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出版者:OUP USA

作者:Thomas J. Anastasio

出品人:

页数:542

译者:

出版时间:2009-10-9

价格:GBP 66.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780878933396

丛书系列:

图书标签:

• neuroscience
• 神经网络
• Computational
• 脑科学
• 神经科学
• 人工智能
• 计算机
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神经网络模型构建指南：探索生物与人工系统的奥秘 本书将带领您踏上一段深入探索神经网络模型构建的旅程，这是一门融合了神经科学、计算科学和数学的迷人学科。通过详细的阐述和丰富的实例，本书旨在为您提供构建和理解复杂神经网络模型的坚实基础，无论您是初学者还是已有一定基础的研究者，都能从中受益。 核心内容概述： 本书将系统地介绍构建神经网络模型的关键概念、理论框架以及实际应用。我们将从最基本的神经元模型开始，逐步深入到更为复杂的网络结构和动力学。内容涵盖但不限于以下几个关键领域： 第一部分：神经元模型的基础 生物神经元的结构与功能： 我们将从生物学视角出发，回顾单个神经元的结构，如细胞体、树突、轴突和突触，并深入理解其作为信息处理单元的基本原理。重点将放在神经冲动的产生（动作电位）和传播，以及突触传递的机制，包括兴奋性与抑制性突触。 抽象的神经元模型： 基于对生物神经元的理解，我们将介绍几种经典的抽象神经元模型，如McCulloch-Pitts神经元、Sigmoid神经元和ReLU（Rectified Linear Unit）等。这些模型旨在捕捉生物神经元处理信息的本质特征，并为构建人工神经网络奠定基础。我们将分析不同模型的激活函数、阈值以及输入输出关系，理解它们在模型中的作用。 整合与发放（Integrate-and-Fire）模型： 深入探讨一种能够更真实地模拟神经元发放脉冲行为的模型，即Integrate-and-Fire模型。我们将详细介绍其不同变体，如Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型，并分析其膜电位的动态变化过程，以及如何通过输入电流触发脉冲。 第二部分：神经网络的连接与结构 突触动力学与可塑性： 突触是神经元之间信息传递的关键，其动力学和可塑性是学习和记忆的生物学基础。本书将介绍不同的突触传递模型，如瞬时模型和动态模型，并重点讲解突触权重改变的机制，包括长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），以及相关的学习规则，如Hebb学习规则。 网络拓扑结构： 神经网络并非孤立的神经元集合，其连接方式（拓扑结构）对信息处理至关重要。我们将探讨各种常见的网络拓扑，包括全连接网络、稀疏连接网络、层级网络以及循环神经网络（RNN）。我们将分析不同拓扑结构在信息传递、计算能力和学习效率方面的优劣。 网络动力学： 神经元之间的相互作用会产生复杂的全局动力学行为。本书将介绍如何分析网络的同步性、振荡性、吸引子动力学等。我们将使用数学工具来描述和预测网络的宏观行为，理解网络如何涌现出特定的功能。 第三部分：学习与信息处理 监督学习与反向传播： 详细介绍基于标签数据进行学习的监督学习范式，以及在人工神经网络中应用最为广泛的反向传播算法。我们将逐步分解反向传播的原理，包括误差计算、梯度下降以及权重更新过程，并提供清晰的数学推导和算法流程。 无监督学习与自组织映射： 探索不依赖于标签数据的无监督学习方法，如主成分分析（PCA）和自组织映射（SOM）。我们将讲解这些方法如何发现数据中的隐藏结构和模式，以及它们在特征提取和数据可视化方面的应用。 强化学习与脉冲神经网络（SNN）： 引入强化学习的概念，即智能体通过与环境交互来学习最优策略。我们将探讨如何将强化学习应用于神经网络模型，特别是脉冲神经网络（SNN）的控制和决策任务。SNN因其生物学上的相似性，在能耗和实时性方面具有潜在优势，我们将深入研究其学习机制。 记忆机制： 探索神经网络如何实现记忆功能，包括短期记忆和长期记忆。我们将介绍基于循环结构（如RNN）的记忆模型，以及更复杂的生物学启发的记忆机制。 第四部分：模型评估与应用 模型性能评估指标： 介绍各种用于评估神经网络模型性能的指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等，并讨论在不同应用场景下如何选择合适的评估指标。 常用神经网络模型介绍： 涵盖一些当前流行的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在序列数据处理中的应用，以及Transformer模型在自然语言处理中的突破性进展。 实际应用案例分析： 通过分析一系列真实世界的应用案例，展示神经网络模型在各个领域的强大能力，例如： 生物医学： 脑成像数据分析、疾病诊断、药物研发。 机器人控制： 运动规划、感知与决策。 金融领域： 股票预测、风险评估。 自然语言处理： 机器翻译、文本生成、情感分析。 计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像生成。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅提供扎实的理论基础，还通过丰富的代码示例（可能使用Python及相关库如TensorFlow, PyTorch, Brian等）和实践指导，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 循序渐进的讲解： 内容设计从易到难，层层递进，确保读者能够逐步掌握复杂概念。 丰富的数学推导与图示： 关键概念和算法将通过清晰的数学推导和直观的图示进行解释，加深读者的理解。 前沿研究动态： 关注并适时介绍当前神经网络模型研究的最新进展和趋势。 面向广泛读者： 无论是对人工智能充满好奇的学生，还是致力于开发创新应用的工程师，抑或是探索大脑奥秘的科学家，本书都能提供宝贵的知识和启示。 通过学习本书，您将能够： 深入理解神经元和神经网络的基本工作原理。 掌握构建和训练各种神经网络模型的关键技术。 能够分析和评估不同模型的性能。 初步具备将神经网络模型应用于解决实际问题的能力。 为进一步深入研究机器学习、人工智能及神经科学领域打下坚实的基础。 本书将不仅仅是一本教程，更是一扇通往理解智能本质的窗口，期待与您一同探索神经网络模型构建的无限可能。

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作为一名对大脑功能和认知科学有着浓厚兴趣的跨学科研究者，我一直致力于寻找能够连接神经科学原理与计算模型之间的桥梁。当看到《Tutorial on Neural Systems Modeling》这本书时，我立刻被它所蕴含的潜力所吸引。我期望这本书能够深入探讨如何将生物学上观察到的神经元特性，例如突触可塑性、信号传递机制等，转化为可计算的模型。我特别关注那些能够模拟学习、记忆、感知和决策等高级认知功能的模型。我希望这本书能够为我提供一套系统的框架，让我能够理解不同模型的优势和劣势，以及它们在解释不同神经现象时的适用性。理论知识固然重要，但我更看重的是如何将这些理论应用于实际问题。如果这本书能提供关于如何使用现有建模软件或工具的指导，或者展示一些成功的研究案例，那就再好不过了。我希望这本书能够帮助我拓展我的研究视野，激发我提出新的科学问题，并为解决这些问题提供新的建模思路。

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这本书的名字，瞬间勾起了我内心深处对生命奥秘的好奇。我并非科班出身，对复杂的数学公式和晦涩的专业术语可能会有些畏惧，但“Tutorial”这个词让我看到了一丝希望。我期望这本书能够以一种平易近人的方式，引导我进入神经系统建模这个 fascinating 的领域。我希望它能从最基本、最直观的层面开始，比如，为什么我们需要对神经系统进行建模？建模能够帮助我们解决哪些问题？书中是否会介绍一些经典的神经系统模型，并用生动的故事或有趣的例子来阐释它们的工作原理？我特别希望能够理解，那些构成我们意识和行为的无数神经元，是如何通过它们的连接和互动，产生如此丰富多样的功能。我希望这本书能够让我感受到，学习神经系统建模，不仅仅是学习一门技术，更是在探索生命本身的智慧。如果书中能够配有一些精美的插图，展示神经元的结构，或者模拟神经信号的传递过程，我想这会极大地增强我的学习体验，让我感觉自己仿佛置身于大脑的微观世界，进行一场身临其境的探索之旅。

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我是一名计算机科学专业的学生，在学习了基础的算法和数据结构后，我开始对更高级、更具挑战性的领域感到好奇。偶然间我看到了《Tutorial on Neural Systems Modeling》这本书，它的名字让我联想到那些科幻电影中描绘的超级大脑，以及现实世界中人工智能的飞速发展。虽然我目前对生物神经科学的了解非常有限，但我想通过这本书来弥补这一方面的知识空白。我期望这本书能够从最基础的神经元模型讲起，循序渐进地介绍神经网络的构建原理，让我能够理解不同类型的神经元和连接方式如何影响整个系统的功能。我希望这本书不会仅仅停留在理论层面，而是能提供一些通俗易懂的比喻和类比，帮助我理解那些抽象的概念。例如，如果能将神经元的放电机制与数字电路的开关进行类比，或者将神经网络的训练过程比作大脑的学习过程，我想这会对我的理解大有裨益。同时，我也希望这本书能够展现神经系统建模在各个领域的应用，比如在机器人控制、信号处理、甚至情感计算等方面的潜力，这能让我更直观地感受到学习这些知识的意义和价值。

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这本书的封面设计就足够吸引我了，简洁而富有科技感，那蓝色和灰色的搭配，加上细致的神经元纹理，仿佛在低语着大脑深处的奥秘。虽然我还没有正式翻开它，但仅凭外观，我就能感受到一种严谨而又充满探索精神的学术氛围。我非常期待这本书能够为我打开一扇理解复杂神经网络模型的大门，让我能够更清晰地认识到，那些看似神秘的生物行为，是如何通过精密的计算和连接来实现的。尤其是我对“建模”这个词非常感兴趣，在现实世界中，我们经常需要用简化的模型来理解复杂现象，而神经系统无疑是其中最迷人也最艰巨的挑战之一。我希望这本书能提供一些前沿的建模方法和工具，让我能够尝试去构建自己的神经系统模型，并从中获得深刻的见解。我是一名初学者，对于一些高深的数学和计算机科学概念可能还需要一些引导，希望这本书能够在我需要的时候，提供足够详细的解释和循序渐进的学习路径，让我能够一步步地掌握核心知识。同时，我也希望这本书能够激发我的好奇心，让我不仅仅是被动地接受知识，更能主动地去思考和提问，最终能够独立地运用这些知识去解决实际问题。

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我是一位对人工智能和计算神经科学交叉领域充满热情的研究者，这本书的名字——《Tutorial on Neural Systems Modeling》——瞬间吸引了我的目光。我一直认为，要真正理解智能的本质，就不能仅仅停留在宏观的现象层面，而是要深入到其最基本的构成单元——神经元及其网络的运作机制。这本书的“Tutorial”性质让我看到了它在教学上的优势，我期望它能提供清晰、系统性的讲解，让我能够快速掌握神经系统建模的核心概念和关键技术。我尤其关注模型的可解释性，很多现有的深度学习模型虽然在某些任务上表现出色，但其内部工作原理却如同一个黑箱，这与我们对生物神经系统的理解有着本质的区别。我希望这本书能够在这方面提供一些启发，展示如何构建更具生物学合理性，同时又具备良好计算性能的神经系统模型。此外，我还在寻找能够将理论知识转化为实践操作的资源，如果这本书能包含一些实际的编程案例或代码示例，那将是锦上添花，能极大地提升我的学习效率和动手能力。我对书中可能涵盖的各种建模范式，例如基于脉冲的神经元模型、人工神经网络模型与生物神经系统之间的联系等，都充满了期待。

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部分章节。的确如其 Introduction 所说，对数学与编程的要求很低，甚至连对生物学部分的要求也低，所以适合全面初学者；同时这也导致讨论不深入，许多冗余的段落。

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部分章节。的确如其 Introduction 所说，对数学与编程的要求很低，甚至连对生物学部分的要求也低，所以适合全面初学者；同时这也导致讨论不深入，许多冗余的段落。

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部分章节。的确如其 Introduction 所说，对数学与编程的要求很低，甚至连对生物学部分的要求也低，所以适合全面初学者；同时这也导致讨论不深入，许多冗余的段落。

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部分章节。的确如其 Introduction 所说，对数学与编程的要求很低，甚至连对生物学部分的要求也低，所以适合全面初学者；同时这也导致讨论不深入，许多冗余的段落。

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部分章节。的确如其 Introduction 所说，对数学与编程的要求很低，甚至连对生物学部分的要求也低，所以适合全面初学者；同时这也导致讨论不深入，许多冗余的段落。