合原らのヤリイカの巨大軸索を用いた実験により、ニューロン内にもカオス現象が存在することが明らかにされた。 前章で述べたような従来のニューロンモデルでは、多数の入力の結合荷重と閾値作用をニューロンの特徴的な機能として採用しモデル化を行い、また、出力を階段関数で表していた。 これは、本来のものに忠実にモデル化を行うと、取り扱いを複雑にし、その本質を理解する障害となると考えられていたためである。
しかし合原らの実験で、空間条件を固定して注意深い実験を行うと、実際のニューロンの応答は非周期的であり出力関数は急峻な立ち上がりを持つことが判った。 ニューロンの立ち上がりは図2.4のように連続的に応答が変わる出力関数になる。 従って、ニューロンの出力においては全か無かの法則が成立しておらず、この不成立こそがニューロンにカオスを生じさせる原因である。 つまり、ニューロンのカオスは全か無かの法則の不成立故に成立するのである。 [3]
そこで合原らにより、従来のニューロンに上記の要素を取り入れたカオスニューロンが考案された。 そのモデルは式(3.2)で表される。 [3]
ここでx(t+1)は時刻t+1におけるニューロンの出力、A(t)は時刻tにおける外部入力の大きさ、 
は不応性項に対するスケーリングファクタ 
、kは不応性の定数 
、gは軸索の伝達関数である。
不応性とはニューロンの発火後、一時的に閾値が上昇する性質のことである。
また、膜電位や不応性は減衰されながらも暫くの間残る。
関数fはニューロンの内部状態と出力の関係を表し、合原らのモデルではシグモイド関数が用いられている。
この関数は式(3.3)で表される。
この式で 
はシグモイド関数の立ち上がりの鋭さを表すパラメータである。
