક્રિયકરણ રેખીય, પગલું અથવા સિગ્મોઇડ છે. મલ્ટીલેયર પર્સેપ્ટ્રોન (એમ. એલ. પી.) એ તમામ પ્રકારોમાં સૌથી વધુ લોકપ્રિય છે, જેને સામાન્ય રીતે ભૂલ અલ્ગોરિધમનો બેક-પ્રોપેગેશન સાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે. દરેક ચેતાકોષનું ઉત્પાદન દરેક ચેતાકોષ સાથે કાસ્કેડમાં જોડાયેલા અનુગામી સ્તરોમાં જોડાયેલું હોય છે અને તે જ સ્તરમાં ચેતાકોષો વચ્ચે કોઈ જોડાણ નથી. આકૃતિ 4 મૂળભૂત એમ. એલ. પી. ટોપોલોજી (મીરેલ્સ, એમ. આર. જી. (2003)) અને મૂળભૂત ટેલિકોમ્યુનિકેશન નેટવર્ક (સુબ્રમણ્યમ, એમ. (2010)) દર્શાવે છે જે મોટાભાગના લોકોથી પરિચિત છે. આપણે ટેલિકોમ્યુનિકેશન નેટવર્કમાં નોડ્સ પરના રાઉટર્સને એમ. એલ. પી. ટેકનોલોજીમાં ચેતાકોષો અને સિનેપ્સની કડીઓ સાથે સરખાવી શકીએ છીએ. કોમ્પ્યુટેશનલ ચેતાકોષ મોડેલો કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ એ એક આંતરશાખાકીય ક્ષેત્ર છે જે ઇજનેરી, જીવવિજ્ઞાન, નિયંત્રણ પ્રણાલીઓ, મગજના કાર્યો, ભૌતિક વિજ્ઞાન અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનને જોડે છે. તેમાં આયનો, ચેતાકોષો અને ચેતાકોષોના નીચલા સ્તરે કરવામાં આવેલા મૂળભૂત વિકાસના નમૂનાઓ છે, તેમજ ચેતાકોષો વચ્ચે માહિતીનો પ્રસાર થાય છે. આ મોડેલોએ ઉચ્ચ-સ્તરના મોડેલો વિકસાવવા માટે સક્ષમ તકનીક સ્થાપિત કરી છે. તેઓ ચેતાકોષોમાં રાસાયણિક અને વિદ્યુત પ્રવૃત્તિઓ પર આધારિત છે, જેના માટે વિદ્યુત સમકક્ષ સર્કિટ ઉત્પન્ન થાય છે. કોષની અંદર મુખ્યત્વે પોટેશિયમ આયનો અને બહારના સોડિયમ આયનો સાથે ચેતાકોષ માટેનું એક સરળ મોડેલ સંતુલન હેઠળ પટલ પર વિદ્યુત ક્ષમતા સ્થાપિત કરે છે, એટલે કે, કોઈ બાહ્ય પ્રવૃત્તિ, સ્થિતિ નથી. આને વિશ્રામી પટલ ક્ષમતા કહેવામાં આવે છે, જે નેર્ન્સ્ટ સમીકરણ (નેર્ન્સ્ટ, ડબલ્યુ. (1888)) દ્વારા નક્કી કરી શકાય છે. પટલના પેચ માટે સમકક્ષ વિદ્યુત સર્કિટ, ઉદાહરણ તરીકે અક્ષતંતુ અથવા ડેંડ્રાઇટ, આકૃતિ 5 માં દર્શાવવામાં આવી છે. EK અને ENA અનુક્રમે પોટેશિયમ અને સોડિયમ ચેનલો સાથે સંકળાયેલ સંભવિત છે અને RK અને RNa તેમની સાથે સંકળાયેલા પ્રતિકાર છે. C એ પટલની ક્ષમતા છે અને I એ સ્રોત પ્રવાહ છે, જે પરીક્ષણ સ્રોત અથવા સંકેત સ્રોત (ક્રિયા ક્ષમતા) હોઈ શકે છે. ચેતાકોષમાં પોટેશિયમ-સોડિયમ ચેનલો માટે વિશ્રામી ક્ષમતા લગભગ-65 મિલીવોલ્ટ છે. પટલ મોડેલ કોષ પટલના નાના વિભાગ માટે છે; મોટા વિભાગો માટે તેને સમાન વિભાગો ઉમેરીને વિસ્તૃત કરી શકાય છે, જેને ખંડ કહેવાય છે, જેમાં પરિમાણ મૂલ્યો સમાન અથવા અલગ હોય છે. ખંડો પ્રતિકાર દ્વારા કાસ્કેડ કરવામાં આવે છે, જેને અક્ષીય પ્રતિકાર કહેવાય છે. આકૃતિ 6 ચેતાકોષનું કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ દર્શાવે છે જે પટલ મોડેલ પર વિકસિત થાય છે. ડેન્ડ્રાઇટ્સ એ પોસ્ટસિનેપ્ટિક રીસેપ્ટર્સ છે જે અન્ય ચેતાકોષોમાંથી ઇનપુટ મેળવે છે; અને એક અથવા વધુ ચેતાક્ષ ટર્મિનલ્સ સાથેનું ચેતાક્ષરો ચેતાપ્રેષકોને અન્ય ચેતાકોષોમાં પ્રસારિત કરે છે. બીજો બિલ્ડિંગ બ્લોક એક્શન પોટેન્શિયલનું હોજકિન-હક્સલી (HH) મોડેલ છે. જ્યારે ડેંડ્રાઇટ્સમાંથી પટલની ક્ષમતા વિશ્રામી પટલની ક્ષમતા કરતાં વધી જાય છે, ત્યારે ચેતાકોષ કોષ દ્વારા પલ્સ ઉત્પન્ન થાય છે અને ચેતાક્ષ સાથે પ્રસરે છે. આ પલ્સને એક્શન પોટેન્શિયલ કહેવામાં આવે છે અને HH મોડેલ એ સમીકરણોનો સમૂહ છે જે મોડેલની રચના અને પરિમાણ મૂલ્યોની પસંદગી દ્વારા પ્રાયોગિક ડેટાને ફિટ કરવા માટે બનાવવામાં આવે છે. અન્ય પ્રકારના આયનો ધરાવતા વધુ જટિલ ચેતાકોષો માટેના નમૂનાઓ દરેક આયનીય ચેનલ માટે સમકક્ષ સર્કિટમાં વધારાની બૅટરી અને પ્રતિકાર જોડીઓ ઉમેરીને મેળવી શકાય છે. આયનીય ચેનલ નિષ્ક્રિય અથવા સક્રિય હોઈ શકે છે કારણ કે તે વોલ્ટેજ દ્વારા બંધ કરી શકાય છે અથવા લિગાન્ડ હોઈ શકે છે. સક્રિય ચેનલની સ્થિતિને સંભાળવા માટે વિસ્તૃત એચ. એચ. મોડેલ વિકસાવવામાં આવ્યું છે. જો કે એવા ચેતાકોષો છે જે શારીરિક રીતે એકબીજા સાથે જોડાયેલા હોય છે, તેમ છતાં માહિતી મોટાભાગના ચેતોપાગમ પર રાસાયણિક પ્રક્રિયા દ્વારા ફાટમાં પ્રસારિત થાય છે. સિનેપ્સ પણ ગણતરીત્મક રીતે તૈયાર કરવામાં આવે છે. જટિલતાનું આગલું સ્તર એક્શન પોટેન્શિયલના પ્રવાહનું છે, જે ઉત્પન્ન થાય છે, જેની પેટર્નમાં પ્રસારિત થઈ રહેલા સિગ્નલની કોડિંગ માહિતી હોય છે. મૂળભૂત રીતે બે પ્રકારના એક્શન પોટેન્શિયલ અથવા સ્પાઇક્સ હોય છે, જે ઉત્પન્ન થાય છે. એક છે "ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર" (જેને આપણે અત્યાર સુધી સંબોધિત કર્યું છે) અને બીજું જે દર આધારિત છે. બાદમાં એક પ્રવાહ છે જેનો દર બદલાય છે. સિનેપ્સમાં જતા સિગ્નલને એપ્લિકેશનના આધારે નિર્ધારિત અથવા સ્ટોકેસ્ટિક પ્રક્રિયા તરીકે મોડેલિંગ કરી શકાય છે (વિભાગ 3.7 જુઓ). અન્ય શારીરિક ગૂંચવણ એ છે કે જ્યારે ન્યુરોન્સની વસ્તી, જેમ કે સ્વપ્નદ્રષ્ટા પ્રણાલીમાં ચેતાકોષોના સ્તંભને નિયંત્રિત કરવાની જરૂર છે. આ જૂથની સામૂહિક વર્તણૂકને ધ્યાનમાં રાખીને કરવામાં આવે છે (કોટર, આર., નીલ્સન, પી., ડાયર્ફજેલ્ડ-જોહ્નસન, જે., સોમર, એફ. ટી., અને નોર્થઓફ, જી. (2002)). સ્પાઇકિંગ ચેતાકોષના નમૂનાઓ ક્રિયા ક્ષમતા અથવા સ્પાઇક પોતે કોઈ માહિતી વહન કરતું નથી. તે સ્પાઇક્સનો પ્રવાહ છે, જેને સ્પાઇક ટ્રેન કહેવાય છે, જે તેની સંખ્યા અને સ્પાઇક્સની પેટર્ન અને સ્પાઇક્સના સમયની માહિતી ધરાવે છે. પોસ્ટસિનેપ્ટિક પોટેન્શિયલ ક્યાં તો પોઝિટિવ, ઉત્તેજક સિનેપ્સ અથવા નેગેટિવ, અવરોધક સિનેપ્સ હોઈ શકે છે. મોડેલિંગમાં, પોસ્ટસિનેપ્ટિક ચેતાકોષમાં ડેંડ્રાઇટ્સ દ્વારા પ્રાપ્ત પોસ્ટસિનેપ્ટિક પોટેન્શિયલ એકીકૃત થાય છે અને જ્યારે સંકલિત પોટેન્શિયલ વિશ્રામી પોટેન્શિયલ કરતાં વધી જાય છે, ત્યારે ચેતાકોષ તેના ચેતાક્ષ સાથે ક્રિયા પોટેન્શિયલને ફાયર કરે છે. આ મોડેલ ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર (IF) મોડેલ છે જેનો ઉલ્લેખ વિભાગ 2.3 માં કરવામાં આવ્યો હતો. આઇ. એફ. મોડેલ સાથે નજીકથી સંબંધિત સ્પાઇક રિસ્પોન્સ મોડેલ (એસ. આર. એમ.) (ગેર્સ્ટનર, ડબલ્યુ. (1995) પૃષ્ઠો <આઇ. ડી. 1>) નામનું એક મોડેલ છે જે ઇનપુટ ઉત્તેજના સંકેત સાથે ગૂંચવાયેલા આવેગ કાર્ય પ્રતિસાદ પર આધારિત છે. આ સ્પિકિંગ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ માટે વિકસાવવામાં આવેલા મોટી સંખ્યામાં મોડેલો માટે આધાર બનાવે છે. સ્પાઇક ટ્રેનનું આઇએફ અને એસઆર મોડેલ પ્રકાર I ચેતાકોષોમાં જોવા મળે છે, જેમાં શૂન્યથી શરૂ થતા ઉત્તેજના પ્રવાહમાં વધારો સાથે ઘટનાનો સ્પાઇક દર અથવા સ્પાઇક આવર્તન સરળતાથી વધે છે. સ્પાઇક ટ્રેન જનરેશનની બીજી ઘટના પ્રકાર II ચેતાકોષોમાં થાય છે, જ્યાં ફાયરિંગ વિશ્રામી સંભવિત થ્રેશોલ્ડ પર થાય છે, પરંતુ બિન-શૂન્ય આવર્તનમાં ક્વોન્ટમ જમ્પ સાથે થાય છે. સ્પાઇક ટ્રેનના દર (આવર્તન) નો ઉપયોગ કરીને નમૂનાઓ વિકસાવવામાં આવ્યા છે અને તેને દર આધારિત નમૂનાઓ કહેવામાં આવે છે. ચેતાતંત્રના કાર્યોને સમજવા માટે જે મહત્વનું છે તે એ છે કે ચેતાકોષમાં ક્રિયા ક્ષમતા દ્વારા સંદેશ કેવી રીતે કોડેડ અને પરિવહન થાય છે. જે સિગ્નલનો પ્રચાર કરવામાં આવી રહ્યો છે તેને સ્પાઇક્સમાં કેવી રીતે કોડેડ કરવામાં આવે છે તેના પર બે સિદ્ધાંતો છે કે તે પલ્સ કોડ છે કે રેટ કોડ. પહેલામાં, તે ઉત્તેજનાના સમયથી પ્રથમ સ્પાઇકનો સમય વિલંબ છે જે પોસ્ટસિનેપ્ટિક રીસીવર દ્વારા જોવામાં આવે છે જે કોડિંગ નક્કી કરે છે. રેટ કોડમાં, તે સ્પાઇકનો સરેરાશ દર છે જે કોડિંગને પ્રભાવિત કરે છે. દરેક કિસ્સામાં વાસ્તવિક શારીરિક ઘટના કઈ છે તે ચોક્કસ નથી. જો કે, બંને કિસ્સાઓમાં ગણતરીત્મક રીતે મોડેલિંગ કરી શકાય છે અને પ્રાયોગિક પરિણામ સાથે મેળ કરવા માટે પરિમાણો અલગ અલગ હોય છે. પલ્સ મોડ મોડેલ માટે વધુ જટિલ છે અને સંખ્યાબંધ વિગતવાર ચેતાકોષના નમૂનાઓ અને વસ્તીના નમૂનાઓનું વર્ણન ગેર્સ્ટનર અને કિસ્ટલર દ્વારા ભાગ I અને II ઓફ ગેર્સ્ટનર, W., & કિસ્ટલર, W. (2002) અને પ્રકરણ 8 ઓફ સ્ટેરેટ, D., ગ્રેહામ, B., ગિલીઝ, A., અને વિલશો, D. (2011) માં કરવામાં આવ્યું છે. એસ. આર. મોડેલ સાથે સંકળાયેલ અન્ય એક મહત્વપૂર્ણ લાક્ષણિકતા સ્પાઇક-ટાઇમ-ડિપેન્ડન્ટ-પ્લાસ્ટિસિટી છે. તે સિનેપ્સની પ્લાસ્ટિસિટી પર હેબ્બની ધારણા પર આધારિત છે, જે જણાવે છે કે "ચેતાકોષો કે જે એકસાથે ફાયર કરે છે તે એકસાથે વાયર કરે છે". આ સિનેપ્સને લાંબા ગાળાના પોટેન્શિયેશન (એલ. ટી. પી.) અથવા લાંબા ગાળાના ડિપ્રેશન (એલ. ટી. ડી.) નું કારણ બને છે. પહેલું બે ચેતાકોષો વચ્ચેના ચેતાકોષને મજબૂત બનાવવાનું છે જો પોસ્ટસિનેપ્ટિક સ્પાઇક અસ્થાયી રીતે પ્રીસિનેપ્ટિક સ્પાઇક પછી તરત જ અનુસરે છે. જો તે વિપરીત હોય તો પછીની સ્થિતિ છે, એટલે કે, પોસ્ટસિનેપ્ટિક સ્પાઇક પછી પ્રીસિનેપ્ટિક સ્પાઇક થાય છે. પ્રકરણ 10 માં ગેર્સ્ટનર, ડબલ્યુ. એન્ડ કિસ્ટલર, ડબલ્યુ. (2002) અને પ્રકરણ 7 માં સ્ટેરેટ, ડી., ગ્રેહામ, બી., ગિલીઝ, એ., અને વિલશો, ડી. (2011) પ્લાસ્ટિસિટી અને કોડિંગ પર હેબ્બિયન મોડેલો સાથે સંબંધિત વિવિધ મોડેલોની ચર્ચા કરે છે. નર્વસ સિસ્ટમ નેટવર્ક મોડેલો નાના, મધ્યમ અને મોટા નેટવર્ક માટે મોડેલો વિકસાવવામાં સામેલ પડકાર એ હોજકિન-હક્સલી ન્યુરોનલ મોડેલમાં માન્ય સરળ ધારણાઓ કરીને અને તે મોડેલોની રચના કરવા માટે યોગ્ય રીતે વિસ્તરણ કરીને જટિલતાને ઘટાડવાનો એક પડકાર છે (જુઓ સ્ટેરેટ, ડી., ગ્રેહામ, બી., ગિલીઝ, એ., અને વિલશો, ડી. (2011), કોટર, આર., નીલ્સન, પી., ડાયર્ફજેલ્ડ-જોહ્ન્સન, જે., સોમર, એફ. ટી., અને નોર્થઓફ, જી. (2002), અને ગેર્સ્ટનર, ડબલ્યુ., અને કિસ્ટલર, ડબલ્યુ. (2002) ના પ્રકરણ 9). નેટવર્ક મોડેલોને મલ્ટી લેવલ ચેતાકોષો તરીકે એકબીજા સાથે જોડાયેલા આચ્છાદન અથવા ચેતાકોષોની વસ્તીના વિવિધ સ્તરો દ્વારા ફેલાતા ચેતાકોષોના નેટવર્ક તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. ચેતાકોષની અવકાશી સ્થિતિ 1-, 2-અથવા 3-પરિમાણીય હોઈ શકે છે; પછીના ને સ્મોલ-વર્લ્ડ નેટવર્ક કહેવામાં આવે છે કારણ કે તે સ્થાનિક પ્રદેશ સાથે સંબંધિત છે. ચેતાકોષ ઉત્તેજક અથવા અવરોધક હોઈ શકે છે, પરંતુ બન્ને નહીં. મોડેલિંગ ડિઝાઇન તેના પર નિર્ભર કરે છે કે તે કૃત્રિમ ચેતાકોષ છે કે ચેતાકોષીય મોડેલનું જૈવિક ચેતાકોષ છે. ફાયરિંગ મોડ માટે પ્રકાર I અથવા પ્રકાર II ની પસંદગી કરવાની જરૂર છે. ચેતાકોષોમાં સંકેત દર-આધારિત ચેતાકોષો, સ્પિકિંગ રિસ્પોન્સ ચેતાકોષો અથવા ઊંડા-મગજને ઉત્તેજિત કરી શકાય છે. નેટવર્કને ફીડફોર્વર્ડ અથવા રિકરન્ટ પ્રકાર તરીકે ડિઝાઇન કરી શકાય છે. કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધન ક્ષમતાઓ માટે નેટવર્કને વધારવાની જરૂર છે. મોટા પાયે થેલામોકોર્ટિકલ પ્રણાલીઓને બ્લુ બ્રેઇન પ્રોજેક્ટ (માર્કમ, એચ. (2006)) ની રીતે નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે. નર્વસ સિસ્ટમ ડેવલપમેન્ટ મોડેલ્સ એ એચ. એચ. મોડેલ પર આધારિત ચેતાકોષીય નેટવર્કની વર્તણૂકની જેમ એનાટોમિકલ ફિઝિયોલોજી અને મોર્ફોલોજીના વિકાસનું મોડેલિંગ કરવા માટે કોઈ સામાન્યીકૃત મોડેલિંગ વિભાવનાઓ અસ્તિત્વમાં નથી. શંકલે, ડબલ્યુ. આર., હારા, જે., ફેલોન, જે. એચ., અને લેન્ડિંગ, બી. એચ. (2002) વિકાસશીલ માનવ મગજનો આચ્છાદનની ન્યુરોએનાટોમિકલ માહિતીના કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલોમાં ઉપયોગનું વર્ણન કરે છે. સ્ટેરેટ, ડી., ગ્રેહામ, બી., ગિલીઝ, એ., અને વિલશો, ડી. (2011) ચેતા કોષ મોર્ફોલોજી, કોષ શરીરવિજ્ઞાન, કોષ પેટર્ન, આંખના પ્રભુત્વની પેટર્ન, અને ચેતા કોષ અને સ્નાયુ વચ્ચેના જોડાણ અને રેટિનોટોપિક નકશાના વિકાસમાં કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગની ચેતાતંત્રના પાસાઓની ચર્ચા કરે છે. કેરેઇરા-પર્પિનેન, એમ. એ. એન્ડ ગુડહિલ, જી. જે. (2002) દ્રશ્ય આચ્છાદનના કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ મોડેલ્સના ઓપ્ટિમાઇઝેશન સાથે વ્યવહાર કરે છે. મોડેલિંગ ટૂલ્સ બનાવવામાં આવેલા મોડેલ્સની વિશાળ સંખ્યા સાથે, માહિતીના પ્રસાર માટે સાધનો વિકસાવવામાં આવ્યા છે, તેમજ મોડેલ્સ વિકસાવવા માટે પ્લેટફોર્મ વિકસાવવામાં આવ્યા છે. કેટલાક સામાન્યીકૃત સાધનો, જેમ કે જેનેસિસ, ન્યુરોન, એક્સ. પી. પી. અને એન. ઇ. ઓ. એસ. આઇ. એમ. ઉપલબ્ધ છે અને તેમની ચર્ચા હક્કા, એમ. (2002) દ્વારા કરવામાં આવી છે. આ પણ જુઓ જોડાણવાદ કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ ન્યુરોએથિક્સ નોન-સ્પિકિંગ ન્યુરોન ટ્ર્યુન બ્રેઇન રેફરન્સ કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ ન્યુરલ સર્કિટ્સ કોગ્નિટિવ મોડેલિંગ