8、视觉系统的生物学机制:丘脑LGN与初级视觉皮层V1

视觉系统的生物学机制:丘脑LGN与初级视觉皮层V1

1. 丘脑的外侧膝状体核(LGN)

丘脑通常被视为大脑的“中继站”,因为它的众多不同核团会将感觉信号传递到皮层(以及其他部位)。丘脑的视觉核被称为外侧膝状体核(LGN),它负责将视网膜的信息传递到视觉皮层。

1.1 LGN的结构组织

LGN对视网膜信号进行一定的组织,采用六层结构(尽管最近有证据表明还有另外六层)。这种组织部分基于信号的来源眼,其中三层对应一只眼睛,另外三层对应另一只眼睛,并且视觉输入的空间布局保留了视网膜的拓扑结构(即视网膜拓扑映射,这种映射在许多皮层区域也得以保留)。此外,中心开和中心关细胞也可能被组织到不同的丘脑层中。

1.2 LGN的神经元类别

LGN的组织还涉及两种不同类别的神经元:大细胞(M,“magno”意为大)和小细胞(P,“parvo”意为小)。下面通过表格对比两者的特性:
| 细胞类型 | 感受野 | 波长选择性 | 运动选择性 | 对比度敏感性 | 对视觉处理的作用 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| M细胞 | 较宽( acuity较差) | 差 | 好 | 好(低光或小亮度差异) | 参与运动和一定程度的形状处理 |
| P细胞 | 高分辨率(小感受野) | 好 | - | - | 参与形状处理 |

虽然我们可能会倾向于认为P细胞专门负责形状处理,M细胞专门负责运动处理,但实际上两种细胞都参与形状处理,只是程度不同。

1.3 丘脑的额外处理功能

人们越来越发现,丘脑的作用不仅仅是

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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