Neuroscienze computazionali: differenze tra le versioni

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Le neuroscienze computazionali si interessano ai modelli matematici biologicamente realistici dei [[Neurone|neuroni]] e dunque differiscono da discipline neurofisiologicamente inverosimili come [[Apprendimento automatico|machine learning]], [[connessionismo]], [[intelligenza artificiale]], o [[Rete neurale artificiale|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.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Gutkin|nome=Boris|cognome2=Pinto|nome2=David|cognome3=Ermentrout|nome3=Bard|data=marzo 2003|titolo=Mathematical neuroscience: from neurons to circuits to systems|url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14766142|rivista=Journal of Physiology, Paris|volume=97|numero=2-3|pp=209–219209-219|doi=10.1016/j.jphysparis.2003.09.005|issn=0928-4257|pmid=14766142}}</ref>

Recentemente, si è riscontrato un notevole interesse in connettività cerebrale o [[connettoma]], una rappresentazione del cervello basata su teoria dei grafi o reti complesse connesse.

== Note ==

<references/>

==Voci correlate==

*[[David Marr]]

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