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出版者:Academic Press

作者:

出品人:

页数:644

译者:

出版时间:1992-5-11

价格:USD 108.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780124848153

丛书系列:

图书标签:

• 神经计算
• 单神经元
• 计算神经科学
• 生物物理学
• 神经网络
• 机器学习
• 生物信息学
• 理论神经科学
• 计算模型
• 神经元动力学

神经元计算的广阔天地：超越单个神经元的复杂性 图书名称：《神经元计算的广阔天地：超越单个神经元的复杂性》 本书简介 引言：从基础单元到复杂系统的飞跃 本书旨在探索神经科学、认知科学、人工智能以及计算理论中一个至关重要的前沿领域——多神经元系统与复杂网络计算。在理解单个神经元如何运作的基础上，我们必须将目光投向更宏大的图景：数以百万计的神经元如何通过精妙的连接，涌现出学习、记忆、决策、意识乃至智能等高级功能。本书将系统性地梳理和深入剖析支撑这些复杂现象的理论框架、数学模型以及计算范式。我们深知，单个神经元是信息处理的基本砖块，但真正意义上的智能和认知能力，只能在神经集群和大规模网络中才能得以实现。 第一部分：大规模神经元网络的结构与动力学 第一章：网络的拓扑学与连接组学 本章将聚焦于神经连接的物理和统计特性。我们不再满足于对单个突触的建模，而是转向对整个大脑或功能区域的连接结构进行量化分析。内容涵盖图论在神经科学中的应用，从二元网络到有向、加权网络的复杂性度量，包括聚类系数、特征路径长度、小世界特性以及模块化结构。我们将深入探讨真实生物网络中的连接概率与稀疏性，以及这些结构如何影响信息流动的效率和鲁棒性。此外，本章还将介绍连接组学（Connectomics）领域的前沿进展，讨论宏观（如扩散磁共振成像 DTI）和微观（如电子显微镜重建）技术如何帮助我们描绘出这些复杂的“接线图”。 第二章：群体动力学与同步现象 一旦神经元被连接起来，它们的活动便不再是孤立的。本章的核心在于理解群体（Ensemble）活动的涌现特性。我们将详细探讨神经振荡（Oscillations）在不同频率段（如 $alpha, eta, gamma$ 波）中的生物学意义及其在信息编码中的作用。关键的动力学概念包括同步性（Synchronization）、相位锁定以及抑制性神经元在群体稳定中的作用。我们还将引入平均场理论（Mean-Field Theory）来描述大量神经元群体的集体行为，并展示如何利用这些理论来预测网络中的兴奋/抑制（E/I）平衡对信息处理的决定性影响。 第三章：网络状态与信息编码范式 信息在大脑中如何被编码和表征，是神经计算的核心问题之一。本章将超越单一尖峰发放率编码，着重讨论群体编码（Population Coding）的理论。内容包括稀疏编码与密集编码的权衡，维度降低与流形学习在理解高维神经活动数据中的应用。我们将探讨网络如何通过其动态状态（如吸引子、混沌状态）来维持和转换信息，例如在工作记忆和决策制定过程中，网络活动如何稳定在特定状态以保持信息存续。 第二部分：学习、可塑性与网络演化 第四章：突触可塑性与回路重塑 本部分将讨论网络如何随时间改变其连接权重和结构。我们将系统地回顾和扩展赫布学习规则（Hebbian Learning），包括其变体如STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）。重点将放在理解不同时空尺度的可塑性机制如何协同工作，以实现长期的记忆存储和短期的状态调整。此外，本书还将探讨结构可塑性——即神经元生成、修剪或重塑自身连接的机制，以及这些结构变化如何支持更高级别的认知功能适应。 第五章：基于梯度的学习与深度网络中的类脑优化 虽然生物学学习机制复杂，但现代人工智能的成功离不开反向传播（Backpropagation）算法。本章旨在架起生物学与人工深度学习之间的桥梁。我们将分析生物学上是否存在与反向传播在概念上相近的机制，特别是预测编码（Predictive Coding）和目标驱动学习的生物合理性。同时，我们将考察如何利用生物启发的稀疏性、局部性、能量效率等原则来改进当前的大规模深度学习架构，特别是循环神经网络（RNNs）和图形神经网络（GNNs）中的学习动态。 第六章：网络表征的空间与时间演化 记忆的形成与提取是一个动态过程。本章将深入研究网络在存储和检索信息时，其内部表征是如何随时间演变的。内容涉及回路轨迹（Circuit Trajectories）的概念，即信息在状态空间中如何移动以完成特定任务。我们将分析记忆巩固（Consolidation）过程中的网络重组，以及在连续学习过程中如何避免灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting），从而维持网络的整体功能稳定性。 第三部分：高级计算范式与应用 第七章：图神经网络与结构化数据处理 随着对复杂网络结构的深入理解，图神经网络（GNNs）已成为处理非欧几里得数据的核心工具。本章将介绍GNNs如何有效地聚合邻居信息，实现对复杂交互系统的建模。我们将讨论GNNs在模拟生物网络、社交网络、分子结构分析等领域的强大能力，并探讨如何将生物启发式的连接模式（如模块化、层次结构）融入到GNNs的设计中，以提升其表达能力和泛化性能。 第八章：分布式计算与鲁棒性 一个关键的生物学优势是其极高的鲁棒性——即便大量神经元受损，整体功能依然可以维持。本章将从信息论和计算复杂性的角度，量化分析分布式表征如何提供容错能力。我们将研究在不同网络拓扑结构（如随机网络、尺度无关网络）下，信息传播对节点故障的敏感性。此外，本章还将探讨网络冗余在维持认知灵活性和应对环境变化中的作用。 第九章：涌现智能与机器认知的未来 本书的收官部分将展望多神经元系统在构建通用人工智能（AGI）方面的潜力。我们将探讨涌现性（Emergence）——即简单单元的局部交互如何产生宏观的、不可预测的复杂行为。内容包括对具身认知（Embodied Cognition）的讨论，即认为智能的产生离不开与物理环境的实时互动，以及这种互动如何通过多层级、多尺度的神经回路得以实现。本书强调，理解大规模神经网络的连接、动力学和可塑性，是实现真正智能机器的关键路径。 结论 本书提供了一个从微观结构到宏观功能的全面视角，强调了神经系统作为一个高度集成、动态演化的复杂系统的本质。通过整合神经科学的实验发现、数学模型的严谨分析和计算仿真的强大工具，我们旨在为未来的认知建模和新一代类脑计算架构提供坚实的理论基础。 目标读者： 本书适合神经科学研究生、计算神经科学家、人工智能研究人员、复杂系统理论学者，以及所有对理解大脑如何实现智能机制感兴趣的专业人士。

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对于《单神经元计算》这本书，我脑海中浮现出的画面是：一片宁静的实验室，研究人员在显微镜下观察着微小的神经元，试图解开它们计算的奥秘。我希望这本书能够将这种探索精神带入到我的阅读体验中。我猜想，它会像一个专业的导览，带领读者穿越复杂的大脑皮层，聚焦于单个神经元的微观世界。我期待它能从生物学角度出发，介绍真实神经元的结构和功能，然后将其抽象化，提炼出人工神经网络中的单神经元模型。书中是否会详细介绍不同数学模型如何模拟神经元的行为？比如，它是否会探讨线性模型、非线性模型在描述神经元计算过程中的作用？我尤其好奇，书中是否会涉及一些关于“阈值”和“激发”的生动比喻，让这个抽象的概念更加具体可感。我希望这本书能够让我明白，即使是单个神经元，也具备一定的“学习”和“决策”能力，而正是这些看似简单的能力，在海量神经元网络中汇聚成惊人的智慧。它是否会引申到一些基础的机器学习概念，例如监督学习或无监督学习的早期尝试，并将其与单神经元模型联系起来？

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当我在书店里看到《单神经元计算》这个书名时，我的第一反应是：终于有一本书愿意把焦点放在最基础的单元上了！我一直觉得，理解一个复杂系统，最有效的方法就是先理解它的最小组成部分。我期待这本书能够以一种极其精炼和严谨的方式，剖析单个人工神经元的计算过程。我设想，书中会从最基本的输入、权重、偏置和输出的概念开始，深入解释它们之间的数学关系。我希望能够看到清晰的公式推导，以及对这些公式背后逻辑的详细阐述。这本书是否会探讨不同激活函数的涌现效应，例如在处理线性不可分问题时，非线性激活函数所扮演的关键角色？我同样好奇，它是否会涉及到一些关于“学习率”或者“误差反向传播”的早期概念，即便这些概念可能在单神经元层面显得相对简单，但它们是理解整个神经网络学习机制的基石。我希望这本书能够让我对“计算”的本质有更深层次的理解，认识到即使是一个简单的数学模型，也能模拟出生物神经元的基本行为，并为更复杂的计算能力铺平道路。

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一本名为《单神经元计算》的书，听起来就带着一丝神秘和严谨。我最近对人工智能和机器学习的底层原理产生了浓厚的兴趣，尤其是那些最基础的计算单元，它们是如何协同工作，最终构建出我们今天看到的如此复杂的神经网络的。这本书的标题直接点明了核心，让我对接下来的阅读充满了期待。我猜想，它可能会从最基础的神经元模型入手，比如M-P神经元模型，详细讲解其激活函数、权值和偏置的意义，以及它们是如何通过输入信号进行加权求和，并最终产生输出信号的。我非常希望能够深入理解，为什么在如此简单的模型中，能够涌现出如此强大的计算能力。这本书是否会深入探讨不同类型的激活函数，例如Sigmoid、ReLU，以及它们各自的优缺点和适用场景？我也对书中是否会提及更复杂的模型，比如带有记忆单元的神经元，或者更精细的生物学神经元模型与人工神经网络的类比感到好奇。毕竟，真实的神经元世界远比我们想象的要复杂得多。如果这本书能够以清晰易懂的方式，解释这些基础概念，并引导读者一步步构建起对单神经元计算的深刻理解，那将是一次非常宝贵的学习经历。我希望能从中获得扎实的理论基础，为后续学习更高级的神经网络架构打下坚实的基础。

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《单神经元计算》这本书的出现，恰好填补了我知识体系中的一个重要空白。作为一名对人工智能领域抱有极大热情的初学者，我一直对神经网络的构成感到好奇，但又常常被各种高深的模型和术语所困扰。我坚信，万丈高楼平地起，理解最基础的构成单元是至关重要的。因此，我迫切地希望这本书能够以一种非常“自底向上”的方式，从最微小的计算单元——单神经元——开始，层层递进地揭示其工作原理。我设想，书中会详细剖析单神经元如何接收输入信号，如何对这些信号进行整合（加权求和），以及最终如何通过一个“激活函数”来决定是否“激发”并产生输出。我非常期待书中能够给出清晰的数学推导和直观的解释，让我能够理解为什么特定的权重和偏置会带来特定的输出，以及这种简单的计算机制是如何为更复杂的计算奠定基础的。这本书是否会涉及一些早期的人工智能模型，例如基于单神经元的分类器，并解释它们在处理简单任务时的成功与局限性？我希望能从中获得一种“庖丁解牛”般的洞察力，深入理解神经网络的“原子”是如何工作的。

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最近偶然翻到一本叫做《单神经元计算》的书，虽然我不是专业人士，但这个题目却深深吸引了我。我想象着，这本书大概会带我走进一个微观的计算世界，那里充满了奇妙的数学公式和抽象的概念。我期待它能以一种生动有趣的方式，解释“单神经元”这个听起来就非常小的单元，是如何承担起“计算”这个重要任务的。也许它会从历史的角度，讲述最初的神经元模型是如何被构想出来的，又经历了怎样的演变。我猜想，书中肯定会包含一些关于“权重”和“偏置”的讲解，这两个词汇在我看来就像是神经元思考的“调味料”，决定着它最终的判断。我很想知道，这些“调味料”是如何被调整和学习的，又如何影响着神经元对不同输入的反应。这本书是否会涉及到一些经典的算法，比如感知机算法？它又是否会以图文并茂的方式，展示神经元内部的信息流动和信号处理过程，让原本抽象的概念变得可视化？我希望这本书能够让我对“计算”这个词本身产生新的认识，理解它不仅仅是冰冷的数字游戏，也可能蕴含着某种“智能”的萌芽。

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