従来のニューロンのモデルでは、 他数の入力の加重特性と発火のしきい値作用を ニューロンの特徴的な機能として採用し、 モデル化している。 これは、 忠実なモデル化は取り扱いを複雑にし、 その本質を理解するのに障害になると考えられているからである。
しかし、 実際のニューロンは、 そのようなニューロンモデルが示す以上の多様性を示す。 同じ入力信号に対するニューロンの出力信号は、 時々刻々変化する加重されたシナプス電流の大きさや、 細胞内外のイオンや物質の濃度などに大きく影響される。 つまり、 ニューロンを通る信号の入出力関係は常に変動しており、 固定されたもとのは考えることはできない。 ゆえに、 神経回路の機能を理解するためには、 加重特性としきい値作用だけの単純なニューロンモデルでは、 不十分であると考えられた。[6]
そこで、 従来のニューロンに、 「カオス」の特徴を取り入れたカオスニューロンが 考え出された。 従来のニューロンに追加された カオスニューロンの特徴は、
また、 実際のニューロンの出力は、 図2.3 のような1と0ではなく、 図3.1 のように連続的に出力が変化する。
