Overview of Artificial Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:Mohamed A. El Sharkawi

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-02

价格:USD 375.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780780346635

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• 机器学习
• 深度学习
• 模式识别
• 计算智能
• 神经计算
• 算法
• 数据科学
• 模型

深入探索人脑奥秘：神经科学前沿进展与未来展望 本书导言： 人类心智的复杂性，特别是意识、学习与记忆的机制，一直是科学界最引人入胜的领域之一。我们的大脑，这个由约八百六十亿个神经元构成的三磅重的器官，不仅处理着日常信息，更孕育了文化、情感与创造力。本书并非聚焦于人工模型的构建与算法的优化，而是将目光投向更基础、更本质的层面——生物神经系统本身的运作原理。我们将系统地梳理过去数十年间神经科学领域取得的突破性进展，从分子生物学到宏观回路层面的研究，力求为读者提供一个理解人脑如何工作的全面、深入的视角。 第一部分：神经元与突触——生命信息传递的基础 本部分将从最基本的单元——神经元——的结构和功能入手。我们将详细探讨神经元如何产生动作电位（Action Potentials），这是神经系统进行信息编码和传递的核心机制。内容涵盖离子通道的分子结构、静息膜电位和动作电位的产生过程，以及电信号如何在轴突上传导。 随后，我们将进入突触——神经元之间信息传递的关键节点。本书将细致剖析化学突触的运作流程，包括神经递质的合成、释放、与受体的结合，以及信号在突触后膜上的转换。不同类型的神经递质（如谷氨酸、GABA、多巴胺等）及其在神经环路中的特定功能将被详细阐述。同时，我们也将探讨电突触（Gap Junctions）的作用，尤其是在同步化神经活动中的重要性。 更进一步，本部分将深入研究突触可塑性（Synaptic Plasticity）的机制，这是学习和记忆的细胞基础。我们将全面覆盖长期增强作用（LTP）和长期抑制作用（LTD）的分子机制，包括NMDA受体在钙离子内流中的关键角色，以及突触后蛋白质合成在维持长期记忆中的作用。我们将探讨赫布理论（Hebb’s Rule）在这些生物学过程中的体现：“一起放电的神经元连接在一起（Neurons that fire together, wire together）”。 第二部分：宏观回路与系统组织 理解单个神经元的工作原理只是第一步。人脑的强大能力来源于数十亿神经元之间复杂且高度组织化的连接网络。本部分将聚焦于不同脑区的功能特化及其相互协作的方式。 我们将系统地考察感觉系统的处理路径。以视觉系统为例，我们将追溯光信号从视网膜感光细胞开始，经过外侧膝状体核（LGN）到初级视皮层（V1）的过程，并深入讨论V1中简单细胞和复杂细胞如何对边缘、方向和运动进行初级特征提取。随后，我们将探讨视觉信息如何分流至腹侧流（What pathway，处理物体识别）和背侧流（Where/How pathway，处理空间定位与动作指导）。听觉、体感系统和其他感觉信息的皮层投射路径也将被一并讨论。 运动控制是本部分的另一个核心主题。我们将详细分析基底神经节（Basal Ganglia）和纹状体（Striatum）在运动启动和抑制中的作用，以及小脑（Cerebellum）如何实现运动的协调、平衡和误差校正。皮层运动区域（如前运动皮层和初级运动皮层）的神经活动与实际运动输出之间的关系将被系统地分析。 第三部分：认知神经科学的核心议题 本部分将把生物学发现与高级认知功能联系起来，探索大脑如何实现思维的殿堂。 学习与记忆的结构基础： 除了突触层面的可塑性，我们将探讨记忆在不同脑结构中的存储机制。海马体（Hippocampus）在情景记忆（Episodic Memory）的形成中的核心地位，以及新记忆如何从海马体逐渐转移到新皮层进行长期巩固（Systems Consolidation）。我们将区分工作记忆、短期记忆和长期记忆的神经学基础。 决策制定与奖励系统： 奖励和动机的神经生物学基础是理解人类行为的关键。我们将深入分析多巴胺系统，特别是中脑边缘通路（Mesolimbic Pathway）如何编码预测误差（Reward Prediction Error），以及眶额皮层（Orbitofrontal Cortex, OFC）在评估价值和预期后果中的作用。 意识的神经关联物（Neural Correlates of Consciousness, NCC）： 这是一个前沿且极具挑战性的领域。本书将梳理当前关于意识的几种主要理论，例如整合信息理论（IIT）和全局工作空间理论（GWT）。我们将探讨在视觉皮层、顶叶和额叶之间，哪些特定的同步化振荡模式（如Gamma波段振荡）可能与主观体验的产生相关联。 第四部分：前沿技术与未来方向 神经科学的飞速发展离不开革命性的研究工具。本部分将概述当前最尖端的实验技术及其对我们理解大脑的贡献。 我们将详细介绍光遗传学（Optogenetics）如何使研究人员以前所未有的精度激活或抑制特定类型的神经元，从而因果性地解析特定神经回路的功能。钙成像（Calcium Imaging）技术，特别是使用双光子显微镜进行活体记录，如何帮助我们观察大量神经元群体的实时活动。神经接口技术（Brain-Machine Interfaces, BMI）的最新进展，不仅在医学领域展现出巨大潜力（如帮助瘫痪患者恢复运动能力），也为我们从新的角度理解大脑的编码方式提供了实验平台。 最后，本书将展望神经科学的未来方向，包括对神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病）的分子机制的深入理解，以及如何利用对生物大脑的深刻洞察来启发更有效、更鲁棒的信息处理范式，从而超越当前计算模型所面临的局限性。我们将探讨将动态系统理论应用于理解脑网络状态的复杂性，以及神经可塑性的长期、大规模变化如何塑造个体独有的认知图谱。

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这本书的设计思路让我感到非常困惑。我原以为一本关于神经网络的“概览”会涵盖不同类型的网络，比如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等，并且对它们的应用场景进行介绍。然而，本书的重点似乎完全偏离了预期的方向，充斥着大量与核心主题无关的杂乱信息。章节之间的过渡生硬，内容跳跃性强，仿佛是从不同的资料拼凑而成，没有形成一个连贯的学习路径。我花了很长时间试图从中找到关于深度学习模型架构的深度分析，或者关于如何选择合适的模型解决特定问题的指导，但结果却是大失所望。很多重要的理论和技术都只是浅尝辄止，没有深入的探讨，这让我怀疑作者对这一领域是否真的有透彻的理解。

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这本书给我的整体感觉就像是走进了一个信息堆积如山的房间，但却找不到任何有用的导航工具。我试图从这本书中学习关于神经网络的最新进展，了解当前的研究热点，并希望能获得一些关于未来发展趋势的洞察。但书中充斥着一些过时的信息，对于近年来突飞猛进的深度学习领域，它似乎闭目塞日，提都没怎么提。更让我觉得不可思议的是，书中在讨论一些基本概念时，使用了大量晦涩难懂的术语，却没有提供相应的解释，这对于非专业读者来说，无疑是一个巨大的障碍。我想，一本优秀的“概览”应该是在普及知识的同时，也能激发起读者的兴趣，而不是让他们望而却步。

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这本书实在是太令人失望了！我期待的是一本能够清晰、系统地介绍人工智能神经网络的入门读物，但这本书的内容简直可以用“乏善可陈”来形容。开头部分本应是构建基础，让读者了解神经元的基本结构、激活函数、以及最简单的感知机模型，但书中对这些概念的阐述含糊不清，像是把一些零散的概念堆砌在一起，却缺乏内在的逻辑联系。更让我无法忍受的是，书中在讲解反向传播算法时，并没有提供清晰的推导过程，而是直接抛出了公式，然后草草带过，这对于初学者来说简直是灾难。我无法理解为什么作者会选择忽略如此关键的步骤，让读者在一片迷雾中摸索。

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这本书简直是一本“反面教材”。我抱着学习的态度来阅读，却收获了满满的困惑和沮丧。书中对神经网络的解释，与其说是“概览”，不如说是一本充满了错别字和逻辑漏洞的笔记。我本来想了解一些关于如何训练神经网络的技巧，比如优化算法的选择、正则化方法的应用等等，但书中对此的介绍非常简略，甚至可以说是不存在。很多时候，作者只是抛出一个结论，然后就没有下文了，让人感觉非常不负责任。我无法从这本书中得到任何关于如何实际构建和训练神经网络的指导，这让我感到非常失望。我只能说，如果你想真正理解人工智能神经网络，请寻找其他更可靠、更具启发性的读物。

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我原本对这本书抱有极高的期望，希望它能帮助我理解人工智能神经网络的强大之处，甚至能为我的研究项目提供一些启发。然而，当我翻开它的时候，我的热情很快就被消磨殆尽。书中对神经网络的讲解，与其说是“概览”，不如说是一系列零散的知识点罗列。我期望能够看到一些生动的例子，帮助我理解抽象的概念，或者是一些实际的案例分析，展示神经网络在现实世界中的应用。但遗憾的是，书中充斥着枯燥的理论陈述，缺乏实际的应用案例和可操作的指导。即使是一些简单的模型，作者的解释也显得过于理论化，没有足够的直观性。

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