神经元之间的连接方式是怎样的，感觉如果按树突到轴突方式(多冲动聚为一个冲动)的话连接只会越连越少啊？
你提出的问题非常深刻，也触及了神经科学中关于神经元连接和信息传递的一个核心概念！“按树突到轴突方式（多冲动聚为一个冲动）连接只会越连越少”这个直觉是有一定道理的，但它并没有完全涵盖神经系统连接的复杂性。实际上，神经元之间的连接方式比这个简单模型要丰富和动态得多，也正是这些复杂的机制保证了信息的有效传递和处理，而不是“越连越少”。
下面我将详细解释神经元之间的连接方式，并着重解答你关于“连接越来越少”的顾虑：
神经元之间的连接方式：超越简单的“输入输出”模型
传统的理解，神经元确实接收来自其他神经元的信号，然后整合这些信号，如果达到一定阈值，就会产生自己的神经冲动（动作电位）并传递给下游的神经元。这个过程可以大致描述为：
树突 (Dendrites): 神经元的“接收器”。它们是分支状的结构，上面有大量的突触 (Synapses)，是接收来自其他神经元轴突末梢信号的地方。一个神经元可以接收到成千上万个来自不同神经元的输入信号。
胞体 (Soma/Cell Body): 神经元的“处理中心”。接收到的信号从树突传递到胞体，在这里进行整合。
轴突 (Axon): 神经元的“发射器”。如果胞体内整合的信号总和（突触后电位 Postsynaptic Potentials, PSPs）达到了一个阈值 (Threshold)，神经元就会在轴突的起点（轴丘 Axon Hillock）产生一个全有或全无的电信号，即动作电位 (Action Potential)。
轴突末梢 (Axon Terminals): 动作电位沿着轴突传递到末梢，然后释放神经递质 (Neurotransmitters)到下一个神经元的突触间隙中。
你提到的“多冲动聚为一个冲动”的理解：
你说的“多冲动聚为一个冲动”可以理解为：一个神经元接收到多个来自不同神经元的输入，这些输入信号在树突和胞体处进行整合（求和）。如果所有输入的总和（兴奋性和抑制性输入综合作用后）足以使膜电位达到阈值，那么这个神经元就会“发射”一个自己的动作电位。
在这个过程中：
信息并非简单叠加和丢失： 它是一个加权求和的过程。不同的突触连接有不同的强度（突触强度 Synaptic Strength），有些连接产生的兴奋性信号更强，有些产生的抑制性信号更强。这些信号在空间和时间上都会叠加。
产生的是一个“事件”而非“数量减少”： 这个神经元最终产生一个或一系列的动作电位，而不是说它接收了100个输入信号，最终只输出1个信号，数量就少了。关键在于它是否被激活去“发射”。
那么，为什么你的直觉会让你觉得“连接只会越连越少”呢？
你的直觉可能来源于以下几点：
1. 输入与输出的数量关系： 如果一个神经元接收1000个输入，但只有一个能让它达到阈值并发射一次动作电位，从输入输出的数量上看，似乎“丢失”了很多信息或连接。
2. 简化模型： 在很多基础的神经科学介绍中，会用这种简化的输入输出模型来解释神经元的工作原理。
3. 串联连接的担忧： 如果神经元总是串联，一个接收输入，然后发射给下一个，下一个再发射给再下一个，理论上信息会经过一层层衰减或转化。
然而，神经系统远比这复杂得多，主要通过以下机制来避免或优化信息“越连越少”的问题，并实现高效的信息传递和处理：
神经元连接的丰富性与信息保持机制
1. 大量的突触连接和多样化的输入：
一个神经元可以接收数千到数万个突触输入。这种巨大的连接数量本身就提供了丰富的信息来源。
这些输入来自不同类型的神经元，传递不同的信息（兴奋性、抑制性）。
2. 突触的可塑性 (Synaptic Plasticity)：
这是最重要的机制之一！神经元之间的连接强度不是固定的，而是可以改变的。
长时程增强 (LongTerm Potentiation, LTP)：如果两个神经元被“一起激活”（即输入神经元频繁地激活了目标神经元），它们之间的突触连接就会被加强。这使得信息传递更有效率。
长时程抑制 (LongTerm Depression, LTD)：反之，如果连接不被使用或被抑制，连接强度会减弱。
这种可塑性使得神经回路能够学习和适应，而不是简单地衰减。 即使最初的连接强度不足以引发动作电位，通过可塑性，连接可能会被加强，从而实现信息的传递和存储。
3. 兴奋性与抑制性输入的平衡：
神经元不仅接收兴奋性输入（倾向于触发动作电位），也接收抑制性输入（倾向于阻止动作电位）。
这种平衡至关重要。一个弱的兴奋性输入可能不足以触发动作电位，但如果同时存在抑制性输入，它可能反而会“帮助”神经元达到阈值，或者更精确地控制其发放模式。这是一种“精细调谐”机制。
4. 并联连接和神经网络结构：
神经元之间并非总是简单的串联。更常见的是并联连接，即一个神经元可以同时连接到许多下游神经元，而一个下游神经元也可以接收来自许多上游神经元的输入。
神经系统形成的是复杂的神经网络，信息在这些网络中高度分散和并行处理。
例如，视觉皮层的一个神经元可能只负责检测特定方向的线条，但这个信息会被传递给成百上千个下游神经元，它们又组合成更复杂的特征识别。
5. 信号的放大和编码：
虽然单个突触传递的信号（如一个小的突触后电位）可能很弱，但神经元通过整合大量这样的输入，可以实现信号的放大。
神经元发放的动作电位本身是一种高强度、全有或全无的信号，它不像模拟信号那样容易在传递过程中丢失。
信息不仅通过“是否发射”来编码，还可以通过发放频率（单位时间内发放多少次动作电位）、发放模式（何时发放、间隔如何）以及同步性（多个神经元是否同时发放）来编码。
6. 化学信号传递的效率：
神经递质在突触间隙中释放，与突触后膜的受体结合，产生突触后电位。这个过程虽然不是瞬时的，但非常高效。
存在多种类型的神经递质和受体，它们可以产生不同强度、持续时间和作用方式的突触后电位。
7. 神经元的“计算”能力：
神经元本身就是一个复杂的“计算单元”。它不仅仅是被动地加总信号，还能对输入信号进行非线性处理。例如，树突上的信号整合并非简单的线性加权求和，树突本身的电活动也会影响信号的传递和整合。
总结一下，为什么信息不会“越连越少”：
你的直觉是基于一个过于简化的线性串联模型。实际上，神经系统通过以下方式来克服信息衰减和数量减少的问题：
指数级增长的连接数量和复杂网络结构： 大量的并行和交叉连接，以及深层的神经网络结构，使得信息可以同时在多个通路中传递和处理。
突触可塑性： 连接强度会根据使用情况动态调整，加强有效的连接，弱化无效的连接，从而实现学习和适应。
信号编码的多样性： 信息不仅通过发放“是否有”来编码，还通过发放的频率、模式和同步性来编码，提供了更高的信息容量。
神经元的“计算”能力： 神经元本身是一个复杂的信号处理器，能够进行非线性整合和放大。
全有或全无的动作电位： 保证了信号在轴突上传递时不会衰减。
因此，虽然一个神经元接收的输入信号数量可能远大于它输出的动作电位的数量，但这并不是信息的丢失，而是信息被高度整合、编码和转化。神经系统通过这种复杂而动态的连接方式，实现了强大的信息处理能力，而不是简单地让连接数量“越连越少”。
希望这个详细的解释能够解答你的疑问！如果你还有其他问题，欢迎继续提出。
下面我将详细解释神经元之间的连接方式，并着重解答你关于“连接越来越少”的顾虑：
神经元之间的连接方式：超越简单的“输入输出”模型
传统的理解，神经元确实接收来自其他神经元的信号，然后整合这些信号，如果达到一定阈值，就会产生自己的神经冲动（动作电位）并传递给下游的神经元。这个过程可以大致描述为：
树突 (Dendrites): 神经元的“接收器”。它们是分支状的结构，上面有大量的突触 (Synapses)，是接收来自其他神经元轴突末梢信号的地方。一个神经元可以接收到成千上万个来自不同神经元的输入信号。
胞体 (Soma/Cell Body): 神经元的“处理中心”。接收到的信号从树突传递到胞体，在这里进行整合。
轴突 (Axon): 神经元的“发射器”。如果胞体内整合的信号总和（突触后电位 Postsynaptic Potentials, PSPs）达到了一个阈值 (Threshold)，神经元就会在轴突的起点（轴丘 Axon Hillock）产生一个全有或全无的电信号，即动作电位 (Action Potential)。
轴突末梢 (Axon Terminals): 动作电位沿着轴突传递到末梢，然后释放神经递质 (Neurotransmitters)到下一个神经元的突触间隙中。
你提到的“多冲动聚为一个冲动”的理解：
你说的“多冲动聚为一个冲动”可以理解为：一个神经元接收到多个来自不同神经元的输入，这些输入信号在树突和胞体处进行整合（求和）。如果所有输入的总和（兴奋性和抑制性输入综合作用后）足以使膜电位达到阈值，那么这个神经元就会“发射”一个自己的动作电位。
在这个过程中：
信息并非简单叠加和丢失： 它是一个加权求和的过程。不同的突触连接有不同的强度（突触强度 Synaptic Strength），有些连接产生的兴奋性信号更强，有些产生的抑制性信号更强。这些信号在空间和时间上都会叠加。
产生的是一个“事件”而非“数量减少”： 这个神经元最终产生一个或一系列的动作电位，而不是说它接收了100个输入信号，最终只输出1个信号，数量就少了。关键在于它是否被激活去“发射”。
那么，为什么你的直觉会让你觉得“连接只会越连越少”呢？
你的直觉可能来源于以下几点：
1. 输入与输出的数量关系： 如果一个神经元接收1000个输入，但只有一个能让它达到阈值并发射一次动作电位，从输入输出的数量上看，似乎“丢失”了很多信息或连接。
2. 简化模型： 在很多基础的神经科学介绍中，会用这种简化的输入输出模型来解释神经元的工作原理。
3. 串联连接的担忧： 如果神经元总是串联，一个接收输入，然后发射给下一个，下一个再发射给再下一个，理论上信息会经过一层层衰减或转化。
然而，神经系统远比这复杂得多，主要通过以下机制来避免或优化信息“越连越少”的问题，并实现高效的信息传递和处理：
神经元连接的丰富性与信息保持机制
1. 大量的突触连接和多样化的输入：
一个神经元可以接收数千到数万个突触输入。这种巨大的连接数量本身就提供了丰富的信息来源。
这些输入来自不同类型的神经元，传递不同的信息（兴奋性、抑制性）。
2. 突触的可塑性 (Synaptic Plasticity)：
这是最重要的机制之一！神经元之间的连接强度不是固定的，而是可以改变的。
长时程增强 (LongTerm Potentiation, LTP)：如果两个神经元被“一起激活”（即输入神经元频繁地激活了目标神经元），它们之间的突触连接就会被加强。这使得信息传递更有效率。
长时程抑制 (LongTerm Depression, LTD)：反之，如果连接不被使用或被抑制，连接强度会减弱。
这种可塑性使得神经回路能够学习和适应，而不是简单地衰减。 即使最初的连接强度不足以引发动作电位，通过可塑性，连接可能会被加强，从而实现信息的传递和存储。
3. 兴奋性与抑制性输入的平衡：
神经元不仅接收兴奋性输入（倾向于触发动作电位），也接收抑制性输入（倾向于阻止动作电位）。
这种平衡至关重要。一个弱的兴奋性输入可能不足以触发动作电位，但如果同时存在抑制性输入，它可能反而会“帮助”神经元达到阈值，或者更精确地控制其发放模式。这是一种“精细调谐”机制。
4. 并联连接和神经网络结构：
神经元之间并非总是简单的串联。更常见的是并联连接，即一个神经元可以同时连接到许多下游神经元，而一个下游神经元也可以接收来自许多上游神经元的输入。
神经系统形成的是复杂的神经网络，信息在这些网络中高度分散和并行处理。
例如，视觉皮层的一个神经元可能只负责检测特定方向的线条，但这个信息会被传递给成百上千个下游神经元，它们又组合成更复杂的特征识别。
5. 信号的放大和编码：
虽然单个突触传递的信号（如一个小的突触后电位）可能很弱，但神经元通过整合大量这样的输入，可以实现信号的放大。
神经元发放的动作电位本身是一种高强度、全有或全无的信号，它不像模拟信号那样容易在传递过程中丢失。
信息不仅通过“是否发射”来编码，还可以通过发放频率（单位时间内发放多少次动作电位）、发放模式（何时发放、间隔如何）以及同步性（多个神经元是否同时发放）来编码。
6. 化学信号传递的效率：
神经递质在突触间隙中释放，与突触后膜的受体结合，产生突触后电位。这个过程虽然不是瞬时的，但非常高效。
存在多种类型的神经递质和受体，它们可以产生不同强度、持续时间和作用方式的突触后电位。
7. 神经元的“计算”能力：
神经元本身就是一个复杂的“计算单元”。它不仅仅是被动地加总信号，还能对输入信号进行非线性处理。例如，树突上的信号整合并非简单的线性加权求和，树突本身的电活动也会影响信号的传递和整合。
总结一下，为什么信息不会“越连越少”：
你的直觉是基于一个过于简化的线性串联模型。实际上，神经系统通过以下方式来克服信息衰减和数量减少的问题：
指数级增长的连接数量和复杂网络结构： 大量的并行和交叉连接，以及深层的神经网络结构，使得信息可以同时在多个通路中传递和处理。
突触可塑性： 连接强度会根据使用情况动态调整，加强有效的连接，弱化无效的连接，从而实现学习和适应。
信号编码的多样性： 信息不仅通过发放“是否有”来编码，还通过发放的频率、模式和同步性来编码，提供了更高的信息容量。
神经元的“计算”能力： 神经元本身是一个复杂的信号处理器，能够进行非线性整合和放大。
全有或全无的动作电位： 保证了信号在轴突上传递时不会衰减。
因此，虽然一个神经元接收的输入信号数量可能远大于它输出的动作电位的数量，但这并不是信息的丢失，而是信息被高度整合、编码和转化。神经系统通过这种复杂而动态的连接方式，实现了强大的信息处理能力，而不是简单地让连接数量“越连越少”。
希望这个详细的解释能够解答你的疑问！如果你还有其他问题，欢迎继续提出。
网友意见
咳咳…不请自来。
先吐个槽，知乎上神经生物学相关问题分类不清晰，比如这个问题分类有心理学和认知科学等，其实并没有什么关系。之前收到一些心理学范畴问题的邀请，而我并不懂，所以没有回答。实际上这是一个经典的神经细胞生物学问题，倒与我的研究有几分关系。
再吐个槽，楼上Shuang Song的答案里有一些不大准确的地方。比如一眼看到最后一张图，是小脑浦肯野细胞，并不是大脑皮质。皮层的神经细胞是这样的：
图片来源：
thesis1或可以被染色成这样：
图片来源：
https://www. pinterest.com/pin/10513 0972521967697/或这样：
图片来源：
Index of /~av8/vandongen_lab/research/Systems Biology最近在做小脑相关实验，比较敏感。所以本打算睡觉去的我，撸撸袖子上来强答。TA的回答中还有些问题，比如中枢外周轴突长短复杂程度等等，不一一更正了。小脑浦肯野神经元长这个样子的：
图片来源：
https://www. psychologytoday.com/blo g/the-athletes-way/201411/autism-purkinje-cells-and-the-cerebellum-are-intertwined好，吐槽一圈之后，我要开始答题啦！
首先，神经细胞之间的连接结构叫突触（synapse），包括化学突触和电突触（又叫缝隙连接，gap junction）。前者由突触前膜、突触间隙和突触后膜组成，是神经系统中负责神经细胞间通讯的主要形式，后者数量较少。
化学突触
图片来源：
Drug Addiction电突触
图片来源：
http://allpix.club/pages/g/gap-junction-neuron/其次，树突传入、轴突传出只是一个粗糙的概念，并不十分精确。对于化学突触传递来讲，并没有限定突触前膜和后膜的位置。换句话说，胞体上能不能有突触前膜结构？能不能有突触后膜结构？当然可以！所以我当年看到的教科书在讲这个问题的时候至少列出了五中连接可能。
突触连接种类
图片来源：
https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse其实近年来有新的发现，比如我一个师兄就研究了某种双重嵌套突触的功能。
图片来源：
http://www.nature.com/ncomms/2014/140521/ncomms4925/fig_tab/ncomms4925_F1.html电突触更不用说了，不仅位置超越轴突树突限制，连信号方向都很随意了。
第三，因为神经系统的信号传导在细胞间大都由神经递质的突出传递完成，所以大多信号的传达其实是依赖于受体的。打个比方，受体就像天线，有它就可以接收信号。而受体不但可以出现在胞体，还可以出现在突触前膜，比如各种自抑制受体（eg. Dopamine receptor 2）。那么轴突末梢的突触前膜上的自抑制受体传回的信号对冲动传导的调节算不算呢？当然算！
以谷氨酸为例。
图片来源：
Figure 4 : Presynaptic glutamate receptors: physiological functions and mechanisms of action : Nature Reviews Neuroscience你问为什么不上个D2 receptor的图？太丑了…没找到好看的……
上图提示我们，不光受体，还有许多离子通道参与神经活动的调节。即便在轴突上也是如此：
有髓神经纤维郎飞结
图片来源：
http://www. nature.com/nm/journal/v 18/n12/full/nm.3021.html?message-global=remove&WT.ec_id=NM-201212最后，退一步想，假设题主对神经系统信号传导方式的理解没问题的话，能不能得到“百川归海”的答案呢？似乎不能！因为假设一个树突承接一个轴突的信号，如题主所述，必然会浪费树突啊！假设树突可以以多对一或少的轴突，也不会得到题主所想像的“倒杨辉三角”的样子。而实际上，如楼上答案及上图所示，轴突也可以分叉。轴突上所形成的突触就更多了。而这千千万万的突触结构，正是大脑复杂功能的基石。
这个图就是拿来炫酷的~这个酷炫的，我给100分~~~
图片来源：
The Secret to the Brain’s Memory Capacity May Be Synapse Size类似的话题
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