Computational neuroscience
http://dbpedia.org/resource/Computational_neuroscience an entity of type: Abstraction100002137
計算論的神経科学（けいさんろんてきしんけいかがく、英語：computational neuroscience）または計算神経科学は、脳を情報処理機械に見立ててその機能を調べるという脳研究の一分野である。
rdf:langString
계산신경과학(computational neuroscience), 이론신경과학 또는 수학신경과학은 신경과학의 한 갈래로서, 뇌에 대한 수학적 모델, 이론적인 분석, 추상화 등을 통해 , 신경해부학, 신경생리학, 인지과학에 걸쳐진 신경계의 원리를 이해한다. 엄밀하게 말하자면, 계산신경과학은 수학적 모델을 검증하고 해결하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 이론신경과학의 하위 분야이다. 그러나 신경과학에서 생물학적인 조건들을 생명계의 복잡도로 모사한 수학적 모델은 분석적으로 풀기에 너무 복잡한 경우가 많기 때문에, 두 용어는 사실상 동의어이다. 또한 수학신경과학이라는 용어는 때때로 연구분야의 양적 특성을 강조하기 위해 사용된다. 계산신경과학의 수학적 모델은 막전위, 단백질, 뇌파, 국소해부학적 구조, 학습 및 기억의 생물학적인 특징을 다양한 시공간적인 단위로 포착하는 데에 활용된다. 또한 이러한 계산모델을 바탕으로 구성된 가설은 생물학적 또는 심리적으로 직접 실험 또는 시험하여 생물학적으로 근거를 얻기도 한다.
rdf:langString
計算神經科學，亦稱理論神經科學或數學神經科學，是神經科學的分支，為一門跨領域學科，包含神經科學、認知科學、資訊工程、電腦科學、物理學及數學等。主要特點是透過數學模型與理論分析，將人腦抽象化，嘗試理解神經系統調控神經的原則，像是神經系統的發展、構造、生理、認知功能。 理論上，計算神經科學是理論神經科學的子領域，該領域旨在用電腦程式模擬的方式來驗證與解決數學模型。 但由於大多數的數學模型若建立在符合生物學的情況下，會變得過於複雜，無法進行分析。因此這兩個術語被視為同義詞，可交換使用，數學神經科學亦可用來強調該領域的定量性質。 計算神經科學與聯結主義、机器学习、人工神经网络、人工智慧、等不符合生物學的模型無關，其模型對神經元與神經系統的描述，著重於在生理學與動力學上是符合生物學的。 理論神經科學的模型旨在獲取生物系統在多個時間及空間尺度上重要功能，像是膜電流、通過神经振荡的化學耦合，和記憶、學習與行為等。這些假設的計算模型可以通過生物學或心理學實驗上的直接檢驗。
rdf:langString
تدرس العلوم العصبية الحاسوبية (بالإنجليزية: Computational neuroscience) (تسمى أيضا علم الأعصاب النظري) نشاط الدماغ فيما يشبه تحليل المعلومات والخصائص التي تكون النظام العصبي. إنه علم عابر للتخصصات يربط الكثير من الحقول العلمية مثل علم الأعصاب، علم الإدراك، علم النفس، مع هندسة الكهرباء، علوم الحاسوب، الرياضيات والفيزياء.
rdf:langString
La neurociència computacional (també coneguda com a neurociència teòrica o neurociència matemàtica) és una branca de la neurociència (Cortez, 2009) que utiltza models matemàtics, anàlisis teòrics i abstraccions del cervell per entendre els principis que governen el desenvolupament, estructura, psicologia i habilitats cognitives del sistema nerviós. La neurociència computacional utilitza simulacions computacionals per validar i resoldre models matemàtics, que poden ser vistos com a subcamps de neurociència teòrica; tot i així, els dos camps molts cops són sinònims.
rdf:langString
Η υπολογιστική νευροεπιστήμη, επίσης γνωστή και ως θεωρητική νευροεπιστήμη ή ως μαθηματική νευροεπιστήμη, είναι κλάδος της νευροεπιστήμης που χρησιμοποιεί μαθηματικά μοντέλα, μαθηματική ανάλυση και προσεγγιστικά προς τον εγκέφαλο μοντέλα για να κατανοήσει τις αρχές ανάπτυξης, , φυσιολογίας καθώς και των γνωστικών (ή γνωσιακών) ικανοτήτων του νευρικού συστήματος
rdf:langString
Computational neuroscience (also known as theoretical neuroscience or mathematical neuroscience) is a branch of neuroscience which employs mathematical models, computer simulations, theoretical analysis and abstractions of the brain to understand the principles that govern the development, structure, physiology and cognitive abilities of the nervous system.
rdf:langString
Computational Neuroscience (von engl. computation: Berechnung, Informationsverarbeitung, und Neuroscience: Neurowissenschaften, Hirnforschung; meist synonym zu Theoretische Neurowissenschaft) ist eine interdisziplinäre Wissenschaftsrichtung, die sich mit den informationsverarbeitenden Eigenschaften des Nervensystems beschäftigt. Informationsverarbeitung meint dabei das gesamte Spektrum der Hirnfunktionen von den verschiedenen Stufen der Verarbeitung von Sinneseindrücken bis zu kognitiven Funktionen wie Lernen, Gedächtnis, Entscheidungsfindung sowie die Steuerung des motorischen Systems zur Ausführung von Handlungen.
rdf:langString
La neurociencia computacional o neurociencia teórica es una rama científica dentro de las Neurociencias (Cortez, 2009). Se trata de una disciplina interdisciplinar que enlaza los diversos campos de la biofísica, la neurociencia, la ciencia cognitiva, la ingeniería eléctrica, las ciencias de la computación y las matemáticas. Su principio paradigmático es que cualquier computación o proceso cognitivo (función) que tiene lugar en nuestro cerebro tiene un determinado circuito físico o “cableado” que lo procesa (estructura)
rdf:langString
Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
rdf:langString
Le neuroscienze computazionali (anche note come neuroscienze teoriche o neuroscienze matematiche) sono la branca delle neuroscienze che utilizza modelli matematici ed astrazioni del cervello per comprendere i principi che governano lo sviluppo, la struttura, la fisiologia e le funzioni cognitive del sistema nervoso. Le neuroscienze computazionali si interessano ai modelli matematici biologicamente realistici dei neuroni e dunque differiscono da discipline neurofisiologicamente inverosimili come machine learning, connessionismo, intelligenza artificiale, o reti neurali artificiali.
rdf:langString
A neurociência computacional (ou neurociência teórica) é a área da neurociência que tem por objetivo o estudo teórico do sistema nervoso e das funções cerebrais usando modelos matemáticos e computacionais. A palavra "computacional" no nome da área tem dois sentidos: um é para indicar que o computador é utilizado como ferramenta para a construção de modelos; o outro é para indicar que ela procura entender e modelar as "computações" feitas pelo cérebro, isto é, como o cérebro representa e processa informação . Por sua própria natureza, a neurociência computacional é uma ciência interdisciplinar que combina diferentes campos do saber, como a neurobiologia, a matemática, a ciência da computação, a física, a engenharia elétrica, a ciência cognitiva, a psicologia e a filosofia.
rdf:langString
Вычислительная нейробиология — междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение. Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой.
rdf:langString
Обчислювальна нейронаука (англ. Computational neuroscience) — розділ нейронауки, що використовує математичні методи та комп'ютерні симуляції для дослідження роботи нервової системи, зокрема мозку. Математичні методи включають теорію динамічних систем, теорію графів, теорію інформації та ін. Це широко міждисциплінарна наука, яка поєднує когнітивну науку, нейробіологію, теорію алгоритмів та машинне навчання.
rdf:langString
rdf:langString
Computational neuroscience
rdf:langString
علوم عصبية حاسوبية
rdf:langString
Neurociència Computacional
rdf:langString
Computational Neuroscience
rdf:langString
Υπολογιστική νευροεπιστήμη
rdf:langString
Neurociencia computacional
rdf:langString
Neurosciences computationnelles
rdf:langString
Neuroscienze computazionali
rdf:langString
계산신경과학
rdf:langString
計算論的神経科学
rdf:langString
Neurociência computacional
rdf:langString
Вычислительная нейробиология
rdf:langString
計算神經科學
rdf:langString
Обчислювальна нейронаука
xsd:integer
271430
xsd:integer
1123240547
rdf:langString
La neurociència computacional (també coneguda com a neurociència teòrica o neurociència matemàtica) és una branca de la neurociència (Cortez, 2009) que utiltza models matemàtics, anàlisis teòrics i abstraccions del cervell per entendre els principis que governen el desenvolupament, estructura, psicologia i habilitats cognitives del sistema nerviós. La neurociència computacional utilitza simulacions computacionals per validar i resoldre models matemàtics, que poden ser vistos com a subcamps de neurociència teòrica; tot i així, els dos camps molts cops són sinònims. La neurociència computacional es centra en la descripció de les neurones (i sistemes neuronals) biològicament plausibles i la seva fisiologia i dinàmica, i per tant no es refereix directament als models biològicament irreals utilitzats en el connectisme, la teoria del control, la cibernètica, la psicologia quantitativa, l'aprenentatge automàtic, les xarxes neuronals artificials, intel·ligència artificial i teoria de l'aprenentatge computacional; encara que existeix inspiració mútua i de vegades no hi ha un límit estricte entre camps, amb l'abstracció de models en neurociència computacional en funció de l'abast de la investigació i de la granularitat amb què s'analitzen les entitats biològiques. Els models en neurociència teòrica tenen com a objectiu capturar les característiques essencials del sistema biològic a múltiples escales espacio-temporals, des de corrents de membrana i acoblament químic mitjançant oscil·lacions de xarxa, arquitectura columnar i topogràfica, nuclis, fins a facultats psicològiques com la memòria, aprenentatge i comportament. Aquests models computacionals emmarquen hipòtesis que es poden comprovar directament mitjançant experiments biològics o psicològics.
rdf:langString
Computational Neuroscience (von engl. computation: Berechnung, Informationsverarbeitung, und Neuroscience: Neurowissenschaften, Hirnforschung; meist synonym zu Theoretische Neurowissenschaft) ist eine interdisziplinäre Wissenschaftsrichtung, die sich mit den informationsverarbeitenden Eigenschaften des Nervensystems beschäftigt. Informationsverarbeitung meint dabei das gesamte Spektrum der Hirnfunktionen von den verschiedenen Stufen der Verarbeitung von Sinneseindrücken bis zu kognitiven Funktionen wie Lernen, Gedächtnis, Entscheidungsfindung sowie die Steuerung des motorischen Systems zur Ausführung von Handlungen. Das wichtigste methodische Werkzeug der Computational Neuroscience ist die mathematische Modellierung von Bestandteilen des Nervensystems wie Nervenzellen, Synapsen und neuronalen Netzwerken mit den Methoden und Erkenntnissen der Biophysik und der Theorie der dynamischen und komplexen Systeme. Diese Modelle werden aufgrund ihrer Komplexität oft im Computer simuliert. Außerdem stellt die Computational Neuroscience auch Analysemethoden experimenteller neuronaler Daten zur Verfügung. Bei all diesen Ansätzen ist eine enge Zusammenarbeit von experimentell arbeitenden Wissenschaftlern aus den Disziplinen Biologie, Medizin, Psychologie und Physik sowie Theoretikern aus der Mathematik, Physik und Informatik erforderlich. Die experimentellen Daten bieten sowohl die Grundlage für die Modelle (z. B. elektrophysiologische Eigenschaften von Nervenzellen und Synapsen, Netzwerkstrukturen in realen Nervennetzen) als auch die Möglichkeit zum Testen ihrer Vorhersagen, etwa über bestimmte dynamische oder informationsverarbeitende Eigenschaften. Die Modelle wiederum bieten die Möglichkeit, die oftmals vielfältigen und z. B. widersprüchlich erscheinenden Ergebnisse der Experimente systematisch zu ordnen und durch mathematische Analyse und Simulation komplexe Zusammenhänge zu erkennen, die ohne diese Methode nur schwer oder gar nicht zu erfassen sind. Gegenstand der Modellierung sind Strukturen auf allen Größen- und Komplexitätsskalen, angefangen von biophysikalischen Simulationen der molekularen Dynamik bestimmter Ionenkanäle und Neurotransmitter, über Modelle einzelner Nervenzellen, bis hin zu komplexen Netzwerkmodellen, die Interaktionen zwischen Hirnregionen nachbilden. Abhängig von der Fragestellung können diese Modelle sehr unterschiedliche Abstraktionsgrade aufweisen, d. h., entweder eng an experimentelle Daten angelegt werden oder eher die generellen Prinzipien und Strukturen abbilden und formalisieren, die aus den Experimenten gewonnen wurden. Computational Neuroscience kann bis zu einem gewissen Grad gegenüber konnektionistischen Theorien der Psychologie, reinen Lerntheorien wie Maschinenlernen und künstlichen neuronalen Netzwerken sowie dem Gebiet der Neuroinformatik abgegrenzt werden, obgleich diese Gebiete zum Teil parallele Entwicklungsgeschichten haben und teilweise auch ähnliche Ziele verfolgen. Modellierungsansätze der Computational Neuroscience haben den Anspruch, bestimmte Aspekte der neuronalen Strukturen biologisch realistisch abzubilden und direkte Vorhersagen über entsprechende Experimente zu machen. Konnektionistische Modelle verfolgen ein ähnliches Vorhersageziel auf der Ebene psychophysikalischer Experimente, haben aber nur einen eingeschränkten Anspruch auf biologischen Realismus, der sich auf die Struktur der Verknüpfungen und die Fähigkeit zum Lernen beschränkt. Ähnliches gilt für die Lerntheorien, die aber oft zusätzlich auch für rein technische Zwecke verwendet werden, etwa für die Vorhersage einer komplexen Zeitreihe oder zur Mustererkennung in Bildern. In diesen anwendungsorientierten Bereichen spielt die Analogie zum Gehirn nur eine untergeordnete Rolle, ein Verständnis menschlicher Informationsverarbeitung wird nicht angestrebt. Die Neuroinformatik schließlich nimmt, ihrem Namen folgend, eine informatische Sichtweise auf die Neurowissenschaften ein. Das beinhaltet unter anderem die Entwicklung von Datenbanken, Datenstrukturen und Standards zur effizienten Speicherung, Archivierung und zum Austausch experimenteller Daten sowie die Entwicklung von Software sowohl zur Modellierung neuronaler Systeme (z. B. Neuron, , ) und zur Erfassung und Analyse experimenteller Daten. Abstraktere Ansätze wie künstliche neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen werden bisweilen ebenfalls der Neuroinformatik zugerechnet.
rdf:langString
Η υπολογιστική νευροεπιστήμη, επίσης γνωστή και ως θεωρητική νευροεπιστήμη ή ως μαθηματική νευροεπιστήμη, είναι κλάδος της νευροεπιστήμης που χρησιμοποιεί μαθηματικά μοντέλα, μαθηματική ανάλυση και προσεγγιστικά προς τον εγκέφαλο μοντέλα για να κατανοήσει τις αρχές ανάπτυξης, , φυσιολογίας καθώς και των γνωστικών (ή γνωσιακών) ικανοτήτων του νευρικού συστήματος Η υπολογιστική νευροεπιστήμη κάνει χρήση υπολογιστικών προσομοιώσεων για να επικυρώσει την αντιστοίχιση και στη συνέχεια να λύσει μαθηματικά μοντέλα. ΄Έτσι, μπορεί να ειδωθεί ως υποπεδίο της θεωρητικής νευροεπιστήμης. Συχνά όμως τα δυο αυτά ερευνητικά πεδία θεωρούνται συνώνυμα. Συχνά ο όρος μαθηματική νευροεπιστήμη χρησιμοποιείται για να περιγράψει ένα διευρυμένο ερευνητικό πεδίο αυτής της περιοχής. Η υπολογιστική νευροεπιστήμη εστιάζει στην περιγραφή των βιολογικών νευρώνων καθώς και των δικτύων αυτών καθώς και στη φυσιολογία και τη δυναμική τους, εμμέσως δε με μη ρεαλιστικά (από βιολογικής άποψης) μοντέλα που χρησιμοποιούν η συνδετικότητα, η Θεωρία ελέγχου, η Επιστήμη συστημάτων, ποσοτική ψυχολογία, η Μηχανική μάθηση, τα τεχνητά Νευρωνικά δίκτυα, η Υπολογιστική νοημοσύνη και η καθώς και συνδυασμούς δυο ή περισσότερων από αυτές τις επιστημονικές περιοχές.Ας σημειωθεί ότι πολλές φορές οι περιοχές αυτές της έρευνας παρουσιάζουν συνάφεια ή/και επικαλύψεις, και τελικά ο σαφής προσδιορισμός των περιοχών αυτών να εξαρτάται από τους ερευνητικούς στόχους και συνεπώς τα αντικείμενα της έρευνας. Τα μοντέλα στη Θεωρητική νευροεπιστήμη αναπαράγουν προσεγγιστικά τις ουσιώδης ιδιότητες των βιολογικών συστημάτων σε πολλαπλές χωροχρονικές κλίμακες, από τα ηλεκτρικά φορτία της κυτταρικής μεμβράνης και τις χημικές συζεύξεις μέσω δικτυακών ταλαντώσεων κιονοειδών και τοπογραφικών αρχιτεκτονικών, μέχρι και ψυχολογικών λειτουργικών τομέων όπως η μνήμη, η μάθησης και η συμπεριφορά. Τα υπολογιστικά αυτά μοντέλα περιγράφουν υποθέσεις λειτουργίας οι οποίες έχουν προηγουμένως ελεγχθεί με βιολογικά και ψυχολογικά πειράματα.
rdf:langString
تدرس العلوم العصبية الحاسوبية (بالإنجليزية: Computational neuroscience) (تسمى أيضا علم الأعصاب النظري) نشاط الدماغ فيما يشبه تحليل المعلومات والخصائص التي تكون النظام العصبي. إنه علم عابر للتخصصات يربط الكثير من الحقول العلمية مثل علم الأعصاب، علم الإدراك، علم النفس، مع هندسة الكهرباء، علوم الحاسوب، الرياضيات والفيزياء. العلوم العصبية الحاسوبية تختلف عن العلوم النفسية الارتباطية (الاتصالية) وغيرها من فروع نظريات التعلم مثل التعلم الآلي، والشبكات العصبونية الاصطناعية، الحسابي نظرية التعلم وذلك أنه يركز على حقيقة التوصيف الوظيفي والبيولوجي في الخلايا العصبية العصبونات (الأنظمة العصبية) وعلم ديناميكية وظائف الأعضاء. هذه النماذج تستمد السمات الأساسية من النظام البيولوجي في مقاييس مكانية وزمانية متعددة، من تيارات الأغشية الحيوية، البروتينات، والتفاعلات الكيميائية إلى شبكة التذبذبات، والبنية الطبوغرافية (المقصود توضع الخلايا والنسج العصبية بجوار بعضها البعض)، بالإضافة إلى التعلم والذاكرة. هذه النماذج (نماذج رياضية يتم تطبيقها وتشغيلها عن طريق الحاسبوب) الحسابية المستخدمة توضع إطار الفرضيات التي يمكن أن تكون مباشرة ويتم اختبارها عن طريق التجارب البيولوجية أو النفسية. الادعاء المطروح في هذا العلم أن نستطيع صناعة برنامج يحاكي الدماغ أو ناحية في الدماغ تؤدي وظيفة محددة.
rdf:langString
Computational neuroscience (also known as theoretical neuroscience or mathematical neuroscience) is a branch of neuroscience which employs mathematical models, computer simulations, theoretical analysis and abstractions of the brain to understand the principles that govern the development, structure, physiology and cognitive abilities of the nervous system. Computational neuroscience employs computational simulations to validate and solve mathematical models, and so can be seen as a sub-field of theoretical neuroscience; however, the two fields are often synonymous. The term mathematical neuroscience is also used sometimes, to stress the quantitative nature of the field. Computational neuroscience focuses on the description of biologically plausible neurons (and neural systems) and their physiology and dynamics, and it is therefore not directly concerned with biologically unrealistic models used in connectionism, control theory, cybernetics, quantitative psychology, machine learning, artificial neural networks, artificial intelligence and computational learning theory; although mutual inspiration exists and sometimes there is no strict limit between fields, with model abstraction in computational neuroscience depending on research scope and the granularity at which biological entities are analyzed. Models in theoretical neuroscience are aimed at capturing the essential features of the biological system at multiple spatial-temporal scales, from membrane currents, and chemical coupling via network oscillations, columnar and topographic architecture, nuclei, all the way up to psychological faculties like memory, learning and behavior. These computational models frame hypotheses that can be directly tested by biological or psychological experiments.
rdf:langString
La neurociencia computacional o neurociencia teórica es una rama científica dentro de las Neurociencias (Cortez, 2009). Se trata de una disciplina interdisciplinar que enlaza los diversos campos de la biofísica, la neurociencia, la ciencia cognitiva, la ingeniería eléctrica, las ciencias de la computación y las matemáticas. Su principio paradigmático es que cualquier computación o proceso cognitivo (función) que tiene lugar en nuestro cerebro tiene un determinado circuito físico o “cableado” que lo procesa (estructura) En la corteza cerebral se procesan multitud de operaciones que no son susceptibles de ser programadas usando ordenadores convencionales (al menos con instrucciones del tipo “Si A entonces B”). Por ejemplo, cuando pensamos en un problema matemático, hablamos, prestamos atención a alguien que nos habla, nos adaptamos a diferentes entornos, planeamos nuestro futuro o tomamos ciertas decisiones. ¿Qué circuitos están implicados en cada proceso? ¿Cómo realizan su procesamiento de información característico? La Neurociencia Computacional intenta dar soluciones a estas cuestiones.
rdf:langString
Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs. On essaie de comprendre le traitement de l'information opéré par le cerveau à l'aide des modèles des sciences informatiques combinés à l'expérimentation et aux simulations numériques. Historiquement, un des premiers modèles introduits en neurosciences computationnelles est le modèle « intègre et tire » par Louis Lapicque en 1907. Cet article très influent en neurosciences théoriques et computationnelles introduit un des modèles les plus populaires encore à l'heure actuelle. Cet article a été traduit en anglais à l'occasion du centenaire de sa parution. Les neurosciences computationnelles visent donc à développer des méthodes de calcul pour mieux comprendre les relations complexes entre la structure et la fonction du cerveau et du système nerveux en général. Outre une meilleure connaissance de la cognition et de ses dysfonctionnements, cette démarche permet d'appliquer un transfert de ces connaissances neuroscientifiques en proposant de nouvelles méthodes de traitement de l'information et des dispositifs technologiques innovants. Elle peut s'appliquer à différents niveaux de description, de la molécule au comportement, et nécessite l'intégration constructive de nombreux domaines disciplinaires, des sciences du vivant à la modélisation. Les neurosciences computationnelles ne sont pas incluses dans la bio-informatique dont le champ recouvre les applications informatiques en biochimie, génétique, et phylogénie.
rdf:langString
計算論的神経科学（けいさんろんてきしんけいかがく、英語：computational neuroscience）または計算神経科学は、脳を情報処理機械に見立ててその機能を調べるという脳研究の一分野である。
rdf:langString
Le neuroscienze computazionali (anche note come neuroscienze teoriche o neuroscienze matematiche) sono la branca delle neuroscienze che utilizza modelli matematici ed astrazioni del cervello per comprendere i principi che governano lo sviluppo, la struttura, la fisiologia e le funzioni cognitive del sistema nervoso. Le neuroscienze computazionali si interessano ai modelli matematici biologicamente realistici dei neuroni e dunque differiscono da discipline neurofisiologicamente inverosimili come machine learning, connessionismo, intelligenza artificiale, o reti neurali artificiali. In teoria, le neuroscienze computazionali sarebbero la sottobranca delle neuroscienze teoriche che utilizza simulazioni computazionali per validare e risolvere i modelli matematici. Tuttavia, la stragrande maggioranza dei modelli matematici neurobiologicamente realistici sono troppo complessi per essere risolti in maniera analitica, dunque i due termini sono essenzialmente sinonimi e possono essere usati in modo intercambiabile. Il termine neuroscienze matematiche è a volte utilizzato come sinonimo di neuroscienze computazionali per sottolineare la natura quantitativa della disciplina.
rdf:langString
계산신경과학(computational neuroscience), 이론신경과학 또는 수학신경과학은 신경과학의 한 갈래로서, 뇌에 대한 수학적 모델, 이론적인 분석, 추상화 등을 통해 , 신경해부학, 신경생리학, 인지과학에 걸쳐진 신경계의 원리를 이해한다. 엄밀하게 말하자면, 계산신경과학은 수학적 모델을 검증하고 해결하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하는 이론신경과학의 하위 분야이다. 그러나 신경과학에서 생물학적인 조건들을 생명계의 복잡도로 모사한 수학적 모델은 분석적으로 풀기에 너무 복잡한 경우가 많기 때문에, 두 용어는 사실상 동의어이다. 또한 수학신경과학이라는 용어는 때때로 연구분야의 양적 특성을 강조하기 위해 사용된다. 계산신경과학의 수학적 모델은 막전위, 단백질, 뇌파, 국소해부학적 구조, 학습 및 기억의 생물학적인 특징을 다양한 시공간적인 단위로 포착하는 데에 활용된다. 또한 이러한 계산모델을 바탕으로 구성된 가설은 생물학적 또는 심리적으로 직접 실험 또는 시험하여 생물학적으로 근거를 얻기도 한다.
rdf:langString
A neurociência computacional (ou neurociência teórica) é a área da neurociência que tem por objetivo o estudo teórico do sistema nervoso e das funções cerebrais usando modelos matemáticos e computacionais. A palavra "computacional" no nome da área tem dois sentidos: um é para indicar que o computador é utilizado como ferramenta para a construção de modelos; o outro é para indicar que ela procura entender e modelar as "computações" feitas pelo cérebro, isto é, como o cérebro representa e processa informação . Por sua própria natureza, a neurociência computacional é uma ciência interdisciplinar que combina diferentes campos do saber, como a neurobiologia, a matemática, a ciência da computação, a física, a engenharia elétrica, a ciência cognitiva, a psicologia e a filosofia. A neurociência computacional é distinta do conexionismo e de disciplinas como aprendizado de máquina, redes neurais artificiais e teoria da aprendizagem computacional, na medida em que enfatiza descrições funcionais e biologicamente plausíveis de neurônios e sistemas neurais, sua fisiologia e dinâmica de aprendizagem. Para atingir seus objetivos, a neurociência computacional utiliza modelos matemáticos e computacionais de células, circuitos e redes neurais, procurando integrar dados experimentais obtidos com as mais diferentes técnicas – desde o nível microscópico, acessível por estudos moleculares e celulares, até o nível sistêmico, acessível por estudos comportamentais – para construir um arcabouço teórico coerente e quantitativo da estrutura e da função do sistema nervoso, tanto em condições normais como patológicas.
rdf:langString
Вычислительная нейробиология — междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение. Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой. Вычислительная нейробиология отличается как от коннекционистского подхода в искусственном интеллекте, так и от направлений, связанных с обучающимися системами: машинного обучения, нейронных сетей и теории вычислительного обучения, — тем, что стремится построить биологически и функционально адекватные модели нейронов и нервных систем с учётом их физиологии и динамики. Эти модели отражают все существенные параметры биологических систем на множестве пространственно-временных шкал, начиная от мембранных токов, белков, химических связей и заканчивая макроколебаниями, и , памятью и обучением. Данные вычислительные модели используются для построения гипотез, которые могут быть проверены постановкой биологических или психологических экспериментов. Английский термин «computational neuroscience» был предложен Эриком Шварцем (Eric L. Schwartz), который в 1985 году организовал по просьбе Фонда развития систем (Systems Development Foundation) конференцию в Кармеле, шт. Калифорния, посвящённую обзору современного состояния соответствующей области, которая до того момента называлась моделированием нервных систем, теорией мозга, нейронными сетями и т. п. Труды этой значимой конференции были опубликованы в 1990 году в виде книги «Вычислительная нейробиология» («Computational Neuroscience»).
rdf:langString
Обчислювальна нейронаука (англ. Computational neuroscience) — розділ нейронауки, що використовує математичні методи та комп'ютерні симуляції для дослідження роботи нервової системи, зокрема мозку. Математичні методи включають теорію динамічних систем, теорію графів, теорію інформації та ін. Це широко міждисциплінарна наука, яка поєднує когнітивну науку, нейробіологію, теорію алгоритмів та машинне навчання. Обчислювальна нейронаука відрізняється від психологічного конекціонізму і машинного навчання тим, що бере до уваги дослідження функціональних і справжніх біологічних нейронів (і нейронних систем) та їх фізіологію і динаміку. Її моделі враховують суттєві властивості біологічної системи в різних просторово-часових масштабах, від мембранних струмів, білків і хімічного зв'язування до вивчення коливань активності, галузевої і топографічної архітектури, а також навчання і запам'ятовування. Ці обчислювальні моделі використовуються як гіпотези, які може бути безпосередньо перевірено в теперішніх або майбутніх біологічних та/або психологічних експериментах. Обчислювальна нейронаука намагається розв'язати дві задачі. Перша — зрозуміти причини захворювань мозку, наприклад, хвороби Альцгеймера чи шизофренії, та знайти ліки. Друга — зрозуміти принципи обробки інформації в біологічних нейронних мережах, як вони породжують сприйняття, пам'ять, інтелект та свідомість.
rdf:langString
計算神經科學，亦稱理論神經科學或數學神經科學，是神經科學的分支，為一門跨領域學科，包含神經科學、認知科學、資訊工程、電腦科學、物理學及數學等。主要特點是透過數學模型與理論分析，將人腦抽象化，嘗試理解神經系統調控神經的原則，像是神經系統的發展、構造、生理、認知功能。 理論上，計算神經科學是理論神經科學的子領域，該領域旨在用電腦程式模擬的方式來驗證與解決數學模型。 但由於大多數的數學模型若建立在符合生物學的情況下，會變得過於複雜，無法進行分析。因此這兩個術語被視為同義詞，可交換使用，數學神經科學亦可用來強調該領域的定量性質。 計算神經科學與聯結主義、机器学习、人工神经网络、人工智慧、等不符合生物學的模型無關，其模型對神經元與神經系統的描述，著重於在生理學與動力學上是符合生物學的。 理論神經科學的模型旨在獲取生物系統在多個時間及空間尺度上重要功能，像是膜電流、通過神经振荡的化學耦合，和記憶、學習與行為等。這些假設的計算模型可以通過生物學或心理學實驗上的直接檢驗。
xsd:nonNegativeInteger
40400