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Neuroscienza computazionale

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La Neuroscienza computazionale (nota anche come neuroscienza teorica o neuroscienza matematica) è una branca della neuroscienza che utilizza modelli matematici, analisi teoriche e astrazioni del cervello per comprendere i principi che governano lo sviluppo, la struttura, la fisiologia e le capacità cognitive del sistema nervoso. 1)

La Neuroscienza computazionale si concentra sulla descrizione dei neuroni biologicamente plausibili (e dei sistemi neurali) e della loro fisiologia e dinamica, perciò, non si occupa di discipline biologicamente non realistiche come il connessionismo, l'apprendimento automatico, le reti neurali artificiali, l'intelligenza artificiale e la teoria dell'apprendimento computazionale. 2)

Probabilmente, la Neuroscienza computazionale sarebbe un sotto-settore di neuroscienze teoriche che utilizza simulazioni computazionali per convalidare e risolvere i modelli matematici. Tuttavia, dal momento che i modelli matematici plausibili biologicamente formulati nelle neuroscienze sono nella maggior parte dei casi troppo complessi per essere risolti analiticamente, i due termini sono essenzialmente sinonimi e sono usati in modo intercambiabile.


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1)
Thomas P Trappenberg (2002) - “Fondamenti di neuroscienza computazionale” - Oxford university Press
2)
Marco Zorzi, Alberto Testolin e Ivilin Stoianov (20/08/2013) - “Modellare il linguaggio e la cognizione con un apprendimento profondo e non supervisionato: una panoramica del tutorial”
db/neuroscienza_computazionale.txt · Ultima modifica: 13/04/2019 16:06 (modifica esterna)