The Handbook of Brain Theory and Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Dramatically updating and extending the first edition, published in 1995, the second edition of The Handbook of Brain Theory and Neural Networks presents the enormous progress made in recent years in the many subfields related to the two great questions: How does the brain work? and, How can we build intelligent machines?Once again, the heart of the book is a set of almost 300 articles covering the whole spectrum of topics in brain theory and neural networks. The first two parts of the book, prepared by Michael Arbib, are designed to help readers orient themselves in this wealth of material. Part I provides general background on brain modeling and on both biological and artificial neural networks. Part II consists of "Road Maps" to help readers steer through articles in part III on specific topics of interest. The articles in part III are written so as to be accessible to readers of diverse backgrounds. They are cross-referenced and provide lists of pointers to Road Maps, background material, and related reading.The second edition greatly increases the coverage of models of fundamental neurobiology, cognitive neuroscience, and neural network approaches to language. It contains 287 articles, compared to the 266 in the first edition. Articles on topics from the first edition have been updated by the original authors or written anew by new authors, and there are 106 articles on new topics.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这部《脑科学与神经网络手册》简直就是一座知识的宝库，对于任何希望深入了解大脑如何工作以及如何模拟大脑的读者来说，都是一本不可或缺的宝藏。它的结构设计非常合理，从基础的神经科学原理出发，逐步深入到各种复杂的神经网络模型和算法。我特别喜欢书中对早期神经科学研究的介绍，那些伟大的先驱者们是如何在有限的条件下，通过敏锐的观察和大胆的假设，为我们奠定了今天的基础，这本身就充满了传奇色彩。书中对不同模型优劣的分析也非常到位，它并没有简单地罗列模型，而是深入剖析了每个模型的设计理念、适用范围以及局限性，这让我能够更批判性地看待和选择不同的方法。此外，本书中引用的大量文献也为我提供了进一步深入研究的线索，我可以在此基础上找到更多相关的学术论文和研究报告。这本书的价值在于其内容的系统性、前沿性和实用性，它不仅解答了我长期以来的一些疑问，更激发了我对未来研究方向的思考。这本书不仅仅是一本“手册”，它更像是一本“指南”，为我指明了探索脑科学与神经网络领域的方向。
评分在我眼中，《脑科学与神经网络手册》是一部具有划时代意义的著作。它不仅仅是知识的堆砌，更是思维方式的引导。在阅读过程中，我常常被书中那些深刻的洞见所震撼，那些关于意识、学习、记忆的讨论，让我对自身的思维过程产生了全新的认识。这本书成功地将看似不相关的两个领域——生物学和计算机科学——巧妙地融合在一起，展现了它们之间令人惊叹的相互启发性。作者们并没有回避这些领域中的复杂性和争议性问题，而是以一种客观、严谨的态度，呈现了各种主流的观点和最新的研究进展。我尤其欣赏书中对“计算神经科学”这一新兴领域的关注，它预示着未来科学研究的重要方向。阅读这本书需要一定的耐心和投入，但回报是巨大的。它不仅提升了我对脑科学和神经网络的理解，更重要的是，它启发了我用一种更系统、更跨学科的视角去思考问题。我开始意识到，很多看似棘手的问题，或许都能在借鉴大脑运作机制的思路中找到解决方案。这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种解决问题的新思路和对未来科技发展的深刻洞察。
评分这本《脑科学与神经网络手册》绝对是我近几年来读过最令人振奋的书籍之一。当我第一次翻开它的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟“手册”二字有时会让人联想到枯燥乏味、堆砌公式的教科书。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种极其巧妙的方式，将复杂抽象的脑科学理论与生动鲜活的神经网络模型融为一体。阅读的过程就像是在进行一场跨越学科界限的奇妙探险，从最基础的神经元活动到宏观的认知功能，再到模拟大脑学习和决策的算法，作者们无不以清晰易懂的语言娓娓道来。我尤其欣赏书中对历史发展脉络的梳理，它让我得以窥见这一前沿领域是如何从最初的零星猜想到如今的蓬勃发展，期间涌现出的经典模型和关键人物都得到了详尽的介绍。更重要的是，书中并没有停留在理论的层面，而是深入探讨了这些理论在实际应用中的潜力，无论是人工智能的进步，还是对神经退行性疾病的理解，都描绘了一幅充满希望的蓝图。这本书不仅是专业研究人员的宝贵资源，对于任何对人类大脑奥秘充满好奇的普通读者来说，它都是一本不可多得的启蒙读物。它点燃了我对脑科学研究的无限热情，让我看到了理论与实践相结合的巨大能量。
评分读完这本《脑科学与神经网络手册》，我最大的感受就是震撼。这种震撼并非来自晦涩难懂的专业术语，而是来自作者们将极其复杂的科学概念，以一种如此优雅、清晰的方式呈现出来的能力。我之前对神经网络的理解一直停留在“黑箱”的层面，只知道它们能做很多神奇的事情，但具体原理却一窍不通。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的道路。它用生动形象的比喻，将大脑的各个组成部分及其相互作用描绘得栩栩如生，让我对神经元、突触、大脑网络等概念有了前所未有的直观认识。书中对不同学习算法的介绍，也让我明白了机器是如何“学习”的，以及这种学习过程与生物大脑的学习有何异同。我尤其喜欢书中关于“涌现”（emergence）的讨论，它解释了简单的个体如何组合成复杂的整体，从而产生出意想不到的能力，这让我对复杂系统的研究充满了兴趣。这本书不仅仅是一本学术著作，它更是一次深刻的哲学思辨，它迫使我去思考智能的本质，以及人类在智能领域的未来。它不仅满足了我对知识的渴望，更拓展了我对世界和自我的认知边界。
评分这是一本真正意义上的“百科全书”式的著作，它以惊人的广度和深度，为我打开了通往脑科学与神经网络世界的大门。我曾试图从不同的角度去理解大脑，阅读了许多碎片化的资料，但总感觉缺乏一个整体的框架。而这本书，恰恰填补了这一空白。它就像一位经验丰富的向导，带领我一步步地走过大脑的每一个“区域”，从细胞层面的微观结构到系统层面的宏观功能。书中对不同神经网络模型的详尽介绍，让我对机器学习的原理有了更深刻的认识，那些曾经让我头疼不已的算法，在本书的阐释下变得条理清晰，易于理解。我特别喜欢其中关于“联结主义”思想的探讨，它强调了信息处理的分布式和并行性，与我们对大脑运作方式的直观感受不谋而合。书中的图示和模型展示也做得非常出色，它们将抽象的概念形象化，大大降低了阅读的难度。尽管书中涉及了大量的科学术语和数学公式，但作者们都力求用最简洁明了的方式进行解释，确保了即使是非专业背景的读者也能有所收获。我可以说，这本书是塑造了我对人工智能和认知科学领域理解的基石，它不仅仅是一本参考书，更是一次深刻的思想洗礼。
评分NN的各个方面都可以找到简略的介绍，属于百科全书式。
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评分几篇相关的。其实Arbib做的我真心做不来。。
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