Progress in Neural Information Processing. Volume 1 pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

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出版者:Springer

作者:Amari, Shun-Ichi; Xu, Lei; Chan, Lai-Wan

出品人:

頁數:700

译者:

出版時間:1997-11-1

價格:USD 69.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9789813083035

叢書系列:

圖書標籤:

Neural Information Processing
Machine Learning
Artificial Intelligence
Deep Learning
Computational Neuroscience
Pattern Recognition
Data Mining
Cognitive Science
Algorithms
Optimization

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具體描述

《神經信息處理進展：捲一》本書為《神經信息處理進展》係列的開篇之作，匯集瞭神經科學、計算機科學、統計學、機器學習等多個領域的前沿研究成果，深入探討瞭信息在神經係統中的編碼、處理、傳遞與學習機製。本捲重點關注構成神經信息處理基礎的核心理論與模型，為讀者構建一個全麵而深入的理解框架。核心內容聚焦：神經元模型與計算：本書深入剖析瞭不同層級的神經元模型，從經典的Hodgkin-Huxley模型到更為抽象的脈衝神經網絡模型。重點闡述瞭單神經元和神經網絡如何執行基本的計算任務，例如信號整閤、閾值激活以及動態響應。研究人員將在此章節中發現關於神經元電生理特性、離子通道動力學以及其在信息編碼中的作用的最新見解。神經信號編碼理論：信息的神經錶徵是神經科學的核心問題之一。本捲詳細介紹瞭多種神經信號編碼策略，包括率編碼（rate coding）、時間編碼（temporal coding）、群體編碼（population coding）以及稀疏編碼（sparse coding）等。讀者將瞭解不同編碼方式的優缺點，以及它們在感知、運動控製和認知功能中的生物學依據和計算優勢。感知信息處理的計算模型：本書係統梳理瞭視覺、聽覺、觸覺等感覺係統的信息處理過程，並提供瞭相關的計算模型。例如，在視覺皮層中，對邊緣、方嚮、顔色等基本特徵的提取過程，以及更高級彆的物體識彆和場景理解的計算框架。研究將聚焦於這些模型如何解釋神經活動數據，並展望其在計算機視覺和模式識彆領域的應用潛力。學習與可塑性的神經基礎：神經係統強大的學習能力源於其內在的可塑性。本捲深入探討瞭不同形式的突觸可塑性，如長時程增強（LTP）和長時程抑製（LTD），以及它們對神經網絡功能的影響。此外，還介紹瞭諸如赫布規則（Hebbian learning）、反嚮傳播（backpropagation）在生物學上的可能類比，以及強化學習（reinforcement loop）在神經係統中的實現機製。概率模型與貝葉斯推理：現代神經科學研究越來越依賴於概率統計方法來理解神經數據的復雜性。本捲引入瞭概率模型在神經信息處理中的應用，特彆是貝葉斯推理框架。它解釋瞭大腦如何利用不確定性信息進行推理、決策和預測，以及這些統計原理如何在神經迴路層麵得到實現。計算神經科學工具與方法：為瞭有效地研究神經信息處理，先進的計算工具和方法必不可少。本捲會介紹一些關鍵的計算神經科學技術，包括但不限於：模擬神經網絡的軟件框架、數據分析技術（如主成分分析、獨立成分分析）、以及用於從大規模神經生理學數據中提取信息的新興算法。本書的價值與讀者群：《神經信息處理進展：捲一》適閤所有對大腦如何處理信息感到好奇的科研人員、研究生以及對神經科學和人工智能交叉領域感興趣的專業人士。本書不僅為神經科學傢提供瞭新的計算視角來解釋生物學現象，也為計算機科學傢和工程師提供瞭從大腦設計智能係統的靈感。通過嚴謹的理論闡述和對最新研究的深入剖析，本書旨在成為該領域不可或缺的參考資料，為未來神經信息處理的研究奠定堅實的基礎。本捲強調的是對基本原理的透徹理解，為後續捲中更復雜的議題（如認知功能、高級學習、類腦計算硬件等）打下堅實的基礎。讀者將在此獲得一個清晰的框架，能夠理解神經信息處理的“如何”和“為何”，為進一步的探索打開大門。