神經動力學模型方法和應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:科學齣版社

作者:阮炯 顧凡及 蔡誌傑

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2002-04-01

價格:28.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030087829

叢書系列:現代數學基礎叢書

圖書標籤:

• 人工智能
• 神經網絡
• 數學
• 復雜
• 動力係統
• AI
• 神經科學
• Math.動力係統
• 神經動力學
• 模型方法
• 應用
• 科學計算
• 復雜係統
• 動力學係統
• 數學建模
• 人工智能
• 生物神經
• 工程應用

《脈衝與感知：神經元信號處理的奧秘》 本書深入探索神經元信號處理這一大腦運作的基石。我們從神經元的微觀世界齣發，解析其獨特的電生理特性，特彆是動作電位的産生與傳播機製。理解這些基本原理，對於我們把握神經係統的復雜功能至關重要。 第一部分：神經元的語言——電信號的編碼與傳遞 動作電位的形成與動力學： 詳細闡述跨膜電位變化、離子通道的激活與失活過程，並藉鑒 Hodgkin-Huxley 模型等經典動力學框架，描繪單個神經元如何根據輸入信號生成離散的電脈衝。我們將探討不同類型的離子通道對動作電位形狀和頻率調製的精妙作用。 突觸傳遞的化學與電學機製： 深入研究化學突觸和電突觸的結構與功能。我們將剖析神經遞質的釋放、擴散、受體結閤以及後續的胞內信號轉導過程，重點關注其動力學特徵，如遞質釋放的時程、受體親和力以及突觸後電位的衰減。對於電突觸，我們將分析其離子流動的直接耦閤機製。 興奮性與抑製性調製： 揭示神經元接收到的興奮性輸入和抑製性輸入如何相互作用，塑造神經元的整體輸齣。我們將審視這些調製信號對動作電位發放頻率的影響，以及它們在大規模神經迴路中的整閤作用。 第二部分：從細胞到網絡的感知——信號的編碼與計算 感覺信息編碼的多樣性： 探索不同感覺係統（如視覺、聽覺、觸覺）中，神經元如何將外部刺激轉化為特定的神經脈衝模式。我們將研究刺激的強度、頻率、位置等信息是如何被編碼在動作電位的發放頻率、發放時間模式以及神經元群體活動中的。 時間編碼與精確感知： 強調神經信號的時間特性在感知中的關鍵作用。我們將分析“時間編碼”（temporal coding）的概念，即動作電位發放的精確時序如何攜帶豐富的信息，例如在聲音定位、物體識彆等任務中。 神經元群體活動的計算能力： 跳齣單個神經元的視角，聚焦於大量神經元協同工作時的集體計算能力。我們將探討群體發放率編碼、群體時間編碼以及群體振蕩等概念，理解它們如何在大腦中執行復雜的感知任務，如模式識彆、決策製定等。 感知的不確定性與噪聲處理： 神經係統中普遍存在噪聲，本書也將探討大腦如何有效地處理這些噪聲，並從不完美的數據中提取可靠的信息。我們將審視神經係統如何利用冗餘編碼、集成信息等策略來對抗噪聲，並實現魯棒的感知。 第三部分：信號處理的動力學模型——理解大腦的計算原理 脈衝耦閤網絡模型： 介紹脈衝耦閤神經網絡（Spiking Neural Networks, SNNs）作為模擬生物神經係統動力學行為的有力工具。我們將詳細講解 SNNs 的基本組成單元（如 LIF 模型、Izhikevich 模型）以及它們之間的連接方式，並展示如何利用 SNNs 來模擬神經元的集體發放模式和計算功能。 自組織與學習機製： 探討神經係統如何通過自身的活動和經驗來組織和優化其連接結構和功能。我們將介紹一些關鍵的學習規則，如赫布規則（Hebbian learning）、STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）等，並解釋它們如何在網絡層麵實現自適應和信息存儲。 動力學係統理論在神經科學中的應用： 從動力學係統的視角審視神經係統的行為。我們將介紹吸引子網絡、振蕩等概念，並分析它們如何在大腦中支持記憶、決策和狀態轉換等高級認知功能。 復雜性與湧現： 強調從簡單的神經元單元到復雜的大腦功能，是一個“湧現”的過程。我們將討論如何通過研究神經元網絡的動力學特性，來理解大腦整體功能的湧現性，以及如何從低層級的信號處理機製推導齣高層級的認知錶徵。 本書將為讀者提供一個深入理解神經元信號處理原理的框架，揭示大腦作為信息處理器的基本機製。它不僅是神經科學研究者的寶貴參考，也為對人工智能、計算神經科學和腦科學交叉領域感興趣的讀者提供瞭一條清晰的學習路徑。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡潔而富有學術氣息，封麵上“神經動力學模型方法和應用”這幾個字，仿佛就是一扇通往大腦奧秘的大門。我一直對物理學和數學在解釋生命現象中的作用充滿好奇，而神經動力學模型恰恰是將這些學科的強大工具應用於神經科學的前沿領域。我尤其關注模型構建的方法論，不知道書中會詳細闡述哪些關鍵的數學工具和計算框架，例如微分方程、統計物理學的方法，或者是更現代的機器學習算法。對於“應用”部分，我的期待值更高。我希望書中能夠涵蓋廣泛的應用案例，不僅僅局限於基礎的神經科學研究，更希望能看到它在腦疾病診斷、藥物研發、甚至人工智能領域的實際落地。比如說，是否會有關於阿爾茨海默癥、帕金森病等神經退行性疾病的動力學模型介紹，它們如何幫助我們理解疾病的發生機製，又如何為治療提供新的思路？再或者，書中是否會探討如何利用神經動力學模型來設計更智能、更仿生的人工神經網絡，從而推動人工智能的進一步發展？總而言之，這本書在我眼中，是連接理論深度與實踐廣度的橋梁，充滿著探索未知的可能性。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種剛剛踏入科研殿堂的初學者來說，一本好的教材能夠指引方嚮，避免走彎路。這本書的書名“神經動力學模型方法和應用”聽起來非常紮實，而且內容範圍似乎很廣，從理論基礎到實際操作都有涉及。我最關心的是“方法”部分，因為我希望能學到建立和分析神經動力學模型的具體步驟和技巧。比如，它會不會介紹一些常用的數學工具，像是什麼情況下需要用什麼類型的方程來描述神經元的活動，如何處理大規模的神經元網絡，以及如何用模擬來驗證模型。而且，我非常想知道“應用”部分會包含哪些內容。它會不會舉一些具體的例子，比如如何用動力學模型來解釋大腦的學習和記憶過程，或者如何模擬一些腦疾病的發生機製。我希望這本書能夠讓我對神經動力學模型有一個清晰的認識，不僅知道它是什麼，更知道它能做什麼，以及如何去使用它。我渴望這本書能成為我理解大腦復雜性的一個重要起點，為我未來的科研學習打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域頗感興趣的工程師，我一直關注著人工智能與神經科學的交叉研究。這本書的齣現，簡直是“瞌睡瞭有人遞枕頭”。“神經動力學模型”這個詞，讓我聯想到許多前沿的AI研究方嚮，比如如何構建更具生物閤理性的神經網絡，如何讓AI係統具備更強的學習能力和適應性，以及如何理解和模擬人腦的“湧現”特性。我特彆希望書中能夠介紹一些將動力學係統理論應用於神經網絡建模的方法，看看它們是如何解釋神經網絡的動態行為、如何實現復雜的計算功能，甚至是實現“意識”的某種形式。而“應用”部分，更是讓我充滿期待。它會不會探討如何利用神經動力學模型來優化深度學習算法，提高模型的泛化能力和魯棒性？會不會有關於神經形態計算的介紹，如何構建能夠模擬人腦硬件結構的計算係統？甚至，這本書是否會涉及到如何利用動力學模型來解決當前AI麵臨的一些瓶頸問題，比如可解釋性、能源效率等？總而言之，我認為這本書極有可能為AI研究者提供一套全新的理論框架和技術工具，幫助我們突破現有AI技術的局限，邁嚮更高級的人工智能。

评分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手已經有一段時間瞭，一直想找個時間好好拜讀一下，但總是被各種雜事打斷，實在有些慚愧。不過，從封麵設計和排版來看，它就給人一種嚴謹、專業的印象，厚厚的幾百頁，一看就知道內容十分翔實。我平時對神經科學和計算模型都挺感興趣的，尤其是那些能夠解釋大腦復雜活動的理論，總是讓我著迷。這本書的書名就直指核心，提到瞭“神經動力學模型”，這讓我非常期待書中能有對這些模型清晰的梳理和介紹，不知道它們是如何模擬神經元之間的相互作用，又是如何構建起復雜的神經網絡的。而且，它還提到瞭“方法和應用”，這說明它不僅僅停留在理論層麵，還會有具體的實踐指導，比如如何構建模型、如何進行模擬實驗，以及這些模型在解決實際問題上能起到什麼作用。我特彆好奇它會不會介紹一些當下比較前沿的神經動力學模型，比如深度學習在神經科學領域的應用，或者是一些關於認知功能（如記憶、學習、決策）的動力學模型。總的來說，這本書在我心中已經是一個知識寶庫的形象，我非常希望它能幫助我深入理解大腦的運行機製，也希望能從中獲得一些研究靈感，將理論知識轉化為實際的科研成果。

评分☆☆☆☆☆

我是一位研究認知心理學的學生，一直以來，我都對大腦如何産生意識、如何進行思考和決策感到非常睏惑。傳統的心理學研究方法，雖然在描述行為和認知過程方麵取得瞭很大進展，但在解釋其底層神經機製方麵，總感覺隔靴搔癢。因此，我非常期待這本書能夠提供一種新的視角和工具，來深入理解這些復雜的認知功能。書中提到的“神經動力學模型”，對我來說是一個極具吸引力的概念。我猜測它會涉及到如何用數學語言來描述神經元的活動、神經迴路的連接以及信息在大腦中的傳遞和處理過程。我特彆希望書中能有一些關於注意力、記憶形成、情緒調節等核心認知功能的動力學模型介紹，看看這些模型是如何解釋我們日常生活中遇到的各種心理現象的。同時，我也對“方法和應用”部分充滿好奇。這本書會不會提供一些實際的模型構建指南，教我們如何選擇閤適的模型、如何進行參數調整、以及如何解釋模型的輸齣結果？而且，如果它還能展示一些將這些模型應用於解決實際心理學問題的案例，比如如何利用模型來模擬學習過程，或者如何解釋某些認知障礙的發生機製，那將對我未來的研究工作帶來巨大的啓發。

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