Nervous system network models
मानव तंत्रिका तंत्र के नेटवर्क में नोड्स (उदाहरण के लिए, न्यूरॉन्स) होते हैं जो लिंक (उदाहरण के लिए, सिनेप्स) द्वारा जुड़े होते हैं। संपर्क को शारीरिक, कार्यात्मक या इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल रूप से देखा जा सकता है। ये कई विकिपीडिया लेखों में प्रस्तुत किए गए हैं जिनमें कनेक्शनवाद (ए. के. ए. समानांतर वितरित प्रसंस्करण (पी. डी. पी.), जैविक तंत्रिका नेटवर्क, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ए. के. ए.)। न्यूरल नेटवर्क), कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, साथ ही एस्कोली, जी. ए. की कई पुस्तकों में। (2002), स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011), गर्स्टनर, डब्ल्यू., और किस्टलर, डब्ल्यू. (2002), और रुमेलहार्ट, जे. एल., मैकक्लेलैंड, जे. एल., और पी. डी. पी. रिसर्च ग्रुप (1986) अन्य लोगों के बीच। इस लेख का फोकस एक तंत्रिका नेटवर्क (तकनीकी रूप से न्यूरॉन मॉडल पर आधारित न्यूरोनल नेटवर्क) के मॉडलिंग का एक व्यापक दृष्टिकोण है। एक बार जब परिप्रेक्ष्य और संपर्क के आधार पर एक दृष्टिकोण चुना जाता है, तो मॉडल सूक्ष्मदर्शी (आयन और न्यूरॉन), मेसोस्कोपिक (कार्यात्मक या जनसंख्या), या मैक्रोस्कोपिक (प्रणाली) स्तरों पर विकसित किए जाते हैं। कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग उन मॉडलों को संदर्भित करता है जिन्हें कंप्यूटिंग उपकरणों का उपयोग करके विकसित किया जाता है। परिचय तंत्रिका तंत्र में ऊतकों से जुड़े और उन्हें नियंत्रित करने के साथ-साथ मानव विचारों और व्यवहार को प्रभावित करने वाले न्यूरॉन्स और सिनेप्स से बने नेटवर्क होते हैं। तंत्रिका तंत्र के तंत्रिका तंत्र के प्रतिरूपण में कई कारकों पर विचार करना पड़ता है। मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र को एक एकीकृत और स्व-निहित फर्मवेयर प्रणाली के रूप में माना जाना चाहिए जिसमें हार्डवेयर (अंग), सॉफ्टवेयर (कार्यक्रम), स्मृति (अल्पकालिक और दीर्घकालिक), डेटाबेस (केंद्रीकृत और वितरित), और सक्रिय तत्वों (जैसे न्यूरॉन्स, सिनेप्स और ऊतक) और निष्क्रिय तत्वों (जैसे दृश्य और श्रवण तंत्र के हिस्से) का एक जटिल नेटवर्क शामिल है जो शरीर के भीतर और बाहर जानकारी ले जाता है। मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र का प्रतिरूपण क्यों करना चाहते हैं? यद्यपि अत्यधिक परिष्कृत कंप्यूटर प्रणालियों को जीवन के सभी क्षेत्रों में विकसित और उपयोग किया गया है, वे हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर क्षमताओं में मानव प्रणाली के कहीं भी करीब नहीं हैं। इसलिए, वैज्ञानिक मानव संचालन प्रणाली को समझने और इसकी कार्यक्षमताओं का अनुकरण करने का प्रयास करने के लिए काम कर रहे हैं। इसे पूरा करने के लिए, किसी को इसके घटकों और कार्यों को मॉडल करने और वास्तविक जीवन के साथ इसके प्रदर्शन को मान्य करने की आवश्यकता होती है। एक अच्छी तरह से नकली तंत्रिका तंत्र के कम्प्यूटेशनल मॉडल तंत्रिका तंत्र को सीखने में सक्षम बनाते हैं और इसे वास्तविक जीवन की समस्या समाधानों पर लागू करते हैं। मस्तिष्क क्या है और तंत्रिका तंत्र क्या है? धारा 2 पूर्व प्रश्न को विकासवादी दृष्टिकोण से संबोधित करती है। दूसरे प्रश्न का उत्तर रेमन वाई काजल (1894) द्वारा प्रस्तावित तंत्रिका सिद्धांत पर आधारित है। उन्होंने परिकल्पना की कि प्राथमिक जैविक इकाई एक सक्रिय कोशिका है, जिसे न्यूरॉन कहा जाता है, और मानव मशीन एक विशाल नेटवर्क द्वारा संचालित होती है जो इन न्यूरॉन्स को जोड़ती है, जिसे न्यूरल (या न्यूरोनल) नेटवर्क कहा जाता है। तंत्रिका तंत्र को मानव अंगों के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि तंत्रिका तंत्र को शामिल करते हुए मानव मशीन बनाई जा सके। तंत्रिका तंत्र के विभिन्न पहलुओं के असंख्य मॉडल विकसित किए गए हैं और ऊपर पहचाने गए कई विकिपीडिया लेख हैं जो इस विषय पर तैयार किए गए हैं। इस लेख का उद्देश्य सभी मॉडलों के बारे में एक व्यापक दृष्टिकोण प्रस्तुत करना और विभिन्न स्रोतों के संदर्भ में पाठक, विशेष रूप से एक नौसिखिया, तंत्रिका विज्ञान को प्रदान करना है। तंत्रिका नेटवर्क की बुनियादी संरचनात्मक इकाई एक सक्रिय जंक्शन के माध्यम से एक न्यूरॉन का दूसरे से संपर्क है, जिसे सिनेप्स कहा जाता है। व्यापक रूप से भिन्न विशेषताओं वाले न्यूरॉन सिनेप्स के माध्यम से एक दूसरे से जुड़े होते हैं, जिनकी विशेषताएँ भी विविध रासायनिक और विद्युत गुणों की होती हैं। मस्तिष्क और तंत्रिका नेटवर्क के सभी संभावित मॉडलिंग का एक व्यापक दृष्टिकोण प्रस्तुत करने में, एक दृष्टिकोण नेटवर्क की विशेषताओं और उन लक्ष्यों के आधार पर सामग्री को व्यवस्थित करना है जिन्हें पूरा करने की आवश्यकता है। उत्तरार्द्ध या तो मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र को बेहतर ढंग से समझने के लिए हो सकता है या कुल या आंशिक तंत्रिका तंत्र से प्राप्त ज्ञान को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, तंत्रिका-नीतिशास्त्र या समाज के लिए चिकित्सा विज्ञान में सुधार के लिए लागू करने के लिए हो सकता है। नेटवर्क संपर्क और मॉडल एक उच्च स्तरीय प्रतिनिधित्व पर, न्यूरॉन्स को तीन तरीकों में से एक में एक न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए अन्य न्यूरॉन्स से जुड़े हुए के रूप में देखा जा सकता है। एक विशिष्ट नेटवर्क को शारीरिक रूप से (या शारीरिक रूप से) जुड़े नेटवर्क के रूप में दर्शाया जा सकता है और उस तरह से मॉडल किया जा सकता है। इसके लिए कई दृष्टिकोण हैं (एस्कोली, जी. ए. देखें। (2002) स्पॉर्न्स, ओ। (2007), कनेक्शनवाद, रुमेलहार्ट, जे. एल., मैकक्लेलैंड, जे. एल., और पी. डी. पी. रिसर्च ग्रुप (1986), अरबिब, एम. ए. (2007)। या, यह एक कार्यात्मक नेटवर्क बना सकता है जो एक निश्चित कार्य करता है और तदनुसार मॉडल किया जाता है (हनी, सी. जे., कोटर, आर., ब्रेकस्पियर, आर., और स्पॉर्न्स, ओ. (2007), अरबिब, एम. ए. (2007)। तीसरा तरीका गणितीय समीकरणों के एक समूह के रूप में एक गणितीय मॉडल द्वारा तंत्रिका प्रणाली के जैविक घटकों के कामकाज के एक सिद्धांत की परिकल्पना करना है। समीकरण के चर मॉडल की जा रही इकाई के कुछ या सभी तंत्रिका-जैविक गुण हैं, जैसे कि डेंड्राइट के आयाम या एक न्यूरॉन में अक्षतंतु के साथ क्रिया क्षमता की उत्तेजना दर। गणितीय समीकरणों को कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करके हल किया जाता है और परिणामों को अनुकरण या प्रयोगात्मक प्रक्रियाओं के साथ मान्य किया जाता है। मॉडलिंग के इस दृष्टिकोण को कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस कहा जाता है। इस पद्धति का उपयोग मस्तिष्क के आयनिक स्तर से लेकर प्रणाली स्तर तक के घटकों को मॉडल करने के लिए किया जाता है। यह विधि जैविक घटकों की एकीकृत प्रणाली के मॉडलिंग के लिए लागू होती है जो मध्यवर्ती सक्रिय न्यूरॉन्स के माध्यम से एक न्यूरॉन से दूसरे तक सूचना संकेत ले जाती है जो संकेत को पारित कर सकती है या नए या अतिरिक्त संकेत बना सकती है। कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान दृष्टिकोण का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और यह दो सामान्य मॉडलों पर आधारित है, एक कोशिका झिल्ली क्षमता गोल्डमैन (1943) और हॉजकिन और काट्ज़ (1949), और दूसरा क्रिया क्षमता (सूचना संकेत) के हॉजकिन-हक्सले मॉडल पर आधारित है। मॉडलिंग स्तर स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011) आकार और कार्य के आधार पर आयन चैनलों से लेकर तंत्रिका तंत्र के स्तर तक तंत्रिका विज्ञान के जैविक मॉडल को नौ स्तरों में वर्गीकृत करते हैं। तालिका 1 न्यूरोनल नेटवर्क के लिए इस पर आधारित है। स्पॉर्न्स, ओ। (2007) मस्तिष्क संपर्क, संरचनात्मक और कार्यात्मक प्रकारों पर आधारित मॉडलिंग पर अपने लेख में प्रस्तुत करता है। एक नेटवर्क जो न्यूरॉन और सिनेप्टिक स्तर पर जुड़ता है, माइक्रोस्केल में आता है। यदि न्यूरॉन्स को स्तंभों और लघु स्तंभों की आबादी में समूहीकृत किया जाता है, तो स्तर को मेसोस्केल के रूप में परिभाषित किया जाता है। मैक्रोस्केल प्रतिनिधित्व नेटवर्क को अंतर-क्षेत्रीय मार्गों द्वारा जुड़े मस्तिष्क के क्षेत्रों के रूप में मानता है। अरबिब, एम. ए. (2007) मॉड्यूलर मॉडल में, मॉड्यूल और उप-मॉड्यूल में प्रणाली के एक पदानुक्रमित निर्माण पर विचार करता है। सिग्नलिंग मोड न्यूरोनल सिग्नल में लगभग 100 मिलीवोल्ट आयाम और लगभग 1 से 2 मिलीसेकंड की अवधि की छोटी विद्युत स्पंदों की एक धारा होती है (गेर्स्टनर, डब्ल्यू., और किस्टलर, डब्ल्यू. (2002) अध्याय 1)। अलग-अलग दालें एक्शन पोटेंशियल या स्पाइक्स होती हैं और दालों की श्रृंखला को स्पाइक ट्रेन कहा जाता है। एक्शन पोटेंशियल में कोई जानकारी नहीं होती है। स्पाइक ट्रेन के शुरू होने के समय, स्पाइक की दर या आवृत्ति, और स्पाइक ट्रेन में स्पाइक की संख्या और पैटर्न का संयोजन सूचना सामग्री या संकेत संदेश की कोडिंग निर्धारित करता है। न्यूरॉन कोशिका के तीन घटक होते हैं-डेंड्राइट, सोमा और एक्सॉन जैसा कि चित्र 1 में दिखाया गया है। डेंड्राइट, जो शाखाओं के साथ एक पेड़ के आकार के होते हैं, जिन्हें आर्बोर कहा जाता है, अन्य न्यूरॉन्स से संदेश प्राप्त करते हैं जिनके साथ न्यूरॉन सिनेप्स के माध्यम से जुड़ा होता है। सिनेप्स से प्रत्येक डेंड्राइट द्वारा प्राप्त क्रिया क्षमता को पोस्टसिनेप्टिक क्षमता कहा जाता है। पोस्टसिनेप्टिक क्षमताओं का संचयी योग सोमा को दिया जाता है। तरल पदार्थ के अंदर और बाहर के आयनिक घटक कोशिका झिल्ली को लगभग 65 मिलीवोल्ट की विश्राम क्षमता पर बनाए रखते हैं। जब संचयी पोस्टसिनेप्टिक क्षमता विश्राम क्षमता से अधिक हो जाती है, तो कोशिका निकाय या सोमा द्वारा एक क्रिया क्षमता उत्पन्न होती है और अक्षतन्तु के साथ प्रसारित होती है। अक्षतन्तु में एक या अधिक टर्मिनल हो सकते हैं और ये टर्मिनल न्यूरोट्रांसमीटर को उन सिनेप्स में संचारित करते हैं जिनके साथ न्यूरॉन जुड़ा होता है। डेंड्राइट्स द्वारा प्राप्त उत्तेजना के आधार पर, सोमा एक या अधिक अच्छी तरह से अलग किए गए एक्शन पोटेंशियल या स्पाइक ट्रेन उत्पन्न कर सकता है। यदि उत्तेजना झिल्ली को सकारात्मक क्षमता की ओर ले जाती है, तो यह एक उत्तेजक न्यूरॉन है; और यदि यह विश्राम क्षमता को नकारात्मक दिशा में आगे बढ़ाता है, तो यह एक अवरोधक न्यूरॉन है। एक्शन पोटेंशियल की पीढ़ी को "फायरिंग" कहा जाता है। ऊपर वर्णित फायरिंग न्यूरॉन को स्पाइकिंग न्यूरॉन कहा जाता है। हम अनुभाग 3.6 में न्यूरॉन के विद्युत परिपथ का प्रतिरूपण करेंगे। दो प्रकार के स्पाइकिंग न्यूरॉन्स होते हैं। यदि उत्तेजना सीमा स्तर से ऊपर रहती है और उत्पादन एक स्पाइक ट्रेन है, तो इसे इंटीग्रेट-एंड-फायर (आई. एफ.) न्यूरॉन मॉडल कहा जाता है। यदि आउटपुट को परिपथ की आवेग प्रतिक्रिया पर निर्भर के रूप में मॉडल किया जाता है, तो इसे स्पाइक प्रतिक्रिया मॉडल (एस. आर. एम.) (गेस्टनर, डब्ल्यू. (1995)) कहा जाता है। स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल मानता है कि स्पाइकिंग ट्रेन की आवृत्ति (उस दर का व्युत्क्रम जिस पर स्पाइक्स उत्पन्न होते हैं) 0 से शुरू होती है और उत्तेजना धारा के साथ बढ़ती है। एक और काल्पनिक मॉडल है जो दहलीज पर होने वाले फायरिंग को तैयार करता है, लेकिन स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल की तरह आवृत्ति में सुचारू वृद्धि के विपरीत आवृत्ति में एक क्वांटम उछाल है। इस मॉडल को रेट मॉडल कहा जाता है। गर्स्टनर, डब्ल्यू., और किस्टलर, डब्ल्यू. (2002), और स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011) स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल और रेट न्यूरॉन मॉडल के विस्तृत उपचार के लिए अच्छे स्रोत हैं। जैविक बनाम कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जैविक न्यूरॉन्स के व्यवहार पर आधारित मॉडल के लिए मैककुलोच, डब्ल्यू. एस. एंड पिट्स, डब्ल्यू. (1943) द्वारा कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ए. एन. एन.) की अवधारणा पेश की गई थी। नॉर्बर्ट वीनर (1961) ने इस नए क्षेत्र को साइबरनेटिक्स का लोकप्रिय नाम दिया, जिसका सिद्धांत इंजीनियरिंग, जीव विज्ञान, नियंत्रण प्रणालियों, मस्तिष्क कार्यों और कंप्यूटर विज्ञान के बीच अंतःविषय संबंध है। कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्र के आगे बढ़ने के साथ, वॉन न्यूमैन-प्रकार के कंप्यूटर को तंत्रिका विज्ञान अध्ययन में शुरू किया गया था। लेकिन यह प्रतीकात्मक प्रसंस्करण, गैर-निर्धारक गणनाओं, गतिशील निष्पादन, समानांतर वितरित प्रसंस्करण और व्यापक ज्ञान आधारों के प्रबंधन के लिए उपयुक्त नहीं था, जो जैविक तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं; और मन जैसी मशीन विकास की दिशा एक सीखने की मशीन में बदल गई। कम्प्यूटिंग प्रौद्योगिकी तब से बड़े पैमाने पर उन्नत है और कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान अब जैविक तंत्रिका नेटवर्क के लिए विकसित गणितीय मॉडल को संभालने में सक्षम है। कृत्रिम और जैविक तंत्रिका नेटवर्क दोनों में अनुसंधान और विकास प्रगति पर है, जिसमें दोनों को मिलाने के प्रयास शामिल हैं। तंत्रिका तंत्र मॉडल विकासवादी मस्तिष्क मॉडल "मस्तिष्क का त्रयी सिद्धांत" मैकलीन, पी. (2003) मस्तिष्क की संगठनात्मक संरचना को सिद्ध करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई मॉडलों में से एक है। मस्तिष्क की सबसे प्राचीन तंत्रिका संरचना ब्रेन स्टेम या "छिपकली मस्तिष्क" है। दूसरा चरण लिम्बिक या पेलियो-स्तनधारी मस्तिष्क है और पशुओं के जीवित रहने के लिए आवश्यक चार कार्य करता है-लड़ाई, भोजन, पलायन और व्यभिचार। तीसरा चरण नियोकॉर्टेक्स या नव-स्तनधारी मस्तिष्क है। मनुष्यों को अन्य जानवरों से अलग करने वाले उच्च संज्ञानात्मक कार्य मुख्य रूप से प्रांतस्था में होते हैं। सरीसृप मस्तिष्क मांसपेशियों, संतुलन और स्वायत्त कार्यों को नियंत्रित करता है, जैसे कि सांस लेना और दिल की धड़कन। मस्तिष्क का यह हिस्सा सक्रिय है, यहां तक कि गहरी नींद में भी। लिम्बिक प्रणाली में हाइपोथैलेमस, हिप्पोकैम्पस और एमिग्डाला शामिल हैं। नियोकॉर्टेक्स में कॉर्टेक्स और सेरेब्रम शामिल हैं। यह नरवानरों और विशेष रूप से मानव प्रजातियों के मस्तिष्क से मेल खाता है। तीन मस्तिष्कों में से प्रत्येक तंत्रिकाओं द्वारा अन्य दो से जुड़ा हुआ है, लेकिन प्रत्येक अलग-अलग क्षमताओं के साथ अपनी मस्तिष्क प्रणाली के रूप में काम करता प्रतीत होता है। (ट्रायून मस्तिष्क में चित्रण देखें।) पी. डी. पी./संयोजक मॉडल संयोजक मॉडल समानांतर वितरित प्रसंस्करण ढांचे से विकसित हुआ जो एक मेटाथियरी तैयार करता है जिससे विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट मॉडल उत्पन्न किए जा सकते हैं। पी. डी. पी. दृष्टिकोण (रुमेलहार्ट, जे. एल., मैकक्लेलैंड, जे. एल., और पी. डी. पी. रिसर्च ग्रुप (1986)) कई अंतर-संबंधित ऑपरेशनों का एक वितरित समानांतर प्रसंस्करण है, जो कुछ हद तक मानव तंत्रिका तंत्र में जो हो रहा है उसके समान है। अलग-अलग इकाइयों को इकाइयों के रूप में परिभाषित किया जाता है और इकाइयों को एक नेटवर्क बनाने के लिए जोड़ा जाता है। इस प्रकार, तंत्रिका तंत्र के अनुप्रयोग में, एक प्रतिनिधित्व ऐसा हो सकता है कि इकाइयाँ न्यूरॉन्स हों और लिंक सिनेप्स हों। ब्रेन कनेक्टिविटी मॉडल एक नेटवर्क के तीन प्रकार के ब्रेन कनेक्टिविटी मॉडल हैं (स्पॉर्न्स, ओ। (2007)। "एनाटॉमिकल (या स्ट्रक्चरल) कनेक्टिविटी" एक नेटवर्क का वर्णन करता है जिसमें एनाटॉमिकल लिंक होते हैं जो जुड़ी हुई "इकाइयों" के बीच निर्दिष्ट संबंध रखते हैं। यदि आश्रित गुण यादृच्छिक हैं, तो इसे "कार्यात्मक संपर्क" के रूप में परिभाषित किया जाता है। "प्रभावी संपर्क" में प्रणाली में अलग-अलग इकाइयों के बीच कारणात्मक अंतःक्रिया होती है। जैसा कि पहले कहा गया है, मस्तिष्क संपर्क को तीन स्तरों पर वर्णित किया जा सकता है। सूक्ष्म स्तर पर, यह विद्युत या रासायनिक सिनेप्स के माध्यम से न्यूरॉन्स को जोड़ता है। न्यूरॉन्स के एक स्तंभ को मेसोलेवल और मस्तिष्क के क्षेत्रों में एक इकाई के रूप में माना जा सकता है जिसमें मैक्रोलेवल में इकाइयों के रूप में बड़ी संख्या में न्यूरॉन्स और न्यूरॉन आबादी शामिल हैं। बाद के मामले में लिंक अंतर-क्षेत्रीय मार्ग हैं, जो बड़े पैमाने पर संपर्क बनाते हैं। चित्र 2 तीन प्रकार के संपर्क को दर्शाता है। विश्लेषण निर्देशित ग्राफ का उपयोग करके किया जाता है (देखें स्पॉर्न्स, ओ। (2007) और हिलगेटाग, सी. सी. (2002)। संरचनात्मक मस्तिष्क संपर्क प्रकार में, संपर्क एक विरल और निर्देशित ग्राफ है। कार्यात्मक मस्तिष्क संपर्क में द्विदिश ग्राफ होते हैं। प्रभावी मस्तिष्क संपर्क अंतःक्रियात्मक कारण और प्रभाव संबंधों के साथ द्विदिशात्मक है। संपर्क का एक अन्य प्रतिनिधित्व मैट्रिक्स प्रतिनिधित्व द्वारा किया जाता है (स्पॉर्न्स, ओ देखें। (2007)। हिलगेटाग, सी. सी. (2002) मस्तिष्क संपर्क के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण का वर्णन करता है। मस्तिष्क कार्य के मॉड्यूलर मॉडल अरबिब, एम. ए. (2007) मॉड्यूलर मॉडल का वर्णन इस प्रकार करता है। "मस्तिष्क के मॉड्यूलर मॉडल एक जटिल प्रणाली को संरचनात्मक मॉड्यूल (जैसे, मस्तिष्क क्षेत्र, परतें, कॉलम) या कार्यात्मक मॉड्यूल (स्कीमा) में विघटित करके और प्रतिस्पर्धा और सहयोग के पैटर्न की खोज करके समझने में सहायता करते हैं जो समग्र कार्य प्रदान करते हैं।" यह परिभाषा कार्यात्मक संपर्क में परिभाषित परिभाषा के समान नहीं है। मॉड्यूलर दृष्टिकोण का उद्देश्य संज्ञानात्मक मॉडल का निर्माण करना है और जटिलता में, शारीरिक रूप से परिभाषित मस्तिष्क क्षेत्रों (मस्तिष्क संपर्क में मैक्रो लेवल के रूप में परिभाषित) और न्यूरॉन स्तर पर कम्प्यूटेशनल मॉडल के बीच है। मॉडलिंग के लिए मॉड्यूल के तीन विचार हैं। वे हैं (1) मस्तिष्क संरचनाओं के लिए मॉड्यूल, (2) योजना के रूप में मॉड्यूल, और (3) इंटरफेस के रूप में मॉड्यूल। चित्र 3 सैकडेस (अरबिब, एम. ए.) के प्रतिवर्त नियंत्रण के लिए एक मॉडल के मॉड्यूलर डिजाइन को प्रस्तुत करता है। (2007)। इसमें दो मुख्य मॉड्यूल शामिल हैं, एक सुपीरियर कॉलिकुलस (एससी) के लिए और एक ब्रेनस्टेम के लिए। इनमें से प्रत्येक उप-मॉड्यूल में विघटित होता है, जिसमें प्रत्येक उप-मॉड्यूल शारीरिक रूप से परिभाषित न्यूरॉन्स की एक श्रृंखला को परिभाषित करता है। चित्र 3 (बी) में चित्र 3 (ए) का मॉडल एक बहुत बड़े मॉडल में अंतर्निहित है जो मस्तिष्क प्रांतस्था के विभिन्न क्षेत्रों (मॉड्यूल प्री-एल. आई. पी. वी. एस., सी. टी. एक्स., एल. आई. पी., पी. एफ. सी. और एफ. ई. एफ. द्वारा दर्शाया गया), थैलेमस और बेसल गैन्ग्लिया को शामिल करता है। जबकि मॉडल का वास्तव में मॉड्यूलर अपघटन के इस शीर्ष स्तर पर विश्लेषण किया जा सकता है, हमें बेसल गैन्ग्लिया, बीजी को और विघटित करने की आवश्यकता है, जैसा कि चित्र 3 (सी) में दिखाया गया है यदि हम बेसल गैन्ग्लिया (क्राउली, एम. (1997)) के भीतर प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष मार्गों को भिन्न रूप से मॉड्यूलेट करने (एसएनसी से उत्पन्न होने वाले 2 तीर) में डोपामाइन की भूमिका को अलग करना चाहते हैं। न्यूरल सिमुलेशन लैंग्वेज (एन. एस. एल.) को बड़े पैमाने पर सामान्य न्यूरल नेटवर्क के लिए एक अनुकरण प्रणाली प्रदान करने के लिए विकसित किया गया है। यह मस्तिष्क मॉडलिंग के लिए एक वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण विकसित करने के लिए एक वातावरण प्रदान करता है। एन. एस. एल. समान गुणों और समान कनेक्शन पैटर्न के साथ बुनियादी डेटा संरचना तंत्रिका परतों वाले तंत्रिका मॉडल का समर्थन करता है। एन. एस. एल. का उपयोग करके विकसित किए गए मॉडलों को ब्रेन ऑपरेशन डेटाबेस (बी. ओ. डी. बी.) में पदानुक्रमित रूप से संगठित मॉड्यूल के रूप में प्रलेखित किया जाता है जिन्हें निचले स्तरों में विघटित किया जा सकता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जैसा कि धारा 2.4 में उल्लेख किया गया है, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ए. एन. एन.), या तंत्रिका नेटवर्क जैसा कि अब इसे कहा जाता है, का विकास जैविक न्यूरॉन नेटवर्क के अनुकरण के रूप में शुरू हुआ और कृत्रिम न्यूरॉन्स का उपयोग करके समाप्त हुआ। प्रमुख विकास कार्य सीखने की प्रक्रिया के साथ औद्योगिक अनुप्रयोगों में चले गए हैं। अनुमानों को सरल बनाकर जटिल समस्याओं का समाधान किया गया। तंत्रिका संबंधी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम विकसित किए गए थे, जैसे कि अनुभव से सीखना। चूंकि पृष्ठभूमि और अवलोकन को अन्य आंतरिक संदर्भों में शामिल किया गया है, इसलिए यहां चर्चा मॉडल के प्रकारों तक सीमित है। मॉडल सिस्टम या नेटवर्क स्तर पर होते हैं। ए. एन. एन. की चार मुख्य विशेषताएं हैं टोपोलॉजी, डेटा प्रवाह, इनपुट मूल्यों के प्रकार और सक्रियण के रूप (मीरेलेस, एम. आर. जी. (2003), मुनाकाटा, टी. (1998))। टोपोलॉजी बहुस्तरीय, एकल-स्तरीय या आवर्ती हो सकती है। डेटा प्रवाह प्रतिक्रिया के साथ आवर्ती या फीडफॉरवर्ड मॉडल के साथ गैर-आवर्ती हो सकता है। निवेश द्विआधारी, द्विध्रुवीय या निरंतर होते हैं। सक्रियण रैखिक, चरण या सिग्मोइड है। मल्टीलेयर पर्सेप्ट्रॉन (एम. एल. पी.) सभी प्रकारों में सबसे लोकप्रिय है, जिसे आम तौर पर त्रुटि एल्गोरिदम के बैक-प्रोपेगेशन के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। प्रत्येक न्यूरॉन आउटपुट कैस्केड में जुड़ी बाद की परतों में प्रत्येक न्यूरॉन से जुड़ा होता है और उसी परत में न्यूरॉन्स के बीच कोई संबंध नहीं होता है। चित्र 4 एक बुनियादी एम. एल. पी. टोपोलॉजी (मीरेलेस, एम. आर. जी. (2003)), और एक बुनियादी दूरसंचार नेटवर्क (सुब्रमण्यन, एम. (2010)) को दर्शाता है जिससे अधिकांश लोग परिचित हैं। हम दूरसंचार नेटवर्क में नोड्स पर राउटर की तुलना एम. एल. पी. प्रौद्योगिकी में न्यूरॉन्स और सिनेप्स के लिंक से कर सकते हैं। कम्प्यूटेशनल न्यूरॉन मॉडल कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस एक अंतःविषय क्षेत्र है जो इंजीनियरिंग, जीव विज्ञान, नियंत्रण प्रणालियों, मस्तिष्क कार्यों, भौतिक विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान को जोड़ता है। इसमें आयनों, न्यूरॉन्स और सिनेप्स के निचले स्तरों पर किए गए मौलिक विकास मॉडल हैं, साथ ही न्यूरॉन्स के बीच सूचना प्रसार भी है। इन मॉडलों ने उच्च-स्तरीय मॉडलों को विकसित करने के लिए सक्षम तकनीक स्थापित की है। वे न्यूरॉन्स में रासायनिक और विद्युत गतिविधियों पर आधारित होते हैं जिनके लिए विद्युत समतुल्य परिपथ उत्पन्न होते हैं। कोशिका के अंदर मुख्य रूप से पोटेशियम आयनों और बाहर सोडियम आयनों के साथ न्यूरॉन के लिए एक सरल मॉडल संतुलन के तहत झिल्ली पर एक विद्युत क्षमता स्थापित करता है, यानी कोई बाहरी गतिविधि, स्थिति नहीं। इसे विश्राम झिल्ली क्षमता कहा जाता है, जिसे नर्नस्ट समीकरण (नर्नस्ट, डब्ल्यू. (1888)) द्वारा निर्धारित किया जा सकता है। झिल्ली के एक टुकड़े के लिए एक समतुल्य विद्युत परिपथ, उदाहरण के लिए एक अक्षतन्तु या डेंड्राइट, चित्र 5 में दिखाया गया है। ई. के. और ई. एन. ए. क्रमशः पोटेशियम और सोडियम चैनलों से जुड़े विभव हैं और आर. के. और आर. एन. ए. उनसे जुड़े प्रतिरोध हैं। सी झिल्ली का धारिता है और I स्रोत धारा है, जो परीक्षण स्रोत या संकेत स्रोत (क्रिया क्षमता) हो सकता है। एक न्यूरॉन में पोटेशियम-सोडियम चैनलों के लिए विश्राम क्षमता लगभग-65 मिलीवोल्ट होती है। झिल्ली मॉडल कोशिका झिल्ली के एक छोटे से खंड के लिए है; बड़े वर्गों के लिए इसे समान वर्गों को जोड़कर बढ़ाया जा सकता है, जिन्हें डिब्बे कहा जाता है, जिसमें पैरामीटर मान समान या अलग होते हैं। डिब्बों को एक प्रतिरोध द्वारा प्रवाहित किया जाता है, जिसे अक्षीय प्रतिरोध कहा जाता है। चित्र 6 एक न्यूरॉन का एक कंपार्टमेंटल मॉडल दिखाता है जो झिल्ली मॉडल पर विकसित होता है। डेंड्राइट अन्य न्यूरॉन्स से इनपुट प्राप्त करने वाले पोस्टसिनेप्टिक रिसेप्टर्स हैं; और एक या अधिक अक्षतंतु टर्मिनलों वाला अक्षतन्तु अन्य न्यूरॉन्स में न्यूरोट्रांसमीटर संचारित करता है। दूसरा निर्माण खंड क्रिया क्षमता का हॉजकिन-हक्सले (एच. एच.) मॉडल है। जब डेंड्राइट से झिल्ली क्षमता विश्राम झिल्ली क्षमता से अधिक हो जाती है, तो न्यूरॉन कोशिका द्वारा एक नाड़ी उत्पन्न होती है और अक्षतंतु के साथ प्रसारित होती है। इस पल्स को एक्शन पोटेंशियल कहा जाता है और एच. एच. मॉडल समीकरणों का एक समूह है जिसे मॉडल के डिजाइन और पैरामीटर मूल्यों के चयन द्वारा प्रयोगात्मक डेटा को फिट करने के लिए बनाया जाता है। अन्य प्रकार के आयनों वाले अधिक जटिल न्यूरॉन्स के लिए मॉडल प्रत्येक आयनिक चैनल के लिए समकक्ष परिपथ में अतिरिक्त बैटरी और प्रतिरोध जोड़े जोड़कर प्राप्त किए जा सकते हैं। आयनिक चैनल निष्क्रिय या सक्रिय हो सकता है क्योंकि उन्हें वोल्टेज द्वारा गेट किया जा सकता है या लिगेंड हो सकते हैं। सक्रिय चैनल स्थिति को संभालने के लिए विस्तारित एच. एच. मॉडल विकसित किया गया है। यद्यपि ऐसे न्यूरॉन्स हैं जो शारीरिक रूप से एक दूसरे से जुड़े हुए हैं, जानकारी एक दरार के पार रासायनिक प्रक्रिया द्वारा अधिकांश सिनेप्स पर प्रेषित की जाती है। सिनेप्स को कम्प्यूटेशनल रूप से भी तैयार किया जाता है। जटिलता का अगला स्तर क्रिया क्षमता की धारा है, जो उत्पन्न होती है, जिसके पैटर्न में संचारित किए जा रहे संकेत की कोडिंग जानकारी होती है। मूल रूप से दो प्रकार के एक्शन पोटेंशिअल या स्पाइक्स होते हैं, जिन्हें वे कहते हैं, जो उत्पन्न होते हैं। एक है "इंटीग्रेट-एंड-फायर" (जिसे हमने अब तक संबोधित किया है) और दूसरा जो दर आधारित है। उत्तरार्द्ध एक धारा है जिसकी दर भिन्न होती है। सिनेप्स के पार जाने वाले संकेत को या तो एक नियतात्मक या अनुप्रयोग के आधार पर एक यादृच्छिक प्रक्रिया के रूप में मॉडल किया जा सकता है (खंड 3.7 देखें)। एक अन्य शारीरिक जटिलता तब होती है जब दूरदर्शी प्रणाली में न्यूरॉन्स के एक स्तंभ जैसे न्यूरॉन्स की आबादी को संभालने की आवश्यकता होती है। यह समूह के सामूहिक व्यवहार (कोटर, आर., नील्सन, पी., डायर्फजेल्ड-जॉनसन, जे., सोमर, एफ. टी., और नॉर्थऑफ, जी. (2002)) पर विचार करके किया जाता है। स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल क्रिया क्षमता या स्पाइक स्वयं कोई जानकारी नहीं ले जाता है। यह स्पाइक्स की धारा है, जिसे स्पाइक ट्रेन कहा जाता है, जो स्पाइक्स की संख्या और पैटर्न और स्पाइक्स के समय में जानकारी ले जाती है। पोस्टसिनेप्टिक क्षमता या तो सकारात्मक, उत्तेजक सिनेप्स या नकारात्मक, अवरोधक सिनेप्स हो सकती है। मॉडलिंग में, पोस्टसिनेप्टिक न्यूरॉन में डेंड्राइट्स द्वारा प्राप्त पोस्टसिनेप्टिक क्षमताओं को एकीकृत किया जाता है और जब एकीकृत क्षमता विश्राम क्षमता से अधिक हो जाती है, तो न्यूरॉन अपने अक्षतंतु के साथ एक क्रिया क्षमता को संचालित करता है। यह मॉडल इंटीग्रेट-एंड-फायर (आई. एफ.) मॉडल है जिसका उल्लेख धारा 2.3 में किया गया था। आई. एफ. मॉडल से निकटता से संबंधित एक मॉडल है जिसे स्पाइक प्रतिक्रिया मॉडल (एस. आर. एम.) (गेर्स्टनर, डब्ल्यू. (1995) पृष्ठ 738-758) कहा जाता है जो इनपुट उत्तेजना संकेत के साथ जटिल आवेग कार्य प्रतिक्रिया पर निर्भर है। यह स्पिकिंग न्यूरल नेटवर्क के लिए विकसित बड़ी संख्या में मॉडलों के लिए एक आधार बनाता है। स्पाइक ट्रेन का आई. एफ. और एस. आर. मॉडल टाइप I न्यूरॉन्स में होता है, जिसमें शून्य से शुरू होने वाले उत्तेजना प्रवाह में वृद्धि के साथ घटना की स्पाइक दर या स्पाइक आवृत्ति सुचारू रूप से बढ़ जाती है। स्पाइक ट्रेन उत्पादन की एक अन्य घटना टाइप II न्यूरॉन्स में होती है, जहां फायरिंग विश्राम संभावित सीमा पर होती है, लेकिन एक गैर-शून्य आवृत्ति के लिए एक क्वांटम कूद के साथ। मॉडल को स्पाइक ट्रेन की दर (आवृत्ति) का उपयोग करके विकसित किया गया है और इन्हें दर-आधारित मॉडल कहा जाता है। तंत्रिका तंत्र के कार्यों को समझने के लिए जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि संदेश को कैसे कूटबद्ध किया जाता है और न्यूरॉन में क्रिया क्षमता द्वारा ले जाया जाता है। जिस संकेत का प्रचार किया जा रहा है, उसे स्पाइक्स में कैसे कोड किया जाता है, इस बारे में दो सिद्धांत हैं कि क्या यह पल्स कोड है या रेट कोड। पूर्व में, यह उत्तेजना के समय से पहले स्पाइक का समय विलंब है जैसा कि पोस्टसिनेप्टिक रिसीवर द्वारा देखा जाता है जो कोडिंग को निर्धारित करता है। रेट कोड में, यह स्पाइक की औसत दर है जो कोडिंग को प्रभावित करती है। यह निश्चित नहीं है कि प्रत्येक मामले में वास्तव में कौन सी शारीरिक घटना है। हालाँकि, दोनों मामलों को कम्प्यूटेशनल रूप से मॉडल किया जा सकता है और प्रयोगात्मक परिणाम से मेल खाने के लिए मापदंड अलग-अलग होते हैं। पल्स मोड मॉडल के लिए अधिक जटिल है और कई विस्तृत न्यूरॉन मॉडल और जनसंख्या मॉडल का वर्णन गेर्स्टनर और किस्टलर द्वारा गेर्स्टनर, डब्ल्यू., एंड किस्टलर, डब्ल्यू. (2002) के भाग I और II और स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011) के अध्याय 8 में किया गया है। एस. आर. मॉडल से जुड़ी एक अन्य महत्वपूर्ण विशेषता स्पाइक-टाइम-डिपेंडेंट-प्लास्टिसिटी है। यह सिनेप्स की प्लास्टिसिटी पर हेब्ब के अभिधारणा पर आधारित है, जिसमें कहा गया है कि "न्यूरॉन्स जो एक साथ फायर करते हैं वे एक साथ तार बनाते हैं"। यह सिनेप्स को दीर्घकालिक क्षमता (एल. टी. पी.) या दीर्घकालिक अवसाद (एल. टी. डी.) का कारण बनता है। पहला दो न्यूरॉन्स के बीच सिनेप्स को मजबूत करना है यदि पोस्टसिनेप्टिक स्पाइक अस्थायी रूप से प्रीसिनेप्टिक स्पाइक के तुरंत बाद होता है। यदि यह उल्टा होता है तो बाद की स्थिति होती है, यानी, प्रीसिनेप्टिक स्पाइक पोस्टसिनेप्टिक स्पाइक के बाद होता है। गर्स्टनर, डब्ल्यू. एंड किस्टलर, डब्ल्यू. (2002) अध्याय 10 में और स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011) अध्याय 7 में प्लास्टिसिटी और कोडिंग पर हेब्बियन मॉडल से संबंधित विभिन्न मॉडलों पर चर्चा करते हैं। तंत्रिका तंत्र नेटवर्क मॉडल छोटे, मध्यम और बड़े नेटवर्क के लिए मॉडल विकसित करने में शामिल चुनौती हॉजकिन-हक्सले न्यूरोनल मॉडल में वैध सरल धारणाओं को बनाकर और उन मॉडलों को डिजाइन करने के लिए उचित रूप से विस्तार करके जटिलता को कम करने में से एक है (देखें स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011), कोटर, आर., नील्सन, पी., डायर्फजेल्ड-जॉनसन, जे., सोमर, एफ. टी., और नॉर्थऑफ़, जी. (2002), और गर्स्टनर, डब्ल्यू., और किस्टलर, डब्ल्यू. (2002) का अध्याय 9)। नेटवर्क मॉडल को या तो न्यूरॉन्स के नेटवर्क के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है जो विभिन्न स्तरों के प्रांतस्था या न्यूरॉन आबादी के माध्यम से फैलता है जो बहुस्तरीय न्यूरॉन्स के रूप में आपस में जुड़ा हुआ है। न्यूरॉन की स्थानिक स्थिति 1-, 2-या 3-आयामी हो सकती है; बाद वाले को छोटे-विश्व नेटवर्क कहा जाता है क्योंकि वे स्थानीय क्षेत्र से संबंधित होते हैं। न्यूरॉन या तो उत्तेजक या अवरोधक हो सकता है, लेकिन दोनों नहीं। मॉडलिंग डिजाइन इस बात पर निर्भर करता है कि यह कृत्रिम न्यूरॉन है या न्यूरोनल मॉडल का जैविक न्यूरॉन है। फायरिंग मोड के लिए टाइप I या टाइप II का चुनाव करने की आवश्यकता है। न्यूरॉन्स में संकेत दर-आधारित न्यूरॉन्स, स्पाइकिंग प्रतिक्रिया न्यूरॉन्स, या गहरे मस्तिष्क उत्तेजित हो सकते हैं। नेटवर्क को फीडफॉरवर्ड या आवर्ती प्रकार के रूप में डिज़ाइन किया जा सकता है। कम्प्यूटेशनल संसाधन क्षमताओं के लिए नेटवर्क को बढ़ाने की आवश्यकता है। बड़े पैमाने पर थैलेमोकोर्टिकल प्रणालियों को ब्लू ब्रेन परियोजना (मार्कम, एच. (2006)) के तरीके से संभाला जाता है। तंत्रिका तंत्र विकास मॉडल एच. एच. मॉडल पर आधारित न्यूरोनल नेटवर्क के व्यवहार के समान शारीरिक शरीर विज्ञान और आकृति विज्ञान के विकास के मॉडलिंग के लिए कोई सामान्यीकृत मॉडलिंग अवधारणाएं मौजूद नहीं हैं। शैंकले, डब्ल्यू. आर., हारा, जे., फॉलन, जे. एच., और लैंडिंग, बी. एच. (2002) कम्प्यूटेशनल मॉडल में विकासशील मानव मस्तिष्क प्रांतस्था के न्यूरोएनाटॉमिकल डेटा के अनुप्रयोग का वर्णन करते हैं। स्टेरैट, डी., ग्राहम, बी., गिल्लीज़, ए., और विलशॉ, डी. (2011) तंत्रिका कोशिका आकृति विज्ञान, कोशिका शरीर विज्ञान, कोशिका प्रतिरूपण, नेत्र प्रभुत्व के पैटर्न, और तंत्रिका कोशिका और मांसपेशियों के बीच संबंध, और दृष्टिपटल मानचित्र के विकास में कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के तंत्रिका तंत्र के पहलुओं पर चर्चा करते हैं। कैरीरा-पर्पिनेन, एम. ए. & गुडहिल, जी. जे. (2002) दृश्य प्रांतस्था के कम्प्यूटरीकृत मॉडल के अनुकूलन से संबंधित है। मॉडलिंग उपकरण बड़ी संख्या में बनाए गए मॉडलों के साथ, जानकारी के प्रसार के लिए उपकरणों के साथ-साथ मॉडल विकसित करने के लिए मंच भी विकसित किए गए हैं। कई सामान्यीकृत उपकरण, जैसे कि जेनेसिस, न्यूरॉन, एक्स. पी. पी. और एन. ई. ओ. एस. आई. एम. उपलब्ध हैं और उनकी चर्चा हक्का, एम. (2002) द्वारा की गई है। यह भी देखें संयोजकता कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान न्यूरोएथिक्स गैर-स्पाइकिंग न्यूरॉन ट्रियून मस्तिष्क संदर्भ कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान तंत्रिका सर्किट संज्ञानात्मक मॉडलिंग