Nervous system network models
ಮಾನವನ ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲವು ಕೊಂಡಿಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಗ್ರಂಥಿಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನರಕೋಶಗಳು) ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳು). ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಆಗಿ ನೋಡಬಹುದು. ಇವುಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಕಿಪೀಡಿಯ ಲೇಖನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಕನೆಕ್ಷನಿಸಂ (ಅಕಾ. ಸಮಾನಾಂತರ ವಿತರಣಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಪಿಡಿಪಿ), ಜೈವಿಕ ನರ ಜಾಲ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ (ಅಕಾ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್), ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್, ಜೊತೆಗೆ ಅಸ್ಕೋಲಿ, ಜಿ. ಎ. ಅವರ ಹಲವಾರು ಪುಸ್ತಕಗಳಲ್ಲಿ. (2002), ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., & ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011), ಗರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ., & ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (2002), ಮತ್ತು ರುಮೆಲ್ಹಾರ್ಟ್, ಜೆ. ಎಲ್., ಮೆಕ್ಲೆಲ್ಯಾಂಡ್, ಜೆ. ಎಲ್., ಮತ್ತು ಪಿಡಿಪಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಗ್ರೂಪ್ (1986) ಇತರರು. ಈ ಲೇಖನದ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವು ನರ ಜಾಲವನ್ನು (ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನರಕೋಶದ ಜಾಲ) ರೂಪಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವಾಗಿದೆ. ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ (ಅಯಾನು ಮತ್ತು ನರಕೋಶ), ಮೆಸೊಸ್ಕೋಪಿಕ್ (ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆ), ಅಥವಾ ಸ್ಥೂಲದರ್ಶಕ (ವ್ಯವಸ್ಥೆ) ಮಟ್ಟಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಚಯ ನರಮಂಡಲವು ನರಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗಾಂಶಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲದ ನರ ಜಾಲಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ನರಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ (ಅಂಗಗಳು), ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು), ಮೆಮೊರಿ (ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ), ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ), ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಅಂಶಗಳ (ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು, ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗಾಂಶಗಳಂತಹ) ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಅಂಶಗಳ (ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗಗಳಂತಹ) ಸಂಕೀರ್ಣ ಜಾಲವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಿರುವ ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ನರಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಒಬ್ಬರು ಏಕೆ ಬಯಸುತ್ತಾರೆ? ಅತ್ಯಂತ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಜೀವನದ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಯಾದರೂ, ಅವು ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಎಲ್ಲಿಯೂ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಒಬ್ಬರು ಅದರ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ನರಮಂಡಲದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ನರಮಂಡಲದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಜ ಜೀವನದ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಮೆದುಳು ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲ ಎಂದರೇನು? 2ನೇ ವಿಭಾಗವು ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ರಾಮನ್ ವೈ ಕಾಜಲ್ (1894) ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ನರಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಜೈವಿಕ ಘಟಕವು ನರಕೋಶ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಕ್ರಿಯ ಜೀವಕೋಶವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನ ಯಂತ್ರವು ನರಕೋಶ (ಅಥವಾ ನರಕೋಶ) ಜಾಲ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಈ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಜಾಲದಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ಊಹಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನರವ್ಯೂಹವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಾನವ ಯಂತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ನರವ್ಯೂಹವು ಮಾನವ ಅಂಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ನರಮಂಡಲದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮೇಲೆ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಹಲವಾರು ವಿಕಿಪೀಡಿಯ ಲೇಖನಗಳಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದ ಉದ್ದೇಶವು ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಓದುಗರಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅನನುಭವಿಗಳಿಗೆ, ನರವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ, ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಒದಗಿಸುವುದು. ಜಾಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ನರವ್ಯೂಹದ ಮೂಲ ರಚನಾತ್ಮಕ ಘಟಕವು ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಕ್ರಿಯ ಜಂಕ್ಷನ್ನ ಮೂಲಕ ಒಂದು ನರಕೋಶವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು. ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರಕೋಶಗಳು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ, ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಹ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ರಾಸಾಯನಿಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಮೆದುಳಿನ ಮತ್ತು ನರವ್ಯೂಹದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ, ಜಾಲಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಬೇಕಾದ ಗುರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಒಟ್ಟು ಅಥವಾ ಭಾಗಶಃ ನರಮಂಡಲದಿಂದ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ನ್ಯೂರೋಎಥಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಸಮಾಜಕ್ಕಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಣೆಗಳಂತಹ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಆಗಿರಬಹುದು. ಜಾಲ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ, ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಇತರ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ್ದು, ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ದೈಹಿಕವಾಗಿ (ಅಥವಾ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ) ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಾಲಬಂಧವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಇದಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ (ಅಸ್ಕೋಲಿ, ಜಿ. ಎ. ನೋಡಿ. (2002) ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, ಒ. (2007), ಕನೆಕ್ಷನಿಸಂ, ರುಮೆಲ್ಹಾರ್ಟ್, ಜೆ. ಎಲ್., ಮೆಕ್ಕ್ಲೆಲ್ಯಾಂಡ್, ಜೆ. ಎಲ್., ಮತ್ತು ಪಿಡಿಪಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಗ್ರೂಪ್ (1986), ಅರ್ಬೀಬ್, ಎಂ. (2007). ಅಥವಾ, ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಜಾಲವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (ಹನಿ, ಸಿ. ಜೆ., ಕೋಟರ್, ಆರ್., ಬ್ರೇಕ್ಸ್ಪಿಯರ್, ಆರ್., & ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, ಓ. (2007), ಅರ್ಬೀಬ್, ಎಂ. ಎ. (2007). ಮೂರನೇ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ, ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ, ಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಗುಂಪಿನ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ನರವ್ಯೂಹದ ಜೈವಿಕ ಘಟಕಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು. ಸಮೀಕರಣದ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮಾದರಿಯಾಗಿರುವ ಘಟಕದ ಕೆಲವು ಅಥವಾ ಎಲ್ಲಾ ನರಜೀವಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ನ ಆಯಾಮಗಳು ಅಥವಾ ನರಕೋಶದಲ್ಲಿನ ಆಕ್ಸಾನ್ನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಪ್ರಮಾಣ. ಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಅಯಾನಿಕ್ ಮಟ್ಟದಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಟ್ಟದವರೆಗಿನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಧ್ಯಂತರ ಸಕ್ರಿಯ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಒಂದು ನರಕೋಶದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸಾಗಿಸುವ ಜೈವಿಕ ಘಟಕಗಳ ಸಮಗ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಒಂದು ಸೆಲ್ ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಗೋಲ್ಡ್ಮನ್ (1943) ಮತ್ತು ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್ ಮತ್ತು ಕಾಟ್ಜ್ (1949), ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ (ಮಾಹಿತಿ ಸಂಕೇತ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಟ್ಟಗಳು ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., ಮತ್ತು ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011) ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಜೈವಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಯಾನು ವಾಹಿನಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ನರಮಂಡಲದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಒಂಬತ್ತು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಕೋಷ್ಟಕ 1 ನರಕೋಶದ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, ಓ. (2007) ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕದ ಕುರಿತಾದ ತನ್ನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಾನೆ. ನರಕೋಶ ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಜಾಲವು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ಗೆ ಸೇರುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಕಾಲಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಿನಿ ಕಾಲಮ್ಗಳ ಸಮೂಹವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದರೆ, ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾಕ್ರೋಸ್ಕೇಲ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಜಾಲವನ್ನು ಅಂತರ-ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಅರ್ಬೀಬ್, ಎಂ. ಎ. (2007) ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉಪ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ನರಕೋಶದ ಸಂಕೇತವು ಸುಮಾರು 100 ಮಿಲಿವೋಲ್ಟ್ ವೈಶಾಲ್ಯ ಮತ್ತು ಸುಮಾರು 1 ರಿಂದ 2 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ಅವಧಿಯ ಸಣ್ಣ ವಿದ್ಯುತ್ ನಾಡಿಗಳ ಹರಿವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ (ಗೆರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ., & ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (2002) ಅಧ್ಯಾಯ 1). ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದ್ವಿದಳ ಧಾನ್ಯಗಳು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದ್ವಿದಳ ಧಾನ್ಯಗಳ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಸ್ಪೈಕ್ ಟ್ರೈನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲಿನ ಪ್ರಾರಂಭದ ಸಮಯ, ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ದರ ಅಥವಾ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲಿನಲ್ಲಿನ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ನರಕೋಶ ಕೋಶವು ಮೂರು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ-ಚಿತ್ರ 1ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು, ಸೋಮಾ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸಾನ್. ಆರ್ಬರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಶಾಖೆಗಳುಳ್ಳ ಮರದ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು, ನರಕೋಶವು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಇತರ ನರಕೋಶಗಳಿಂದ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಸಿನಾಪ್ಸಿನಿಂದ ಪ್ರತಿ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಸಂಚಿತ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸೋಮಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಳಗಿನ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನ ದ್ರವದ ಅಯಾನಿಕ್ ಘಟಕಗಳು ಜೀವಕೋಶದ ಪೊರೆಯನ್ನು ಸುಮಾರು 65 ಮಿಲಿವೋಲ್ಟ್ಗಳ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಚಿತ ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿದಾಗ, ಜೀವಕೋಶದ ದೇಹ ಅಥವಾ ಸೋಮದಿಂದ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸಾನ್ನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಹರಡುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಸಾನ್ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳು ನರಕೋಶವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿರುವ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಿಗೆ ನರಪ್ರೇಕ್ಷಕಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಸೋಮಾ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೇರ್ಪಟ್ಟ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸ್ಪೈಕ್ ಟ್ರೈನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಮೆಂಬರೇನ್ ಅನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಓಡಿಸಿದರೆ, ಅದು ಪ್ರಚೋದಕ ನರಕೋಶವಾಗಿದೆ; ಮತ್ತು ಅದು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಓಡಿಸಿದರೆ, ಅದು ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ನರಕೋಶವಾಗಿದೆ. ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ನ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು "ಫೈರಿಂಗ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಫೈರಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ವಿಭಾಗ 3.6 ರಲ್ಲಿ ನರಕೋಶದ ವಿದ್ಯುತ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡು ರೀತಿಯ ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿವೆ. ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಮಿತಿ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಮೇಲಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಪೈಕ್ ಟ್ರೈನ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ (ಐಎಫ್) ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ರೂಪಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ಪೈಕ್ ರೆಸ್ಪಾನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎಸ್ಆರ್ಎಂ) (ಗೆಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (1995)) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾದರಿಯು ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ರೈಲಿನ ಆವರ್ತನವು (ಸ್ಪೈಕ್ಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದರದ ವಿಲೋಮ) 0 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದಕ ಪ್ರವಾಹದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ್ತಿಲಲ್ಲಿ ಗುಂಡಿನ ದಾಳಿ ನಡೆಯುವುದನ್ನು ಸೂತ್ರೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಮಾದರಿ ಇದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಸುಗಮ ಏರಿಕೆಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಜಂಪ್ ಇದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ದರ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ., & ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (2002), ಮತ್ತು ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., ಮತ್ತು ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011) ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ದರ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳ ವಿವರವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ. ಜೈವಿಕ ವರ್ಸಸ್ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲವು ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲದ (ಎ. ಎನ್. ಎನ್) ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಮೆಕ್ಕಲ್ಲೋಚ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಎಸ್. & ಪಿಟ್ಸ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (1943) ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ನಾರ್ಬರ್ಟ್ ವೀನರ್ (1961) ಈ ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಬ ಜನಪ್ರಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ನೀಡಿದರು, ಇದರ ತತ್ವವು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ನಡುವಿನ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಸಂಬಂಧವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ವಾನ್ ನ್ಯೂಮನ್ ಮಾದರಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಅಧ್ಯಯನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಆದರೆ ಜೈವಿಕ ನರ ಜಾಲ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಳು, ಸಮಾನಾಂತರ ವಿತರಣಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಜ್ಞಾನ ನೆಲೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ; ಮತ್ತು ಮನಸ್ಸಿನಂತಹ ಯಂತ್ರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಕಲಿಕೆಯ ಯಂತ್ರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಯಿತು. ಅಂದಿನಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಮುಂದುವರೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಈಗ ಜೈವಿಕ ನರ ಜಾಲಕ್ಕಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ. ಇವೆರಡನ್ನೂ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಕೃತಕ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ನರ ಜಾಲಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಾಂತೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ "ಮೆದುಳಿನ ತ್ರಿಕೋನ ಸಿದ್ಧಾಂತ" ಮೆಕ್ಲೀನ್, ಪಿ. (2003) ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಚೀನ ನರಗಳ ರಚನೆಯು ಮೆದುಳಿನ ಕಾಂಡ ಅಥವಾ "ಹಲ್ಲಿ ಮೆದುಳು" ಆಗಿದೆ. ಎರಡನೇ ಹಂತವು ಲಿಂಬಿಕ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಲಿಯೊ-ಸಸ್ತನಿ ಮೆದುಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಉಳಿವಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ನಾಲ್ಕು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ-ಹೋರಾಟ, ಆಹಾರ, ಪಲಾಯನ ಮತ್ತು ವ್ಯಭಿಚಾರ. ಮೂರನೇ ಹಂತವು ನಿಯೋಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ನಿಯೋ-ಸಸ್ತನಿ ಮೆದುಳು. ಇತರ ಪ್ರಾಣಿಗಳಿಂದ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅರಿವಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಸರೀಸೃಪಗಳ ಮೆದುಳು ಸ್ನಾಯುಗಳು, ಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಉಸಿರಾಟ ಮತ್ತು ಹೃದಯ ಬಡಿತದಂತಹ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಈ ಭಾಗವು ಗಾಢ ನಿದ್ರೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಲಿಂಬಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೈಪೋಥಾಲಮಸ್, ಹಿಪೊಕ್ಯಾಂಪಸ್ ಮತ್ತು ಅಮಿಗ್ಡಾಲಾಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನಿಯೋಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸೆರೆಬ್ರಮ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಪ್ರೈಮೇಟ್ಗಳ ಮೆದುಳಿಗೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಮಾನವ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಮೂರು ಮಿದುಳುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಇತರ ಎರಡು ನರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೆದುಳಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. (ಟ್ರೈಯೂನ್ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಾಂತವನ್ನು ನೋಡಿ.) ಪಿಡಿಪಿ/ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ಮಾದರಿ ಸಂಪರ್ಕವಾದಿ ಮಾದರಿಯು ಸಮಾನಾಂತರ ವಿತರಣಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಚೌಕಟ್ಟಿನಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಮೆಟಾಥಿಯರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿಡಿಪಿ ವಿಧಾನವು (ರುಮೆಲ್ಹಾರ್ಟ್, ಜೆಎಲ್, ಮ್ಯಾಕ್ಕ್ಲೆಲ್ಯಾಂಡ್, ಜೆಎಲ್, ಮತ್ತು ಪಿಡಿಪಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಗ್ರೂಪ್ (1986)) ಮಾನವನ ನರಮಂಡಲದಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲುವ ಅನೇಕ ಅಂತರ-ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವಿತರಿಸಿದ ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಘಟಕಗಳೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನರಮಂಡಲದ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಘಟಕಗಳು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೊಂಡಿಗಳು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿ ಜಾಲದ ಮೂರು ರೀತಿಯ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ (ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, ಒ. (2007). "ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ (ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ) ಸಂಪರ್ಕವು" ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜಾಲವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಅವಲಂಬಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು "ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಪರ್ಕ" ವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೊದಲೇ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಇದು ವಿದ್ಯುತ್ ಅಥವಾ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಒಂದು ಅಂಕಣವನ್ನು ಮೆಸೊಲೆವೆಲ್ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಘಟಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಅಂತರ-ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳಾಗಿದ್ದು, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರ 2 ಮೂರು ರೀತಿಯ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ನೋಡಿ ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, ಓ. (2007) ಮತ್ತು ಹಿಲ್ಗೆಟ್ಯಾಗ್, ಸಿ. ಸಿ. (2002). ರಚನಾತ್ಮಕ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಪ್ರಕಾರದಲ್ಲಿ, ಸಂಪರ್ಕವು ವಿರಳ ಮತ್ತು ನಿರ್ದೇಶಿತ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿದೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕವು ದ್ವಿಮುಖ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕವು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಭಯ ದಿಕ್ಕಿನದ್ದಾಗಿದೆ. ಸಂಪರ್ಕದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವೆಂದರೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಿಂದ (ಸ್ಪಾರ್ನ್ಸ್, ಓ ನೋಡಿ. (2007). ಹಿಲ್ಗೆಟ್ಯಾಗ್, ಸಿ. ಸಿ. (2002) ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕದ ಗಣನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯದ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಅರ್ಬೀಬ್, ಎಮ್. ಎ. (2007) ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಾಗಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಪದರಗಳು, ಕಾಲಮ್ಗಳು) ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಾಗಿ (ಸ್ಕೀಮಾಗಳು) ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಸ್ಪರ್ಧೆ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದಂತೆಯೇ ಇಲ್ಲ. ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿಧಾನವು ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ, ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳು (ಮೆದುಳಿನ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಸ್ಥೂಲ ಮಟ್ಟ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ನರಕೋಶದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಯ ನಡುವೆ ಇದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಮೂರು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿವೆ. ಅವು (1) ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು, (2) ಸ್ಕೀಮಾಗಳಾಗಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು (3) ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳಾಗಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು. ಚಿತ್ರ 3 ಸ್ಯಾಕೇಡ್ಗಳ ಪ್ರತಿಫಲಿತ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ (ಆರ್ಬಿಬ್, ಎಮ್. ಎ. (2007). ಇದು ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಒಂದು ಸುಪೀರಿಯರ್ ಕೊಲಿಕ್ಯುಲಸ್ಗೆ (ಎಸ್ಸಿ) ಮತ್ತು ಒಂದು ಮೆದುಳಿನ ಕಾಂಡಕ್ಕೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಉಪಘಟಕಗಳಾಗಿ ವಿಭಜನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಉಪಘಟಕವು ದೈಹಿಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ನರಕೋಶಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ 3 (ಬಿ) ಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ 3 (ಎ) ಯ ಮಾದರಿಯು ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು (ಪ್ರಿ-ಎಲ್ಐಪಿ ವಿಸ್, ಸಿಟಿಎಕ್ಸ್, ಎಲ್ಐಪಿ, ಪಿಎಫ್ಸಿ ಮತ್ತು ಎಫ್ಇಎಫ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ), ಥಾಲಮಸ್ ಮತ್ತು ಬೇಸಲ್ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿದೆ. ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿಭಜನೆಯ ಈ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಬೇಸಲ್ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾದೊಳಗಿನ ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು (ಕ್ರೌಲಿ, ಎಮ್. (1997)) ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಡೋಪಮೈನ್ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು (ಎಸ್. ಎನ್. ಸಿ ಯಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ 2 ಬಾಣಗಳು) ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ನಾವು ಚಿತ್ರ 3 (ಸಿ) ಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಬೇಸಲ್ ಗ್ಯಾಂಗ್ಲಿಯಾವನ್ನು, ಬಿಜಿ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಕೊಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಮಾನ್ಯ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ನ್ಯೂರಲ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ (ಎನ್ಎಸ್ಎಲ್) ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಮೆದುಳಿನ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗೆ ವಸ್ತು-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಹುದೇ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಯ ನರ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎನ್ಎಸ್ಎಲ್ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಎನ್ಎಸ್ಎಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬ್ರೈನ್ ಆಪರೇಷನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ಬಿಒಡಿಬಿ) ನಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಕೆಳ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ವಿಭಾಗ 2.4ರಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿರುವಂತೆ, ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ (ಎ. ಎನ್. ಎನ್) ಅಥವಾ ಈಗ ಕರೆಯಲಾಗುವ ನರ ಜಾಲದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶ ಜಾಲದ ಅನುಕರಣೆಯಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕೊನೆಗೊಂಡಿತು. ಪ್ರಮುಖ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಹೋಗಿವೆ. ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಯಿತು. ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯುವಂತಹ ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಇತರ ಆಂತರಿಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ಇಲ್ಲಿ ಚರ್ಚೆಯು ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಜಾಲದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿವೆ. ಎ. ಎನ್. ಎನ್. ನ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳೆಂದರೆ ಟೋಪೋಲಜಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವು, ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ರೂಪಗಳು (ಮೀರಲ್ಸ್, ಎಂ. ಆರ್. ಜಿ. (2003), ಮುನಾಕಟ, ಟಿ. (1998)). ಟೋಪೋಲಜಿಯು ಬಹು ಪದರದ, ಏಕ ಪದರದ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಬೈನರಿ, ಬೈಪೋಲಾರ್ ಅಥವಾ ನಿರಂತರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ರೇಖೀಯ, ಹಂತ ಅಥವಾ ಸಿಗ್ಮಾಯ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೇಯರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಟ್ರಾನ್ (ಎಂ. ಎಲ್. ಪಿ.) ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೋಷ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಬ್ಯಾಕ್-ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂರಾನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾದ ನಂತರದ ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂರಾನ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ಪದರದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲ. ಚಿತ್ರ 4 ಮೂಲಭೂತ ಎಂ. ಎಲ್. ಪಿ. ಟೋಪೋಲಜಿ (ಮೀರಲ್ಸ್, ಎಂ. ಆರ್. ಜಿ. (2003)) ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲವನ್ನು (ಸುಬ್ರಮಣಿಯನ್, ಎಂ. (2010)) ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲದಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾರ್ಗನಿರ್ದೇಶಕಗಳನ್ನು ಎಂ. ಎಲ್. ಪಿ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಕೊಂಡಿಗಳಿಗೆ ನಾವು ಸಮೀಕರಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಭೌತಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಅಯಾನುಗಳು, ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾದ ಮೂಲಭೂತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿವೆ. ಅವು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ರಾಸಾಯನಿಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಸಮಾನ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೀವಕೋಶದೊಳಗೆ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ ಅಯಾನುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನ ಸೋಡಿಯಂ ಅಯಾನುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನರಕೋಶದ ಒಂದು ಸರಳ ಮಾದರಿಯು ಸಮತೋಲನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪೊರೆಯ ಮೇಲೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯ ಚಟುವಟಿಕೆ ಇಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ರೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ನೆರ್ನ್ಸ್ಟ್ ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು (ನೆರ್ನ್ಸ್ಟ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (1888)). ಮೆಂಬರೇನ್ ಪ್ಯಾಚ್ಗೆ ಸಮಾನವಾದ ವಿದ್ಯುತ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಕ್ಸಾನ್ ಅಥವಾ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರ 5 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇ. ಕೆ. ಮತ್ತು ಇ. ಎನ್. ಎ. ಗಳು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ ಮತ್ತು ಸೋಡಿಯಂ ವಾಹಿನಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಆರ್. ಕೆ. ಮತ್ತು ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಗಳು ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರತಿರೋಧಗಳಾಗಿವೆ. ಸಿ ಎಂಬುದು ಮೆಂಬರೇನ್ನ ಕೆಪಾಸಿಟನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಐ ಎಂಬುದು ಮೂಲ ಪ್ರವಾಹವಾಗಿದೆ, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಮೂಲವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಿಗ್ನಲ್ ಮೂಲವಾಗಿರಬಹುದು (ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್). ನರಕೋಶದಲ್ಲಿನ ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್-ಸೋಡಿಯಂ ವಾಹಿನಿಗಳ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸುಮಾರು-65 ಮಿಲಿವೋಲ್ಟ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೆಂಬರೇನ್ ಮಾದರಿಯು ಜೀವಕೋಶದ ಮೆಂಬರೇನ್ನ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗಕ್ಕಾಗಿರುತ್ತದೆ; ದೊಡ್ಡ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಇದನ್ನು ವಿಭಾಗಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಇದೇ ರೀತಿಯ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು, ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಕಪಾಟುಗಳು ಅಕ್ಷೀಯ ಪ್ರತಿರೋಧ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಪ್ರತಿರೋಧದಿಂದ ಆವರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರ 6 ಮೆಂಬರೇನ್ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ನರಕೋಶದ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಇತರ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಗ್ರಾಹಕಗಳಾಗಿವೆ; ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಕ್ಸಾನ್ ಟರ್ಮಿನಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಕ್ಸಾನ್ ನ್ಯೂರೋಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಟರ್ಗಳನ್ನು ಇತರ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೇ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ನ ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ (ಎಚ್ಎಚ್) ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳಿಂದ ಪೊರೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪೊರೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿದಾಗ, ನರಕೋಶ ಕೋಶದಿಂದ ನಾಡಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸಾನ್ನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಹರಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪಲ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಶಿಯಲ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಎಚ್ ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾದ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಇತರ ರೀತಿಯ ಅಯಾನುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಅಯಾನಿಕ್ ಚಾನೆಲ್ಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬ್ಯಾಟರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿರೋಧ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಅಯಾನಿಕ್ ಚಾನಲ್ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ವೋಲ್ಟೇಜ್ನಿಂದ ಗೇಟೆಡ್ ಆಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಲಿಗಂಡ್ಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಸಕ್ರಿಯ ಚಾನೆಲ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ವಿಸ್ತೃತ ಎಚ್ಎಚ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ದೈಹಿಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೀಳುಗಳಾದ್ಯಂತ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ಗಳ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಆಗಿದೆ, ಅವು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಮಾದರಿಯು ಹರಡುವ ಸಿಗ್ನಲ್ನ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲತಃ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಒಂದು "ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್" (ನಾವು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವದು) ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ದರ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಒಂದು ಪ್ರವಾಹವಾಗಿದ್ದು ಅದರ ದರವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೋಗುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಅನ್ವಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು (ವಿಭಾಗ 3.7 ನೋಡಿ). ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಗರಚನಾ ತೊಡಕು ಎಂದರೆ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಕಾಲಮ್ನಂತಹ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಗುಂಪಿನ ಸಾಮೂಹಿಕ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕೋಟರ್, ಆರ್., ನೀಲ್ಸನ್, ಪಿ., ಡೈರ್ಫ್ಜೆಲ್ಡ್-ಜಾನ್ಸನ್, ಜೆ., ಸೋಮರ್, ಎಫ್. ಟಿ., ಮತ್ತು ನಾರ್ಥಾಫ್, ಜಿ. (2002)). ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳು ಆಕ್ಷನ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪೈಕ್ ಸ್ವತಃ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಪ್ರವಾಹವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು, ಪ್ರಚೋದಕ ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ, ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ನರಕೋಶದಲ್ಲಿ ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿದಾಗ, ನರಕೋಶವು ತನ್ನ ಅಕ್ಷತಂತು ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ವಿಭಾಗ 2.3 ರಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟ್-ಅಂಡ್-ಫೈರ್ (ಐಎಫ್) ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಐಎಫ್ ಮಾದರಿಗೆ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧವು ಸ್ಪೈಕ್ ರೆಸ್ಪಾನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ (ಎಸ್ಆರ್ಎಂ) (ಗೆರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (1995) ಪುಟಗಳು 738-758) ಎಂಬ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಚೋದಕ ಸಂಕೇತದೊಂದಿಗೆ ಸುರುಳಿಯಾಕಾರದ ಆವೇಗ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಇದು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲಿನ ಐಎಫ್ ಮತ್ತು ಎಸ್ಆರ್ ಮಾದರಿಯು ಟೈಪ್ I ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಪ್ರಚೋದಕ ಪ್ರವಾಹದ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪೈಕ್ ದರ ಅಥವಾ ಘಟನೆಯ ಸ್ಪೈಕ್ ಆವರ್ತನವು ಸುಗಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ವಿದ್ಯಮಾನವು ಟೈಪ್ II ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಫೈರಿಂಗ್ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಸ್ತಿಲಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಶೂನ್ಯವಲ್ಲದ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಜಂಪ್ನೊಂದಿಗೆ. ಸ್ಪೈಕ್ ರೈಲಿನ ದರವನ್ನು (ಆವರ್ತನ) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ದರ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರಮಂಡಲದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮುಖ್ಯವಾದುದು ನರಕೋಶದಲ್ಲಿನ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಕೇತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು. ಪ್ರಸಾರವಾಗುತ್ತಿರುವ ಸಂಕೇತವು ಪಲ್ಸ್ ಕೋಡ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ರೇಟ್ ಕೋಡ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಎರಡು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದರಲ್ಲಿ, ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ರಿಸೀವರ್ ನೋಡಿದಂತೆ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಸಮಯದಿಂದ ಮೊದಲ ಸ್ಪೈಕ್ ಸಮಯದ ವಿಳಂಬವು ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ದರ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ, ಸ್ಪೈಕ್ ನ ಸರಾಸರಿ ದರವು ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲೂ ನಿಜವಾದ ದೈಹಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನ ಯಾವುದು ಎಂಬುದು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎರಡೂ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಪಲ್ಸ್ ಮೋಡ್ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ವಿವರವಾದ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೆರ್ಸ್ಟ್ನರ್ ಮತ್ತು ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್ ಅವರು ಗೆರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ., & ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (2002) ಮತ್ತು ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., ಮತ್ತು ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011) ನ ಅಧ್ಯಾಯ 8ರ ಭಾಗಗಳು I ಮತ್ತು IIರಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಎಸ್ಆರ್ ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಸ್ಪೈಕ್-ಟೈಮ್-ಡಿಪೆಂಡೆಂಟ್-ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ. ಇದು ಸಿನಾಪ್ಸ್ನ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿಯ ಕುರಿತಾದ ಹೆಬ್ನ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು "ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬೆಂಕಿಯಿಡುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತಂತಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಅನ್ನು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಎಲ್ಟಿಪಿ) ಅಥವಾ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಖಿನ್ನತೆ (ಎಲ್ಟಿಡಿ) ಆಗಿ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಪ್ರಿಸೈನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೈಕ್ ನಂತರ ತಕ್ಷಣವೇ ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೈಕ್ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಿದರೆ ಎರಡು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನಾಪ್ಸ್ನ ಬಲವರ್ಧನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಹಿಮ್ಮುಖವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಂದರೆ, ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೈಕ್ ನಂತರ ಪ್ರಿಸೈನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸ್ಪೈಕ್ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. 10ನೇ ಅಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ ಗರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. & ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (2002) ಮತ್ತು 7ನೇ ಅಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., ಮತ್ತು ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011) ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಬಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಣ್ಣ, ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಜಾಲಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸವಾಲೆಂದರೆ, ಆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು (ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., & ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011), ಕಾಟರ್, ಆರ್., ನೀಲ್ಸನ್, ಪಿ., ಡೈರ್ಫ್ಜೆಲ್ಡ್-ಜಾನ್ಸನ್, ಜೆ., ಸೋಮರ್, ಎಫ್. ಟಿ., & ನಾರ್ಥಾಫ್, ಜಿ. (2002), ಮತ್ತು ಗೆರ್ಸ್ಟ್ನರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ., & ಕಿಸ್ಟ್ಲರ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. (2002) ನ 9ನೇ ಅಧ್ಯಾಯವನ್ನು ನೋಡಿ). ಜಾಲಬಂಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ ಹರಡುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಜಾಲ ಅಥವಾ ಬಹು ಹಂತದ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ನ್ಯೂರಾನ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ನರಕೋಶದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸ್ಥಾನವು 1-, 2-ಅಥವಾ 3-ಆಯಾಮದದ್ದಾಗಿರಬಹುದು; ನಂತರದವುಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಪಂಚದ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ನರಕೋಶವು ಪ್ರಚೋದಕವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಬಂಧಕವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಎರಡೂ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಇದು ಕೃತಕ ನರಕೋಶವೇ ಅಥವಾ ನರಕೋಶದ ಮಾದರಿಯ ಜೈವಿಕ ನರಕೋಶವೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಫೈರಿಂಗ್ ಮೋಡ್ಗಾಗಿ ಟೈಪ್ I ಅಥವಾ ಟೈಪ್ II ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ದರ-ಆಧಾರಿತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು, ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಆಳವಾದ-ಮಿದುಳಿನ ಪ್ರಚೋದಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಫೀಡ್ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಗಣನೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಜಾಲವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಥಲಮೊಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬ್ಲೂ ಬ್ರೈನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ (ಮಾರ್ಕಮ್, ಎಚ್. (2006)) ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನರವ್ಯೂಹದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾದರಿಗಳು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಮಾದರಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ, ಇದು ನರಕೋಶದ ಜಾಲದ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಚ್ಎಚ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಶ್ಯಾಂಕ್ಲೆ, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಆರ್., ಹರಾ, ಜೆ., ಫಾಲನ್, ಜೆ. ಎಚ್., ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಂಡಿಂಗ್, ಬಿ. ಎಚ್. (2002) ಗಣನೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಮಾನವ ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ನ್ಯೂರೋಅನಾಟಮಿಕಲ್ ಡೇಟಾದ ಅನ್ವಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಟೆರ್ರಾಟ್, ಡಿ., ಗ್ರಹಾಂ, ಬಿ., ಗಿಲ್ಲೀಸ್, ಎ., ಮತ್ತು ವಿಲ್ಶಾ, ಡಿ. (2011) ನರ ಜೀವಕೋಶದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ, ಜೀವಕೋಶದ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರ, ಜೀವಕೋಶದ ವಿನ್ಯಾಸ, ಕಣ್ಣಿನ ಪ್ರಾಬಲ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳು, ಮತ್ತು ನರ ಕೋಶ ಮತ್ತು ಸ್ನಾಯುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ರೆಟಿನೋಟೋಪಿಕ್ ನಕ್ಷೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ನರಮಂಡಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕರೇರಾ-ಪರ್ಪಿನನ್, ಎಂ. ಎ. & ಗುಡ್ಹಿಲ್, ಜಿ. ಜೆ. (2002) ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಗಣಕೀಕೃತ ಮಾದರಿಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾದ ಅಗಾಧ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸಾರಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜೆನೆಸಿಸ್, ನ್ಯೂರಾನ್, ಎಕ್ಸ್ಪಿಪಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಸಿಮ್ನಂತಹ ಹಲವಾರು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಸಾಧನಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ ಮತ್ತು ಇವುಗಳನ್ನು ಹಕ್ಕಾ, ಎಮ್. (2002) ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕನೆಕ್ಷನಿಸಂ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ನ್ಯೂರೋಎಥಿಕ್ಸ್ ನಾನ್-ಸ್ಪೈಕಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಟ್ರೈಯೂನ್ ಬ್ರೈನ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ನ್ಯೂರಲ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.