认知神经结构 一
从视觉的神经结构开始
视觉信号，在通过传输下，到达双眼视觉信号的整合区域。无数的传导神经，在这里，一一对应到一个，每一个对应的处理神经元，视觉信号的接入端口。
模拟视觉的卷积网络
这里，对神经元的光敏物理特性的处理。无数的神经元，组成一个有传输方向的空间网络结构。
由接入端，达到的信号组，在这里，变成了具有形态的多层结构。你可以大概的想象到，每个颜色频段的信号冲动，走一个结构层下，会形成一个对应的形态。
在这个多层叠加的空间网络形态的组合下。每个光敏反应产生的信号，成为了一个单独的信息节点。
这就像是盲人摸象的一个过程。每个节点的信息，在一组空间网络结构中，信号的组合和叠加，就形成了一个图像的形态。
当然，人类大脑的视觉处理区域，相对发达一些。更密布的神经元，意味着更强的信息组合。也就意味着，更详细的内容，更丰富的描述，更多的信息流。而宏观下，就会形成更为详细，清晰的图形。
而且，在视觉区域，这里的多层结构，并不是单独的图形描述。当信号组，以一个时间单位下的数个图形组合时，图形就会变成动态。动态下，图形，有了阴影，空间形状，运动，空间运动形变。也就，有了视觉对象。
而这，只不过是单眼视觉的信号处理工作。
在信号处理后，会在脑后区的视觉处理区域，组合双眼的信息，记忆，并形成基于视觉的基础认知。
这里，首先是合并经过处理的图像信号。（注意，双眼视觉的合并，并不是每个动物都具备的功能。也有分离的双眼视觉。分离的信息，也能够形成认知。但相较于合并后信息，经过信息合并后的模糊认知，反而更加精准。也就是，双眼合并后的视力优于单独的视力。）
合并信号的另外一个因素，是由双眼肌肉调解下的视觉焦点对准，就是两眼对焦。
对焦下，意味着，信号有了可以合并的基准点，从而，网络层状结构，可以在这里，信号，从多个神经元信号，汇聚统一到一个神经元。
对焦的另一个反作用，其实是信息的模糊化。
视觉的主题内容重合合并时，双眼视焦，在眼球部位的捕捉下，有限的感知，结构的形态局限，意味着在视觉外围的信息，模糊，数量相对少造成的不准确。而在信息合并时，这种模糊，会更多的显现出来。
而这样，综合了视觉焦点，视觉对象，对象的精准视觉信息，周围的模糊信息。并在这里，叠加了基于时间的动态图像内容，以及相应的阴影，运动等。这样，共同造就了，基础视觉认知：物体辨识。
在物体辨识的基础上，阴影，运动，形状，深度等等的信息。也就一并，形成了，基础的视觉物理认知。
这里，工作的空间网络，是实时并行的。会有大量的数据流在这里形成。工作的信息流，是一整个区域的神经结构构成。但在结果上，神经结构，表现出的工作内容，不会全部在这里表现出来。相反，形成的神经协调结果，在整个工作结构下，是最后的输出形态，也就显现出一种节选内容。所以，这复杂的内容，最后，会表现出视觉图像的感知。
在视觉信息的处理中，会看到，视觉，由开始的眼底信号，传导，到视觉信号处理，到视觉信息处理，到合并信息。虽然，是数个分割的神经区域构成。但却能看到，这是一种串连的功能关系。信号信息，会有方向的，单向的，传导和工作。
这样的基础感知，同样的，使用在其他的感知系统。
双向反馈雏形
而接下来，基于基础认知的神经传导，需要一个导流，才会进一步的跃迁，到高等认知功能。
在神经元上，传导神经元，到视觉信号处理神经元，可以看到，是一种单向的传导。但在信号到达信息处理区域的神经元，神经元开始逐渐的展现出一种，双向的传导。
这里双向的传导，在保证以单向传导为主要工作内容时，微弱的逆向传导，会展现出一种回馈作用。这样的逐层反馈，无疑，在双眼信息的汇入重合，并深化结构，会更快的让多个神经信号准确的融合到一个单个神经元，并形成认知。
这里开始的双向反馈，利用信号的反馈，形成一种二元，或者多元的激活或者闭合的开关机制。配合不同的神经传导的多种传导物形成的不同信号，在加上结果反馈和实时修正，开始向一种通道的计算演变。
这种快速而准确的信息融合，无疑，是一种神经的自适性变化。而如果说，信号的处理转化，是盲人摸象一样的神经信号的准确收集。那这里信息的多层反馈，让信息流，开始变成一种通路下的计算。而在这里，在信息的转化中，准确的信息，开始变成一种模糊的概念认知。有了空间形状，动态，物体对象识别。
而另外的一条路径，记忆。
信号处理，这里很明显，是一种快速的印记，会依照对应的（光敏）物理特性，留有时间上的变化印记。在时间下，实时的信号流，会表现出一种带有印记的内容。这里，并不会形成记忆，
而在基础认知后，信息，需要保存一定时间，或者更长，才能让认知成型，并开始向进一步的自适性计算发展。但这里，一边，衔接着直接的感知信号，又不可能完全的演化为单独工作体系，所以这里，是一种快速的记忆。但反过来，这里能够反向，重现感知内容。
视觉体系，虽然完成了完整的体系。从感知信号，传输，信号处理，信息认知，以及在信号这里的眼部反馈调节，和认知后的实时反馈。但之后，视觉信息，如何带动其他的反馈？
视觉信号，在通过传输下，到达双眼视觉信号的整合区域。无数的传导神经，在这里，一一对应到一个，每一个对应的处理神经元，视觉信号的接入端口。
模拟视觉的卷积网络
这里，对神经元的光敏物理特性的处理。无数的神经元，组成一个有传输方向的空间网络结构。
由接入端，达到的信号组，在这里，变成了具有形态的多层结构。你可以大概的想象到，每个颜色频段的信号冲动，走一个结构层下，会形成一个对应的形态。
在这个多层叠加的空间网络形态的组合下。每个光敏反应产生的信号，成为了一个单独的信息节点。
这就像是盲人摸象的一个过程。每个节点的信息，在一组空间网络结构中，信号的组合和叠加，就形成了一个图像的形态。
当然，人类大脑的视觉处理区域，相对发达一些。更密布的神经元，意味着更强的信息组合。也就意味着，更详细的内容，更丰富的描述，更多的信息流。而宏观下，就会形成更为详细，清晰的图形。
而且，在视觉区域，这里的多层结构，并不是单独的图形描述。当信号组，以一个时间单位下的数个图形组合时，图形就会变成动态。动态下，图形，有了阴影，空间形状，运动，空间运动形变。也就，有了视觉对象。
而这，只不过是单眼视觉的信号处理工作。
在信号处理后，会在脑后区的视觉处理区域，组合双眼的信息，记忆，并形成基于视觉的基础认知。
这里，首先是合并经过处理的图像信号。（注意，双眼视觉的合并，并不是每个动物都具备的功能。也有分离的双眼视觉。分离的信息，也能够形成认知。但相较于合并后信息，经过信息合并后的模糊认知，反而更加精准。也就是，双眼合并后的视力优于单独的视力。）
合并信号的另外一个因素，是由双眼肌肉调解下的视觉焦点对准，就是两眼对焦。
对焦下，意味着，信号有了可以合并的基准点，从而，网络层状结构，可以在这里，信号，从多个神经元信号，汇聚统一到一个神经元。
对焦的另一个反作用，其实是信息的模糊化。
视觉的主题内容重合合并时，双眼视焦，在眼球部位的捕捉下，有限的感知，结构的形态局限，意味着在视觉外围的信息，模糊，数量相对少造成的不准确。而在信息合并时，这种模糊，会更多的显现出来。
而这样，综合了视觉焦点，视觉对象，对象的精准视觉信息，周围的模糊信息。并在这里，叠加了基于时间的动态图像内容，以及相应的阴影，运动等。这样，共同造就了，基础视觉认知：物体辨识。
在物体辨识的基础上，阴影，运动，形状，深度等等的信息。也就一并，形成了，基础的视觉物理认知。
这里，工作的空间网络，是实时并行的。会有大量的数据流在这里形成。工作的信息流，是一整个区域的神经结构构成。但在结果上，神经结构，表现出的工作内容，不会全部在这里表现出来。相反，形成的神经协调结果，在整个工作结构下，是最后的输出形态，也就显现出一种节选内容。所以，这复杂的内容，最后，会表现出视觉图像的感知。
在视觉信息的处理中，会看到，视觉，由开始的眼底信号，传导，到视觉信号处理，到视觉信息处理，到合并信息。虽然，是数个分割的神经区域构成。但却能看到，这是一种串连的功能关系。信号信息，会有方向的，单向的，传导和工作。
这样的基础感知，同样的，使用在其他的感知系统。
双向反馈雏形
而接下来，基于基础认知的神经传导，需要一个导流，才会进一步的跃迁，到高等认知功能。
在神经元上，传导神经元，到视觉信号处理神经元，可以看到，是一种单向的传导。但在信号到达信息处理区域的神经元，神经元开始逐渐的展现出一种，双向的传导。
这里双向的传导，在保证以单向传导为主要工作内容时，微弱的逆向传导，会展现出一种回馈作用。这样的逐层反馈，无疑，在双眼信息的汇入重合，并深化结构，会更快的让多个神经信号准确的融合到一个单个神经元，并形成认知。
这里开始的双向反馈，利用信号的反馈，形成一种二元，或者多元的激活或者闭合的开关机制。配合不同的神经传导的多种传导物形成的不同信号，在加上结果反馈和实时修正，开始向一种通道的计算演变。
这种快速而准确的信息融合，无疑，是一种神经的自适性变化。而如果说，信号的处理转化，是盲人摸象一样的神经信号的准确收集。那这里信息的多层反馈，让信息流，开始变成一种通路下的计算。而在这里，在信息的转化中，准确的信息，开始变成一种模糊的概念认知。有了空间形状，动态，物体对象识别。
而另外的一条路径，记忆。
信号处理，这里很明显，是一种快速的印记，会依照对应的（光敏）物理特性，留有时间上的变化印记。在时间下，实时的信号流，会表现出一种带有印记的内容。这里，并不会形成记忆，
而在基础认知后，信息，需要保存一定时间，或者更长，才能让认知成型，并开始向进一步的自适性计算发展。但这里，一边，衔接着直接的感知信号，又不可能完全的演化为单独工作体系，所以这里，是一种快速的记忆。但反过来，这里能够反向，重现感知内容。
视觉体系，虽然完成了完整的体系。从感知信号，传输，信号处理，信息认知，以及在信号这里的眼部反馈调节，和认知后的实时反馈。但之后，视觉信息，如何带动其他的反馈？
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