Izhikevich Sinir Hücresi Modeli Hatırlatma

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
el ma 1Erdoğan ÖZTÜRK ma ma 2 Em re 3 E ren 4.
Advertisements

Çoklu Denklem Sistemleri
4. Hafta.  % Parametreler %   A = 3; % genlik  f = 440; % frekans (Hz)  phi = -pi/4; % faz  fs = 20e3; % örnekleme oranı (20 kHz)  Ts = 0; %
Ata’m annem ninem Mete’m Ela’m Ali’m Lale’m.
Prof. Dr. Ahmet Arıkan Gazi Ü niversitesi Gazi Eğitim Fakültesi OFMAE Bölümü Matematik Eğitimi Anabilim Dalı.
Biyomedikal Sistemlerin Modellenmesi ve Kontrolü Neslihan Serap Şengör İ.T.Ü. Elektronik ve Haberleşme Bölümü, oda no:1107 tel no:
Dinamik sistemin kararlılığını incelemenin kolay bir yolu var mı? niye böyle bir soru sorduk? Teorem 1: (ayrık zaman sisteminin sabit noktasının kararlılığı.
Sinir Hücresi Nasıl Fark Edilmiş? eCell.jpg/512px-PurkinjeCell.jpg Ramon y Cajal ( )
Devre ve Sistem Analizi Neslihan Serap Şengör Elektronik ve Haberleşme Bölümü, oda no:1107 tel no:
BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİNDE İLERİ KONULAR Neslihan Serap Şengör Oda no: 1107 Tel:
Devre ve Sistem Analizi
Bir örnek : Sarkaç. Gradyen Sistemler E(x)’in zamana göre türevi çözümler boyunca Gradyen sistemlere ilişkin özellikler Teorem 6: (Hirsh-Smale-Devaney,
Devre ve Sistem Analizi Neslihan Serap Şengör Elektronik ve Haberleşme Bölümü, oda no:1107 tel no:
Eleman Tanım Bağıntıları Direnç Elemanı: v ve i arasında cebrik bağıntı ile temsil edilen eleman v i q Ø direnç endüktans Kapasite memristor Endüktans.
Lineer Direnç Devreleri Lineer, zamanla değişmeyen direnç elemanları Bağımsız kaynaklar Amaç: Özel bir grup direnç elemanlarından oluşmuş devrelerin çözümü.
DERS : HAYAT BİLGİSİ 2. SINIF
Dinamik Yapay Sinir Ağı Modelleri Yinelemeli Ağlar (recurrent networks) İleri yolGeri besleme.
Yrd.Doç.Dr. Mustafa Doğan
JEOFİZİK ETÜTLERİ DAİRESİ
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ♦ ELEKTRONİK & HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ Hesaplamalı Sinirbilim Modeller farklı zamansal ve konumsal ölçeklerde süreçleri ele.
Neden donanım kullanıyoruz? Daha hızlı (Performans) Paralel Düşük güç tüketimi Maliyet Boyut Her yere bilgisayar?
Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos Neslihan Serap Şengör oda no:1107 tel no: Özkan Karabacak oda no:2307 tel.
Davranış durum Eğitilen sistem Değer Atama Ortam Kritik Ödül r δ Eğiticisiz Öğrenme Pekiştirmeli Öğrenme (reinforcement learning) Öğrenme işleminin her.
Izhikevich Sinir Hücresinin davranışı Deneysel sonuçModelden elde edilen sonuç E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007.
DİNLENİM ZAR POTANSİYELİ
Sinir Hücresi Nasıl Fark Edilmiş? eCell.jpg/512px-PurkinjeCell.jpg Ramon y Cajal ( )
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
Devre ve Sistem Analizi
x* denge noktası olmak üzere x* sabit nokta olmak üzere
LD/LDI LD X0 LDI X0 X0 Y0 X0 Y1 Temel Komutlar
HİPOTEZ TESTLERİ VE Kİ-KARE ANALİZİ
ACT-R Adaptive Control of Thought-Rational
Durum portresi Durum portresinde değişiklik olur mu, nasıl olur?
h homeomorfizm h homeomorfizm h 1-e-1 ve üstüne h sürekli h
DENEYSEL TERTİPLER VE PAZAR DENEMESİ
Bu Gösteri Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
“nereden başlamalı ?” PROBLEM ÇÖZME (PROBLEM SOLVING)
Sinir Hücresi Nasıl Fark Edilmiş?
Selin Metin, Neslihan Serap Şengör
MÜHENDİSLİK MATEMATİĞİ MAK 2028
İlk olarak geçen hafta farklı a değerleri için incelediğiniz lineer sisteme bakalım: MATLAB ile elde ettiğiniz sonuçları analitik ifade ile elde edilen.
Bazı sorular: Topolojik eşdeğerlilik ne işimize yarayacak, topolojik
Bazı sorular: Topolojik eşdeğerlilik ne işimize yarayacak, topolojik
Geçen haftaki tanımlar:
BİRİNCİ DERECEDEN İKİ BİLİNMEYENLİ DENKLEMLER
Hatırlatma Yörünge: Or(xo)
Allium sativum Organosülfür Bileşiklerinin H2S Oluşturma Özelliklerinin ve MCF-7 ve HuT78 Kanser Hücre Dizileri Üzerine Anti-Proliferatif Etkilerinin Araştırılması.
Bir Problemin Programa Dönüştürülme Süreci
M.
Düğüm-Eyer Dallanması
GELİR VERGİLERİ -Kişiler -belli zaman -elde edilen kazanç ve iratlar
9. BÖLÜM Faktör Piyasası-2.
LD/LDI LD X0 LDI X0 X0 Y0 X0 Y1 Temel Komutlar
Katener hat sistemi için akım ve gerilimin izlenmesi
Örnekler: Eşitliklerini sağlayan a ve b değerlerini bilgisayarla nasıl bulursunuz? Bilgisayarla 40 n = 2 … 41 xb(1) = 1: xb(2) = 0: xh(1) = .001: xh(2)
HÜCRE VE HÜCRE ÇEŞİTLERİ
İleri Algoritma Analizi
Parametrik Olmayan İstatistik
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
VERİLOG-Always.
Metallere Plastik Şekil Verme
Masanın.
Tbastırma=5ms (Başlangıçta I1’ in süresi)
HÜCRE. HÜCRE CELLULA en küçük yapı birimidir. HÜCRE Canlıların yaşayan en küçük yapı birimidir. Hücre, canlıların yapı ve işlev birimidir.
DEĞİŞİMİ ZORLAYAN GÜÇLER
Examples: In the Figure, the three points and coordinates are given that is obtained with CAD program. If these three points are represented by the curve.
D(s): Kapalı sistemin paydası H(s)  N(s)
CEVHER Jant ve 3D Experience
FEN BİLİMLERİ-6 5.ÜNİTE SES VE ÖZELLİKLERİ 3.Sesin Sürati HALİM GÜNEŞ.
Sunum transkripti:

Izhikevich Sinir Hücresi Modeli Hatırlatma Bu parametrelerde vuru sonrası geçici davranışı belirler. Zar potansiyeli Geri alma akımı (recovery current) Bu parametreler yankılaştırım veya bütünleyici davranışını belirler. Denklemler yeniden düzenlenirse Denge durumundaki zar potansiyeli Ani eşik potansiyeli u değişkeni b>0 ise yankılaşım, b<0 ise artırıcı davranışı gösterir.

Izhikevich Sinir Hücresi Modeli Hatırlatma Zar potansiyeli Geri alma akımı (recovery current) E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007

Izhikevich Sinir Hücresinin davranışı Hatırlatma Deneysel sonuç Modelden elde edilen sonuç E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007

Izhikevich Sinir Hücresinin davranışı için MATLAB kodu E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007

Izhikevich Sinir Hücresi Bütünleştir ve ateşle Izhikevich Sinir Hücresi E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007

Izhikevich Sinir Hücresi modeli ile elde edilen farlı sinir hücresi davranışları E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007

E.M. Izhikevich, “Dynamical Systems in Neuroscience”, MIT Press, 2007

Izhikevich Sinir Hücresi modeli ile 1000 hücre davranışının modellenmesi % Created by Eugene M. Izhikevich, February 25, 2003 % Excitatory neurons Inhibitory neurons Ne=800; Ni=200; re=rand(Ne,1); ri=rand(Ni,1); a=[0.02*ones(Ne,1); 0.02+0.08*ri]; b=[0.2*ones(Ne,1); 0.25-0.05*ri]; c=[-65+15*re.^2; -65*ones(Ni,1)]; d=[8-6*re.^2; 2*ones(Ni,1)]; S=[0.5*rand(Ne+Ni,Ne), -rand(Ne+Ni,Ni)]; v=-65*ones(Ne+Ni,1); % Initial values of v u=b.*v; % Initial values of u firings=[]; % spike timings for t=1:1000 % simulation of 1000 ms I=[5*randn(Ne,1);2*randn(Ni,1)]; % thalamic input fired=find(v>=30); % indices of spikes firings=[firings; t+0*fired,fired]; v(fired)=c(fired); u(fired)=u(fired)+d(fired); I=I+sum(S(:,fired),2); v=v+0.5*(0.04*v.^2+5*v+140-u+I); % step 0.5 ms v=v+0.5*(0.04*v.^2+5*v+140-u+I); % for numerical u=u+a.*(b.*v-u); % stability end; plot(firings(:,1),firings(:,2),'.'); http://www.izhikevich.org/publications/spikes.htm