Potenziale di membrana, Modello I ʢ F., tempi di interspike
Modello di Fitzhugh-Nagumo. Transizione da spike sotto-soglia
a spike periodici come conseguenza di una biforcazione
di Hopf del modello.
Canali ionici, correnti del potassio e del sodio, connessione
fra correnti ioniche e potenziali d'azione. Modello di Hodgkin-Huxley.
Simulazioni di variabili aleatorie. Processi di Poisson
Simulazioni della dinamica neuronale dei neuroni con
input Poissoniani.
Introduzione di simulazione dei neuroni reali NEURON, esempi di neurone
singolo e reti di neuroni interagenti.
Modello dei neuroni dell'ipoccampo,
potenziamento e depressione della memoria, effetto del CREB, learning
ed evoluzione delle sinapsi.
Determinazione della dimensione di embedding: metodo
dei falsi vicini, correlazione fra i dati, entropia relativa.
Dimensione di correlazione. Dimensione di correlazione per
serie caotiche e stocastiche
Reti neurali, errore di training ed errore di generalizzazione.
Teorema di Vapnis e Chervonenkis, funzione di crescita.
Algoritmi di appredimento: metodo gradiente, metodo Monte-Carlo e simulated annealing.
Modello di Hopfield per pattern indipendenti e binari, regola di Hebb.
Memoria associativa e dinamica a soglia. Capacit‡.
Modellizzazione della funzione di memoria dell'Ippocampo mediante reti di back-propagation.