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出版者:科学出版社

作者:阮炯 顾凡及 蔡志杰

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-04-01

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030087829

丛书系列:现代数学基础丛书

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• 数学
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《脉冲与感知：神经元信号处理的奥秘》 本书深入探索神经元信号处理这一大脑运作的基石。我们从神经元的微观世界出发，解析其独特的电生理特性，特别是动作电位的产生与传播机制。理解这些基本原理，对于我们把握神经系统的复杂功能至关重要。 第一部分：神经元的语言——电信号的编码与传递 动作电位的形成与动力学： 详细阐述跨膜电位变化、离子通道的激活与失活过程，并借鉴 Hodgkin-Huxley 模型等经典动力学框架，描绘单个神经元如何根据输入信号生成离散的电脉冲。我们将探讨不同类型的离子通道对动作电位形状和频率调制的精妙作用。 突触传递的化学与电学机制： 深入研究化学突触和电突触的结构与功能。我们将剖析神经递质的释放、扩散、受体结合以及后续的胞内信号转导过程，重点关注其动力学特征，如递质释放的时程、受体亲和力以及突触后电位的衰减。对于电突触，我们将分析其离子流动的直接耦合机制。 兴奋性与抑制性调制： 揭示神经元接收到的兴奋性输入和抑制性输入如何相互作用，塑造神经元的整体输出。我们将审视这些调制信号对动作电位发放频率的影响，以及它们在大规模神经回路中的整合作用。 第二部分：从细胞到网络的感知——信号的编码与计算 感觉信息编码的多样性： 探索不同感觉系统（如视觉、听觉、触觉）中，神经元如何将外部刺激转化为特定的神经脉冲模式。我们将研究刺激的强度、频率、位置等信息是如何被编码在动作电位的发放频率、发放时间模式以及神经元群体活动中的。 时间编码与精确感知： 强调神经信号的时间特性在感知中的关键作用。我们将分析“时间编码”（temporal coding）的概念，即动作电位发放的精确时序如何携带丰富的信息，例如在声音定位、物体识别等任务中。 神经元群体活动的计算能力： 跳出单个神经元的视角，聚焦于大量神经元协同工作时的集体计算能力。我们将探讨群体发放率编码、群体时间编码以及群体振荡等概念，理解它们如何在大脑中执行复杂的感知任务，如模式识别、决策制定等。 感知的不确定性与噪声处理： 神经系统中普遍存在噪声，本书也将探讨大脑如何有效地处理这些噪声，并从不完美的数据中提取可靠的信息。我们将审视神经系统如何利用冗余编码、集成信息等策略来对抗噪声，并实现鲁棒的感知。 第三部分：信号处理的动力学模型——理解大脑的计算原理 脉冲耦合网络模型： 介绍脉冲耦合神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为模拟生物神经系统动力学行为的有力工具。我们将详细讲解 SNNs 的基本组成单元（如 LIF 模型、Izhikevich 模型）以及它们之间的连接方式，并展示如何利用 SNNs 来模拟神经元的集体发放模式和计算功能。 自组织与学习机制： 探讨神经系统如何通过自身的活动和经验来组织和优化其连接结构和功能。我们将介绍一些关键的学习规则，如赫布规则（Hebbian learning）、STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）等，并解释它们如何在网络层面实现自适应和信息存储。 动力学系统理论在神经科学中的应用： 从动力学系统的视角审视神经系统的行为。我们将介绍吸引子网络、振荡等概念，并分析它们如何在大脑中支持记忆、决策和状态转换等高级认知功能。 复杂性与涌现： 强调从简单的神经元单元到复杂的大脑功能，是一个“涌现”的过程。我们将讨论如何通过研究神经元网络的动力学特性，来理解大脑整体功能的涌现性，以及如何从低层级的信号处理机制推导出高层级的认知表征。 本书将为读者提供一个深入理解神经元信号处理原理的框架，揭示大脑作为信息处理器的基本机制。它不仅是神经科学研究者的宝贵参考，也为对人工智能、计算神经科学和脑科学交叉领域感兴趣的读者提供了一条清晰的学习路径。

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这本书的装帧设计简洁而富有学术气息，封面上“神经动力学模型方法和应用”这几个字，仿佛就是一扇通往大脑奥秘的大门。我一直对物理学和数学在解释生命现象中的作用充满好奇，而神经动力学模型恰恰是将这些学科的强大工具应用于神经科学的前沿领域。我尤其关注模型构建的方法论，不知道书中会详细阐述哪些关键的数学工具和计算框架，例如微分方程、统计物理学的方法，或者是更现代的机器学习算法。对于“应用”部分，我的期待值更高。我希望书中能够涵盖广泛的应用案例，不仅仅局限于基础的神经科学研究，更希望能看到它在脑疾病诊断、药物研发、甚至人工智能领域的实际落地。比如说，是否会有关于阿尔茨海默症、帕金森病等神经退行性疾病的动力学模型介绍，它们如何帮助我们理解疾病的发生机制，又如何为治疗提供新的思路？再或者，书中是否会探讨如何利用神经动力学模型来设计更智能、更仿生的人工神经网络，从而推动人工智能的进一步发展？总而言之，这本书在我眼中，是连接理论深度与实践广度的桥梁，充满着探索未知的可能性。

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对于我这种刚刚踏入科研殿堂的初学者来说，一本好的教材能够指引方向，避免走弯路。这本书的书名“神经动力学模型方法和应用”听起来非常扎实，而且内容范围似乎很广，从理论基础到实际操作都有涉及。我最关心的是“方法”部分，因为我希望能学到建立和分析神经动力学模型的具体步骤和技巧。比如，它会不会介绍一些常用的数学工具，像是什么情况下需要用什么类型的方程来描述神经元的活动，如何处理大规模的神经元网络，以及如何用模拟来验证模型。而且，我非常想知道“应用”部分会包含哪些内容。它会不会举一些具体的例子，比如如何用动力学模型来解释大脑的学习和记忆过程，或者如何模拟一些脑疾病的发生机制。我希望这本书能够让我对神经动力学模型有一个清晰的认识，不仅知道它是什么，更知道它能做什么，以及如何去使用它。我渴望这本书能成为我理解大脑复杂性的一个重要起点，为我未来的科研学习打下坚实的基础。

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作为一名对人工智能领域颇感兴趣的工程师，我一直关注着人工智能与神经科学的交叉研究。这本书的出现，简直是“瞌睡了有人递枕头”。“神经动力学模型”这个词，让我联想到许多前沿的AI研究方向，比如如何构建更具生物合理性的神经网络，如何让AI系统具备更强的学习能力和适应性，以及如何理解和模拟人脑的“涌现”特性。我特别希望书中能够介绍一些将动力学系统理论应用于神经网络建模的方法，看看它们是如何解释神经网络的动态行为、如何实现复杂的计算功能，甚至是实现“意识”的某种形式。而“应用”部分，更是让我充满期待。它会不会探讨如何利用神经动力学模型来优化深度学习算法，提高模型的泛化能力和鲁棒性？会不会有关于神经形态计算的介绍，如何构建能够模拟人脑硬件结构的计算系统？甚至，这本书是否会涉及到如何利用动力学模型来解决当前AI面临的一些瓶颈问题，比如可解释性、能源效率等？总而言之，我认为这本书极有可能为AI研究者提供一套全新的理论框架和技术工具，帮助我们突破现有AI技术的局限，迈向更高级的人工智能。

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我是一位研究认知心理学的学生，一直以来，我都对大脑如何产生意识、如何进行思考和决策感到非常困惑。传统的心理学研究方法，虽然在描述行为和认知过程方面取得了很大进展，但在解释其底层神经机制方面，总感觉隔靴搔痒。因此，我非常期待这本书能够提供一种新的视角和工具，来深入理解这些复杂的认知功能。书中提到的“神经动力学模型”，对我来说是一个极具吸引力的概念。我猜测它会涉及到如何用数学语言来描述神经元的活动、神经回路的连接以及信息在大脑中的传递和处理过程。我特别希望书中能有一些关于注意力、记忆形成、情绪调节等核心认知功能的动力学模型介绍，看看这些模型是如何解释我们日常生活中遇到的各种心理现象的。同时，我也对“方法和应用”部分充满好奇。这本书会不会提供一些实际的模型构建指南，教我们如何选择合适的模型、如何进行参数调整、以及如何解释模型的输出结果？而且，如果它还能展示一些将这些模型应用于解决实际心理学问题的案例，比如如何利用模型来模拟学习过程，或者如何解释某些认知障碍的发生机制，那将对我未来的研究工作带来巨大的启发。

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这本书我拿到手已经有一段时间了，一直想找个时间好好拜读一下，但总是被各种杂事打断，实在有些惭愧。不过，从封面设计和排版来看，它就给人一种严谨、专业的印象，厚厚的几百页，一看就知道内容十分翔实。我平时对神经科学和计算模型都挺感兴趣的，尤其是那些能够解释大脑复杂活动的理论，总是让我着迷。这本书的书名就直指核心，提到了“神经动力学模型”，这让我非常期待书中能有对这些模型清晰的梳理和介绍，不知道它们是如何模拟神经元之间的相互作用，又是如何构建起复杂的神经网络的。而且，它还提到了“方法和应用”，这说明它不仅仅停留在理论层面，还会有具体的实践指导，比如如何构建模型、如何进行模拟实验，以及这些模型在解决实际问题上能起到什么作用。我特别好奇它会不会介绍一些当下比较前沿的神经动力学模型，比如深度学习在神经科学领域的应用，或者是一些关于认知功能（如记忆、学习、决策）的动力学模型。总的来说，这本书在我心中已经是一个知识宝库的形象，我非常希望它能帮助我深入理解大脑的运行机制，也希望能从中获得一些研究灵感，将理论知识转化为实际的科研成果。

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