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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Feng, Jianfeng (EDT)

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2003-10-20

价格:USD 179.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584883623

丛书系列:

图书标签:

• Neuroscience
• Computational
• 神经科学
• 计算神经科学
• 神经建模
• 大脑
• 神经网络
• 生物物理学
• 数学建模
• 机器学习
• 深度学习
• 认知科学

《计算神经科学：大脑奥秘的数字探索》 这本书并非一本单纯的教科书，而是一次深入人类大脑复杂性的迷人旅程。它将带领读者穿越生物学的边界，进入一个由数学模型、算法和计算驱动的全新视角，去理解生命的最后一道巨大鸿沟——意识的本质。 我们的大脑，这个由大约860亿个相互连接的神经元组成的宇宙，是地球上已知最复杂的系统。它的每一个思维、每一个情感、每一次感知，都源于这些微小细胞间数以兆计的电化学信号的传递与整合。然而，在如此庞大的网络中，我们是如何形成记忆的？又是如何做出决策的？我们的意识是如何从非意识物质中涌现的？这些根本性的问题，长久以来困扰着哲学家、生物学家和心理学家。 《计算神经科学》将挑战传统的理解方式，它认为，要真正理解大脑，我们不能仅仅停留在对神经元结构的观察和对神经递质功能的描述上。我们需要一套全新的语言，一种能够捕捉动态过程、 emergent properties（涌现性质）以及信息处理机制的语言，而这门语言就是计算。 本书从基础的神经元模型入手，逐步深入到复杂的神经网络结构。它将解析如何利用微分方程来描述单个神经元的电生理活动，例如 Hodgkin-Huxley 模型如何精确地模拟钠离子和钾离子通道的开关，从而产生动作电位。随后，我们会看到更简化的模型，如 Integrate-and-Fire 模型，它们如何在保证计算效率的同时，捕捉到神经元整合输入并产生输出的关键功能。 接着，我们将目光投向神经元之间的连接——突触。突触的可塑性，即其连接强度的变化，是大脑学习和记忆的基石。本书将探讨各种突触可塑性机制，例如长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），并展示如何用数学模型来描述这些过程，从而解释经验如何改变大脑的连接方式。 进而，我们将构建越来越庞大的网络模型，从简单的感受野模型，到能够执行复杂任务的深度神经网络。读者将了解如何利用数学工具来分析这些网络的动力学行为，例如它们如何响应外部输入、如何产生振荡活动，以及如何通过全局同步来实现信息整合。我们会探讨一些经典的计算模型，如 the Hopfield network，它展示了神经网络如何实现联想记忆；以及 backpropagation 算法，它是训练人工神经网络的关键，也为理解大脑的学习机制提供了重要的线索。 本书还将深入探讨大脑的各个功能区域，例如视觉皮层、听觉皮层以及前额叶皮层。我们将通过计算模型来解释这些区域是如何处理特定的信息类型的。例如，在视觉处理方面，我们会看到 Marr’s computational theory of vision如何将视觉感知分解为低级特征提取、2D到3D的转换以及对象识别等计算阶段。在运动控制方面，我们则会研究模型如何解释大脑如何规划和执行复杂的运动序列。 更重要的是，《计算神经科学》将不仅仅是描述模型，它还会引导读者思考这些模型所揭示的关于大脑的普遍原理。它将触及诸如信息编码、决策理论、以及计算具身性（embodied cognition）等概念。我们将讨论大脑如何以高效且鲁棒的方式编码信息，以及如何在不确定性和噪声环境中做出最佳决策。 最后，本书将展望计算神经科学的未来，探讨它如何与人工智能、脑机接口、以及神经退行性疾病的研究相结合，为解决人类健康和科技发展带来新的可能性。它不仅仅是为神经科学和计算机科学的研究者提供工具和理论，更是一扇窗户，让任何对大脑奥秘充满好奇心的人，都能窥见其数字化的内在逻辑。 准备好踏上这段探索大脑最深层运作机制的旅程了吗？《计算神经科学》将是你不可或缺的向导。

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这本书的封面设计非常有吸引力，采用了一种简洁而富有科技感的配色方案，深邃的蓝色背景搭配银灰色的字体，给人一种严谨又不失未来感的印象。封面上“Computational Neuroscience”的字样清晰有力，没有过多的装饰，直观地传达了书籍的主题。我在书店里被它陈列在显眼的位置吸引，随手翻开了几页，里面的插图和图表都非常精美，排版也很清晰，即使是对于非专业人士来说，也能感受到其内容的深度和专业性。尽管我还没有深入阅读，但仅从外观和初步的浏览来看，这本书给我留下了专业、严谨且具有一定学术价值的第一印象，让人迫切地想去了解它所承载的知识。我尤其喜欢封面上那种略带抽象的神经元网络图案，它恰到好处地暗示了书中可能包含的复杂计算模型和数据分析方法，让人充满期待。

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当我看到这本书时，我的第一反应是它的潜在读者群体。它似乎不是一本适合休闲阅读的读物，而是更偏向于学术研究者、研究生或者那些对神经科学的计算方面有浓厚兴趣的专业人士。封面上那种一丝不苟的字体和简洁的排版风格，也印证了这一点。我尝试着去理解书名中的“Computational”，它暗示了书中将会涉及到大量的数学建模、算法分析以及模拟仿真技术，这些都是现代科学研究不可或缺的工具。想象一下，书中可能包含着如何用数学方程式来描述神经元的电生理活动，如何利用计算机模拟来研究大脑的学习和记忆机制，甚至是预测疾病的发展。这些想法让我感到既兴奋又略带敬畏，因为它触及的领域是如此的复杂和前沿。

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看到“Computational Neuroscience”这个书名，我的脑海中立刻浮现出各种复杂的算法和模型。这本书大概会涉及很多数学公式和编程代码吧？我虽然对神经科学本身很感兴趣，但对于纯粹的数学和计算部分，我可能会感到有些吃力。不过，我也理解，如果没有强大的计算工具和严谨的数学框架，想要深入理解大脑这样复杂的系统，确实是寸步难行的。我希望书中能够用一种相对易懂的方式来介绍这些概念，或者至少提供一些清晰的图示来辅助理解。否则，对于像我这样的非专业读者来说，这本书的门槛可能会有点高。但另一方面，如果它真的能够清晰地解释这些复杂的计算原理，那将会是一次非常有价值的学习经历。

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这本书的书名，Computational Neuroscience，让我联想到了一场宏大的智力探索。它仿佛是一座桥梁，连接着抽象的数学世界与神秘的大脑内部。我猜测书中将会深入探讨如何利用先进的计算技术来模拟和理解神经系统的复杂动态。从单个神经元的活动模式，到大规模神经网络的信息传递，再到大脑整体功能的涌现，这些都是令人着迷的研究课题。我想象着书中可能出现的精妙算法，它们如同精密的工具，帮助我们剖析大脑的奥秘；又或是逼真的模拟，让我们得以窥见神经活动在时间和空间上的变化。这不仅仅是关于神经科学的知识，更是关于我们如何运用人类智慧去理解生命最复杂结构的壮丽篇章。

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说实话，这本书的名字——Computational Neuroscience——让我对其内容充满了好奇。我虽然不是这个领域的专家，但一直对大脑的工作原理以及如何用科学的方法去解析它有着浓厚的兴趣。这个名字本身就暗示了一种跨学科的融合，将计算科学的力量注入到神经科学的研究之中。我猜测书中可能会探讨一些非常引人入胜的问题，比如，我们的大脑是如何处理信息、做出决策的？意识的本质是什么？又或者，我们能否通过计算模型来模拟和理解神经退行性疾病的发病机制？这些问题，一旦用计算的视角去审视，或许就能找到一些意想不到的答案。这本书的出现，似乎为我打开了一扇通往更深层认知的大门。

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