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2 pulvermüller等人，b earlagical c o n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n o o f c o g o ognitive f unctions摘要|神经网络模型是提高我们对复杂大脑功能的理解的潜在工具。要解决这个目标，这些模型必须在神经生物学上是现实的。然而，尽管近年来神经网络在复杂的感知和认知任务上取得了类似人类的表现，但它们与脑解剖学和生理学方面的相似性并不完美。在这里，我们讨论了不同类型的神经模型，包括本地主义，自动缔合性和异性恋，深度和全脑网络，并确定可以改善其生物学合理性的方面。这些方面范围从模型神经元的选择以及突触可塑性和学习的机制到实施抑制和控制以及神经解剖学特性，包括区域结构以及局部和远距离连接。我们重点介绍了开发生物学上的认知理论的最新进展以及基于这些脑部约束的神经模型的机械解释，迄今为止，关于较高脑功能的性质，本地化以及本质，本地化以及个性和系统发育的迄今未解决的问题。在结束时，我们指出了脑约束建模的未来临床应用。简介
认知功能神经网络模型的生物学限制
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