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出版者:中国铁道

作者:姜继忱主编

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2008-2

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787113084783

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习与计算神经科学前沿进展》 图书简介 本书旨在系统梳理和深入探讨当前计算神经科学领域与深度学习技术交叉融合的前沿动态与核心理论。我们聚焦于如何利用先进的机器学习模型，尤其是各类神经网络结构，来模拟、理解和预测生物大脑的复杂信息处理机制，同时反思这些生物学启发如何反哺人工智能（AI）系统的设计与优化。全书内容深度与广度兼具，既涵盖了基础理论的严谨推导，也包含了大量最新的实验案例与应用实例，力求为该交叉学科的研究者、高年级本科生及研究生提供一本具有高度参考价值的学术专著。 第一部分：计算神经科学的理论基石与模型演进 本部分首先对计算神经科学的研究范式进行了梳理，明确了从单神经元模型到大规模神经网络系统建模的演变路径。 第一章：神经编码与信息表示的数学框架 本章深入探讨了神经系统如何对外部世界的信息进行编码和解码。我们从经典的霍奇金-赫胥黎模型（Hodgkin-Huxley Model）出发，阐述了动作电位的产生与传播的生物物理学基础，并将其抽象为更适合大规模计算的模型，如整合-发放模型（Integrate-and-Fire Models）。随后，重点分析了不同时间尺度下的信息编码策略，包括速率编码（Rate Coding）和时间编码（Temporal Coding）。特别地，我们引入了信息论工具，如互信息和神经熵，来量化神经元群体表征的效率与精度。本章的重点在于建立一个数学语言，用以描述神经活动与输入刺激之间的定量关系。 第二章：大脑回路的结构与功能组织 本章聚焦于大脑皮层、海马体等关键脑区的结构组织及其对应的计算功能。我们详细分析了循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）与大脑皮层柱（Cortical Columns）的结构相似性，探讨了局部连接的稀疏性（Sparsity）和突触可塑性（Synaptic Plasticity）在学习与记忆中的作用。重点讨论了“稀疏编码”（Sparse Coding）理论，将其置于神经科学的背景下进行审视，并与深度学习中的稀疏化技术进行对比。此外，海马体的网格细胞（Grid Cells）和位置细胞（Place Cells）的发现，被用来解释并构建具有空间导航能力的深度网络模型，如拓扑保持的深度网络。 第二章的特色在于强调了“结构决定功能”的原则，并试图在生物学约束下推导网络结构。 第二部分：深度学习范式在神经科学中的应用与借鉴 本部分是本书的核心，它关注当前主流的深度学习模型如何被用来解析复杂的神经数据，并验证大脑的计算假设。 第三章：从卷积网络到视觉皮层建模 本章详细剖析了卷积神经网络（CNNs）在模拟初级视觉皮层（V1）功能上的巨大成功。我们不仅回顾了Hubel和Wiesel关于边缘检测细胞的经典发现，更将这些发现提升到现代CNNs的滤波器组和特征提取层级的分析。我们利用梯度反向传播（Backpropagation）的训练过程，来类比视觉系统中的学习机制，并探讨了哪些深度学习层的激活模式与MT区、IT区的神经元放电模式高度吻合。此外，本章还引入了“特征解耦”（Feature Disentanglement）的概念，将其与皮层中信息的高效表征联系起来。 第四章：循环与注意力机制：记忆与决策的计算模型 针对序列数据处理和长期依赖性问题，本章深入研究了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）在模拟工作记忆和决策制定过程中的应用。我们通过分析特定决策任务中，LSTMs内部“门控单元”的激活模式，尝试映射到前额叶皮层（PFC）的神经元活动。更进一步，本章将重点放在Transformer架构及其核心的自注意力机制（Self-Attention）。我们将注意力权重图谱与猕猴在执行复杂任务时眼动追踪数据进行对比，探讨注意力机制是否是高效神经信息整合的普适计算原理。 第五章：生成模型与大脑的预测编码 预测编码（Predictive Coding）被认为是理解大脑如何不断生成和更新世界模型的核心理论。本章将深度生成模型（如变分自编码器 VAEs 和生成对抗网络 GANs）作为实现预测编码的有效计算框架。我们详细阐述了如何构建一个具有层级结构的生成模型，其中自底向上的信息流代表“预测误差”（Prediction Error），而自顶向下的信息流代表“自上而下的预测”（Top-Down Predictions）。通过模拟听觉和运动皮层中对信息流的调控，本书论证了生成模型在解释知觉恒常性（Perceptual Constancy）方面的潜力。 第三部分：前沿挑战与未来方向 本部分展望了该交叉学科面临的理论瓶颈和新兴的研究热点。 第六章：可解释性AI（XAI）与神经科学的回路验证 深度学习模型的“黑箱”特性是当前研究的一大阻碍。本章探讨了XAI技术，如显著性图谱（Saliency Maps）和特征可视化，如何被用于“逆向工程”大脑。我们讨论了如何利用这些技术来检验现有的神经科学假设，例如，通过分析模型在特定损伤后性能下降的原因，来推断真实大脑中对应区域的功能脆弱性。本章侧重于建立从模型可解释性结果到神经生物学可验证假设的桥梁。 第七章：类脑计算的硬件实现与能效比挑战 生物大脑以极低的能耗实现了惊人的智能。本章从计算效率的角度审视了当前深度学习的局限性。我们对比了冯·诺依曼架构（Von Neumann Architecture）与类脑硬件（Neuromorphic Hardware）的设计哲学。重点介绍了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的最新进展，探讨了如何将生物学的时间动态和事件驱动特性融入到下一代计算平台中，以期在模拟复杂认知功能的同时，实现更高的能效比。 总结 本书不仅是对现有研究的综述，更是一种方法论的倡导：即计算神经科学必须深度拥抱最前沿的深度学习工具，同时，人工智能的发展也必须持续从生物智能的精妙设计中汲取灵感。通过这种双向驱动的探索，我们期望能够为揭示智能的本质提供更强大的计算框架。本书结构严谨，理论推导详实，适合希望在这一高影响力领域进行深入研究的科研人员和工程师阅读。

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