Las neuronas individuales exhiben funciones de transferencia o activación en la suma de las entradas de las dendritas al cuerpo celular, determinando si la neurona dispara un impulso hacia el axón o no. La suma es compleja e incluso puede depender de la forma celular, pero puede simularse de manera equitativa utilizando un sigmoide como función de activación en una neurona abstracta o idealizada.
El dicho de que “las neuronas que se disparan juntas, se unen” es una heurística amplia, no una inevitabilidad biológica. En muchos ANNs de retropropagación clásicos, esto está representado por un peso sináptico que representa la misma idea (aprendizaje asociativo) pero se basa en el estado de error final de la red que se propaga desde el final hasta la capa de inicio. No conozco ninguna red que use este tipo de valor de ponderación basado en la causalidad temporal entre neuronas individuales en un ANN, pero imagino que se ha intentado.
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