একটি অ্যাপ্লিকেশন মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্ক
Neuronify কিভাবে নিউরন এবং স্নায়ুর নেটওয়ার্ক আচরণ জন্য স্বজ্ঞা তৈরি অভিপ্রেত একটি শিক্ষাগত হাতিয়ার হয়. আপনি শুধু ওগুলো আমরা আমাদের মস্তিষ্কের মধ্যে আছে মত, বিভিন্ন সংযোগ নিউরন একত্রিত করার জন্য এটি ব্যবহার, এবং অন্বেষণ কিভাবে একক কোষের পরিবর্তন গুরুত্বপূর্ণ নেটওয়ার্কে আচরণগত পরিবর্তন হতে পারে.
বিল্ড এবং স্নায়ুর নেটওয়ার্ক অন্বেষণ করার জন্য, আপনি পর্দা সম্মুখের নিউরন এবং পরিমাপ ডিভাইস টেনে আনুন. উপরন্তু, অ্যাপ্লিকেশন অনুপ্রেরণা জন্য বিভিন্ন রেডিমেড সিমিউলেশন সঙ্গে আসে.
আমরা সিমুলেশন ভিত্তিক স্নায়ুবিজ্ঞান একটি কম এন্ট্রি পয়েন্ট দেওয়ার আশা রাখি. বেশিরভাগ শিক্ষার্থী নিজের স্নায়ুর কাল্পনিক তৈরি করার সুযোগ পাবেন না. Neuronify সঙ্গে, এই ছাত্র এখনও স্নায়বিক ঘটনা নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে তাদের অনুভূতি গড়ে তুলতে সক্ষম হয়.
Neuronify নিউরোন একটি সংহত এবং ছুঁড়াত্তয়ালা মডেলের উপর ভিত্তি করে. এই নিউরন সহজ মডেল যে অস্তিত্ব এক. এটা একটি স্নায়ুর গজাল সময়জ্ঞান উপর গুরুত্ত্ব দেয় এবং কর্ম সম্ভাব্য গতিবিদ্যা বিস্তারিত উপেক্ষা করে. এই নিউরন সহজ রেসিন সার্কিট হিসাবে স্থাপিত হয়. যখন ঝিল্লি সম্ভাব্য একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড উপরে হয়, একটি গজাল উত্পন্ন হয় এবং ভোল্টেজ তার বিশ্রামের সম্ভাব্য রিসেট করা হয়. এই গজাল তারপর তার synapses মাধ্যমে অন্যান্য নিউরনের সংকেত.