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1，关于心理学中视觉感受野的一个实际问题

这个问题你可以参考一下《颜色视觉心理学》，通过对眼镜结构和视觉光线原理的学习，可以找到更准确的答案。因为眼睛在亮和暗的不同空间里，眼睛里的杆体细胞和锥体细胞会产生不同的感光反应，而白和黑恰好一亮一暗，对眼睛视觉的冲击很大，因此第一眼看上去白色的区域就是会有黑点，而眼睛适应了这种光线后又会发现没有了。。。

关于心理学中视觉感受野的一个实际问题

2，一个神经节细胞的感受野大概有多大

视觉感受野是指网膜上的一定区域或范围，当它手袋刺激时，能激活 视觉系统与这个区域有联系的隔层神经细胞的活动。网膜上的这个区域就是这些神经细胞的感受野。一个神经节细胞的感受野只有在视网膜上与它有联系的区域，一个神经节与多大区域的视网膜相联系，它的最大感受野就是多大。
从你的描述看，神经节细胞瘤可能性很大，但需要亲自检查过才能给你诊断，建议你来我院就诊。回复专家:广东省中医院-普外科-刁德昌主治医师

一个神经节细胞的感受野大概有多大

3，感受野的介绍

指感受器对适宜刺激发生反应的空间范围。当感受器受刺激兴奋时，通过感受器官中的向心神经元将神经冲动（各种感觉信息）传到上位中枢，一个神经元所反应（支配）的刺激区域就叫做神经元的感受野（receptive field）。
在视觉通路上，视网膜上的光感受器（杆体细胞和锥体细胞）通过接受光并将它转换为输出神经信号而来影响许多神经节细胞，外膝状体细胞以及视觉皮层中的神经细胞。反过来，任何一种神经细胞（除起支持和营养作用的神经胶质细胞外）的输出都依赖于视网膜上的许多光感受器。我们称直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体为该特定神经细胞的感受野(receptive field).

感受野的介绍

4，局部感受野 权值共享来自于哪里

一般地,C层为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连,并提取该局部的特征,一旦该局部特征被提取后,它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射为一个平面,平面上所有神经元的权值相等.特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性.此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数,降低了网络参数选择的复杂度.卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层）,这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力.
额

5，M细胞和P细胞在视觉感受野上的分布

视觉感受野是指视网膜上的一定区域，在受到刺激时，能激活视觉系统与这个区域有联系的各层神经细胞的活动。视觉系统存在两条通路：一条是大细胞通路（M通路），其功能为分析运动和深度；另一条是小细胞通路（P通路），其功能为分析颜色和形状。 感光细胞是视觉的感受器。人的视网膜上有12亿个棒体细胞和600万个锥体细胞。锥体细胞分布于视网膜中央窝。它的机能特点是：其一，神经节细胞只与较少锥体细胞相连，因此有对物体细节的精确辨别能力；其二，含有昼视觉所必需的视紫质，能分辨颜色，故而是昼视觉和颜色视觉的器官。棒体细胞主要分布在视网膜的边缘。它的机能特点是：其一，多个视杆细胞通过双极细胞与一个神经节细胞相连，由于空间积累效应，能起到光放大的作用，使视觉对光敏感；其二，含有夜视觉所必需的紫红质，故而是夜视器官，但不能分辨颜色。 不知道我的回答你满意不？

6，人脑是怎样认知图像的非经典感受野通俗解释1

不过，我们还是应该试试。1．经典感受野（同心圆结构感受野）的局限性计算机只会机械的执行程序代码！但是，请注意！这些代码是用来执行数学运算的，而被运算的数学模型是依据人脑识别图像的原理建立的，更准确的说，是依据我们自以为是的人脑识别图像的原理建立的。所谓计算机识别图像，就是这个数学模型运算的结果。历史发展脉络是这样的：1906年Charles Sherrington提出了感受野的概念。1953年Stephen Kuffler提出感受野是同心圆结构，后来同心圆结构感受野成为计算机识别图像的理论基础。工作原理如下：当同心圆中心区和同心圆外周区接受的刺激是一样的时，感受野输出设定为零；当同心圆中心区和同心圆外周区接受的刺激不一样的时，感受野输出设定为它们的差值。见下图：在实际工作中，我们是采用这种工作原理得到图像边缘点的。见下图：由得到的边缘点组合成边缘线，由边缘线组成物体轮廓，再根据物体轮廓，由各种各样的模式识别理论（可参看本博客上各种模式识别理论介绍）分析出物体三维形状，或识别出物体。然而，事情不会有这么简单，以上图为例，我们一眼就看出，四个感受野中，最左边的在黑色区域，最右边的在白色区域，但是最左边的感受野和最右边的感受野反应曲线都是一样的，既从它们的反应曲线上我们得不到它们所在的区域差别值。显然，以同心圆感受野为模型建立的同心圆两区域差值判别数学方法没有能够完全的反应出我们大脑对图像的识别过程。

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