Neurocomputation Lecture

Neurocomputation - Neuron Dendrites:littletrees Soma:body o Over

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Neurocomputation Lecture Notes 14:06 Our brain is built out of Neurons Neuron:  Just a specialized kind of cell Dendrites: little trees Soma: body Axon Hillock—joins Soma to Axon Ends with terminal buttons Some neurons have a covering over the axon—Mylein sheath o Fatty sheath that goes over it Overview of Neurons Either sitting at rest or goes up to a positive charge(only with enough  stimulation)—then it starts to drop down again, even below its resting state— this is called the  refractory period Absolute refractory period —no matter how much stimulation the neuron  receives it will not undergo another action potential Relative Refractory period -- Resting Potential:  Creates a difference and form of information by pumping the positive ions out —creates difference between positive and negative Action Potential: Positive ions rush in because they are attracted to the negatives BUT they can’t rush in when its covered by a myelin sheath
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For an uncovered axon —it is recharged at every point along the way— because its constantly recharged, the amount that comes out at the end is the  same amount that went in—PASSIVE conduction BUT for an covered axon with the sheath—it is not charged along the way— mix of active and passive conduction Myleinization makes the process up to 17 times faster The longer the neuron—the more likely it will have a myelin sheath—it  enables the conduction to be very rapid Agonist:  chemical that mimics a neurotransmitter Antagonist:  Chemical that keeps the neurotransmitter from working properly We have around 50 Billion neurons in our brains Babies are born with around 100 million neurons—you lose a lot in early  childhood Around  age 40 we start to lose 10,000 neurons per day You can string neurons together to create connections Thresholds Some assemblies require a threshold Exclusive OR Function (if a and b are true, then C is false) Important because it is necessary to build a  universal machine o Universal machine:  Machine that can be programmed to compute ANY computable  function It can work out the answer to any computable problem
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The Human brain is a universal machine Human being can compute the answer to any computable problem Artificial neural networks model what human neurons do—we know in  principle that neurons can provide an explanation for the workings of  the human brain Anything the brain does CAN be done by neurons Logical Concepts are Assumptions They cannot be proven Logical concepts are well enough defined that it makes sense to try to model 
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This note was uploaded on 02/13/2011 for the course PSYCH 111 taught by Professor Schreier during the Fall '08 term at University of Michigan.

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