幫助信號傳遞的雜訊
信號傳遞時如何避免雜訊是個重要的課題，但神經網路中，雜訊並非如大家想的一無是處，他往往是穩定整個網路的關鍵，甚至某些形式的雜訊還在訊息傳遞中扮演了不可或缺的角色。
對神經細胞而言，雜訊的來源有二：一是在錯綜複雜的網路連結中來自其他神經細胞的雜訊，二是由於細胞膜上的離子通道開開關關本身就是隨機過程，所產生的動作電位序列（spike train）本身也帶有雜訊。
本篇研究在經典的神經元模型 Hudgin-Huxley (HH) model 上加入了白雜訊（white noise, 指在各個頻段上功率分佈相同的雜訊），發現上述第一種雜訊（也就是來自外界的雜訊）若調控得當，能夠降低神經細胞傳遞低頻訊號時的訊噪比（signal-to-noise ratio, SNR, 這裡的noise是前文中的第二種雜訊，由動作電位序列得到），而有些低頻的訊號甚至必須在外界雜訊存在的情況下，才傳得出去。
在外界雜訊的幫助下，神經細胞能夠傳遞頻率~1Hz的訊號。這麼低頻的訊號往往來自實際訊號的頻率差（frequency-difference），可以想成當一些頻率相近但不同的訊號疊加時，產生拍音（beat）的波包。因此，雜訊幫助傳遞低頻的訊號，等於讓神經元能夠編碼上游訊號的頻率差，幫助神經網路更有效率地處理資訊。
撰稿：李宛儒
原始論文：
Guo, D., et al. (2017) "Frequency-difference-dependent stochastic resonance in neural systems." Phys. Rev. E
https://journals.aps.org/pre/
對神經細胞而言，雜訊的來源有二：一是在錯綜複雜的網路連結中來自其他神經細胞的雜訊，二是由於細胞膜上的離子通道開開關關本身就是隨機過程，所產生的動作電位序列（spike train）本身也帶有雜訊。
本篇研究在經典的神經元模型 Hudgin-Huxley (HH) model 上加入了白雜訊（white noise, 指在各個頻段上功率分佈相同的雜訊），發現上述第一種雜訊（也就是來自外界的雜訊）若調控得當，能夠降低神經細胞傳遞低頻訊號時的訊噪比（signal-to-noise ratio, SNR, 這裡的noise是前文中的第二種雜訊，由動作電位序列得到），而有些低頻的訊號甚至必須在外界雜訊存在的情況下，才傳得出去。
在外界雜訊的幫助下，神經細胞能夠傳遞頻率~1Hz的訊號。這麼低頻的訊號往往來自實際訊號的頻率差（frequency-difference），可以想成當一些頻率相近但不同的訊號疊加時，產生拍音（beat）的波包。因此，雜訊幫助傳遞低頻的訊號，等於讓神經元能夠編碼上游訊號的頻率差，幫助神經網路更有效率地處理資訊。
撰稿：李宛儒
原始論文：
Guo, D., et al. (2017) "Frequency-difference-dependent stochastic resonance in neural systems." Phys. Rev. E
https://journals.aps.org/pre/
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