神经元细胞

版本： 0.1 现代的大部分机器学习的算法将神经元分出了清晰的层次。所谓分层，即将神经元分为几层（也可认为是几组）。每层内的神经元没有联系，相邻的层与层之间的神经元会有两两的联系，从而形成一个关系矩阵。非相邻层的神经元之间没有联系。这里的相邻指的是神经元层次之间的关系，每层神经元有一层或者前后两层相邻。 一般神经网络的算法的神经元层数是有限的，一般是两三层。在理论上，三层神经元（包括输入、输出和隐含层，除去输入输出，也可算做只有一层）就足以解决所有问题了，因为中间的隐含层能够表达所有函数。但这只是数学上的可能性，实际中如果只用一个隐含层来实现人类智能，需要的节点数量估计近似于无穷。 增加神经网络的层数，如同从加法到乘法、指数一样，抽象出类似的层次，进行归纳，从而减小问题的计算复杂性。人的大脑对信息的加工其实也是分层次的。比如对语言的听觉处理，先有有种频率，振幅的层次，然后是频率的变化，不同频率的组合的层次，再往后是音节层次，随后到了词汇层次。最后产生到我们能感觉到的信息层次和粒度，包括谁在说话，说的什么意思，心情如何等。底层的过滤甚至会让我们忽视对方用的是什么方言和语言。到了深度学习，神经网络的层次才到了真正的多层结构。其实大家一直就知道多层好，但苦于不知道怎么训练多层的模型，从而无法应用。深度学习给出了一个切实可行的多层训练方案，所以多层模型也开始广泛的应用了。 解决具体问题时

转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4910d7c501000ch4.html 人工神经网路 学习是要透过我们的头脑，因而研究大脑神经细胞的运作，可以帮助我们了 解学习在脑神经是如何完成的，进而可以模拟神经细胞的运作以达到類似学习的 功能。据估计人脑约有一千亿（1011）个神经细胞，每个神经细胞约有一千（103） 根連结与其它神经细胞相連，因此人脑中约有一百万亿（1014）根連结，形成一 个高度連结网狀的神经网路（neural network）。科学家们相信：人脑的信息处理工作即是透过这些連结來完成的 [葉怡成1993]。 神经细胞的形狀与一般的细胞有很大的不同，它包括：细胞体（soma）：神经 细胞中呈核狀的处理机构；轴突（axon）：神经细胞中呈轴索狀的输送机构；树狀 突（dendrites）：神经细胞中呈树枝狀的输出入机构；与突触（synapse）：树狀突上呈点狀的連结机构。根据神经学家的研究发现：当神经细胞透过神经突触与树 狀突从其它神经元输入脉波讯号后，经过细胞体处理，产生一个新的脉波讯号。 如果脉波讯号够强，将产生一个约千分之一秒100 毫伏的脉波讯号。这个讯号再 经过轴突传送到它的神经突触，成为其它神经细胞的输入脉波讯号。如果脉波讯 号是经过兴奋神经突触（excitatory synapse），则会增加脉波讯号的速率；相反的

目录 神经元的电活动 突触后电位的累加 容积传导 神经元的电活动 与神经有关的电活动主要包括动作电位和突触后电位两种形式。 动作电位：是一种离散的电压尖峰，而且从细胞体的轴突起始处想轴突末端传递，然后在末端释放神经递质。 突触后电位：是神经递质结合与突触后细胞膜受体时产生的电压，其原理是神经递质引起离子通道的开放和闭合，从而导致跨细胞膜电位的梯度变化。 将电极放在活体脑组织细胞之间的空间，上述两种形式的电位都可以被记录到。从神经元群(large populations of neurons)进行的动作电位记录，叫做"多细胞"记录("multi-unit" recordings);从神经元集群(large groups of neurons)进行的突触后电位记录，叫做"局步场电位"记录("local field potential" recordings). 注:[可以通过插入脑内的微电极，分离来自单个神经元的动作电位，但通过活体细胞外记录，完全分离单个神经元的突触后电位，是不可能的，因此，活体当个神经元记录("单细胞"记录)测量的电位是动作电位，而非突触后电位。] 除少数极端情况下外，ERPs反映的是突触后电位，而非动作电位。原因如下： 当一个动作电位生成时，电流在轴突的某一点上快速进出，同样的进出也会沿着轴突出现在另一点上。依次类推，直到动作电位到达神经末端

气味感知发育的关键期：分子机制和行为效应 发育关键期 [1] 是指发育过程中感官体验能够对神经连接和环路功能产生持续影响的时间窗口。在哺乳动物中，嗅觉系统是唯一能够在动物的整个生命过程中持续产生新神经元的神经系统。 分章节显示参考文献： 1. Asogwa, N.C., et al., Inter- and intra-specific differences in muscarinic acetylcholine receptor expression in the neural pathways for vocal learning in songbirds. Journal of Comparative Neurology, 2018. 526 (17): p. 2856-2869. 尽管在出生后发育过程会生成大量神经元，我们发现只有一群围产期感觉神经元具有形成嗅觉地图的能力，能够纠正错误的轴突投射 [2] 。在这里，我将讨论嗅觉系统形成过程中关键期的行为学效应，鉴别关键期导航神经元，导航神经元建立嗅觉地图的细胞机制，以及控制关键期发生时机的分子机 [3] 制 [4] 。 这种独特的特征说明嗅觉神经元可能掌握着其他神经元丢失再生能力的秘密 [5] 。在这种再生神经系统中，我们发现了感觉神经元与其中枢连接之间形成高度特异性联系的关键时期 [6] 。 转自：余从容 http:/

转自： http://www.sibs.cas.cn/kp/kptw/201606/t20160620_4623663.html 　　 ――《假如给我三天光明》 美国 　　 如果说几十亿年前生命的诞生是地球上迄今为止最美的奇迹，那么生物体的神经系统堪称这个奇迹中最耀眼的巅峰之作。重量约为 1.3 千克，体积约为 1200 立方厘米，包含大约 860 亿个神经元（即神经细胞，是神经系统的结构与功能单位）以及同样数量的非神经元细胞（例如对神经元提供支撑和保护作用的胶质细胞，运输氧气和养料的血管组织等），人类大脑的复杂程度与奥妙之处被很多神经科学家认为并不亚于广袤无垠充满未知的浩瀚宇宙。 图1 大鼠脑部（左）和人脑（右）的结构示意图 　 　　图2 大脑皮层左半球侧面视角的主要脑区和结构 　　 神经系统的功能，概括来说就是根据生物个体的需要以及外部环境的变化来控制或调节自身的行为以及内环境的稳态。这个过程抽象下来实际就是获取信息、处理信息以及输出信息。就像我们在使用计算机时，通过键盘鼠标将信息输入，在计算机进行相应的运算之后通过显示器来输出结果。我们生活在一个丰富多彩的世界里，而即便是从最基本的生存层面来看，每一个生物个体都需要感知周围环境并对外界的变化做出相应的反应。例如，野外生活的动物敏锐地发现猎物才能进行捕食，及时地察觉天敌才能躲避危险。 　　

目录 神经元的电活动 突触后电位的累加 容积传导 神经元的电活动 与神经有关的电活动主要包括动作电位和突触后电位两种形式。 动作电位：是一种离散的电压尖峰，而且从细胞体的轴突起始处想轴突末端传递，然后在末端释放神经递质。 突触后电位：是神经递质结合与突触后细胞膜受体时产生的电压，其原理是神经递质引起离子通道的开放和闭合，从而导致跨细胞膜电位的梯度变化。 将电极放在活体脑组织细胞之间的空间，上述两种形式的电位都可以被记录到。从神经元群(large populations of neurons)进行的动作电位记录，叫做"多细胞"记录("multi-unit" recordings);从神经元集群(large groups of neurons)进行的突触后电位记录，叫做"局步场电位"记录("local field potential" recordings). 注:[可以通过插入脑内的微电极，分离来自单个神经元的动作电位，但通过活体细胞外记录，完全分离单个神经元的突触后电位，是不可能的，因此，活体当个神经元记录("单细胞"记录)测量的电位是动作电位，而非突触后电位。] 除少数极端情况下外，ERPs反映的是突触后电位，而非动作电位。原因如下： 当一个动作电位生成时，电流在轴突的某一点上快速进出，同样的进出也会沿着轴突出现在另一点上。依次类推，直到动作电位到达神经末端