<div dir="auto">On Mar 13, 2017 1:08 PM, "William Flynn Wallace" <<a href="mailto:foozler83@gmail.com">foozler83@gmail.com</a>> wrote:<br><div class="gmail_extra" dir="auto"><div class="gmail_quote"><blockquote class="quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000">Here's the relevant paragraph:</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000">The Mcculloch Pitts neural model is an equation used to convert a series of weighted inputs into a binary output.  Lots of data go in, and a 0 or a 1 comes out.  Add up a mess of numbers and if the solution is greater than or equal to a predetermined total, the output is a 1.  If the solution falls below the total, the output is a 0.  It's a simplified simulation of how neurons in the brain work:  they either fire or don't fire.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000">OK, they did say 'simplified'.  But that's an incomplete picture of neurons.  They can react to input in three ways, not just two:  not react (meaning the firing rate stays the same), increase rate of firing, decrease rate of firing.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#000000">Maybe the answer to my question is in that word 'simplified'.  Anybody?</div></div></blockquote></div></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">I didn't see your actual question, but I see two points that might help:</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The pattern of firing could change too, if that matters.  (Amplitude doesn't change, right?  But might length of firing?  And is there similarity between neurons changing their firing frequency, and frequency modulation controls for radio transmission?)</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">The data could include how long since the neuron last fired   At any given moment, a neuron is either firing or not, even if a given neuron's recent firing history is critical data that simplified ANNs often ignore.</div><div class="gmail_extra" dir="auto"></div></div>