神经信息学——神经系统的理论和模型

出版者:高等教育出版社

作者:汪云九/国别：

页数:542

出版时间:2006-6

价格:58.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040192506

丛书系列:中国科学院研究生院教材

具体描述

《神经信息学(神经系统的理论和模型)》把半个世纪以来有实验依据的神经系统(脑)中的主要理论和模型集中起来，给研究生们提供理论训练。这些理论和模型中有重要基础理论意义的，大都取材于诺贝尔奖获得者的工作（Hodgkin、Huxley、Hartline、Gabor、Bekesy、Eccles、Crick、Edelmen、Sperry……），也包括对信息科学、工程应用有重大影响的假设、理论和算法（Hebb学习律、平行分布式理论框架……）。

《神经信息学(神经系统的理论和模型)》共分三篇：第一篇包括固定结构的神经系统的理论模型，涵盖神经元模型、感受器的数学描述、节律产生和视觉信息加工等；第二篇是关于学习和记忆的理论模型，包括}tebb学习律、平行分布式理论框架、Hopfield模型以及短时程的突触修正规律，清晰讲述了神经系统的理论研究对人工智能、信息科学工程应用的意义；第三篇介绍神经科学和脑科学中当前的几个热点，包括神经编码、功能柱的结构和功能、脑的非线性和意识问题。

　　《神经信息学(神经系统的理论和模型)》可作为神经科学、认知科学、心理学等专业的研究生教材，也可作为人工视觉、神经假肢、人工智能、信息科学专业研究人员的参考书。

用户评价

这本书的优点在于其无与伦比的清晰度和逻辑性。作者在阐述复杂的神经系统理论时，总是能循序渐进，避免了过于艰涩的术语堆砌。即使是对于非专业读者，也能通过书中生动的类比和深入浅出的讲解，逐渐掌握核心概念。我特别欣赏书中关于神经编码方式的探讨，它详细介绍了信息如何在神经信号中被表示，例如频率编码、相位编码以及人口编码等。这些不同的编码策略，就像是神经系统内部使用的不同“语言”，每一种语言都有其独特的优势和适用场景。作者通过对这些编码机制的细致分析，让我对大脑处理信息的多样性和灵活性有了更深刻的认识。此外，书中对各种神经模型的研究，从早期基于人工神经网络的模型，到现代更复杂的动力学模型，都进行了全面的梳理和评价。它让我明白了，理解大脑并非一蹴而就，而是需要不断迭代和优化的模型来逼近真相。这种严谨的科学态度，让我对作者的研究方法和成果深感钦佩。

这是一本让我受益匪浅的书，它深刻地改变了我对大脑的认知。作者将神经系统描绘成一个极其精密的“信息处理器”，而神经信息学则是解读其“编程语言”的工具。书中对于神经信号传递的详细描述，让我对信息如何在神经元之间进行编码和解码有了更清晰的理解。从脉冲发放的频率和时间模式，到神经递质的释放和受体结合，每一个环节都充满了信息科学的智慧。我尤其欣赏书中关于神经动力学模型的介绍，它不仅仅是静态的描述，更是对大脑动态变化的揭示。例如，书中对振荡和同步性在信息整合中的作用的探讨，让我对大脑的群体活动有了全新的认识。它让我明白，大脑的强大之处在于其不同区域之间的协同工作和信息交流。这本书不仅拓宽了我的知识面，更重要的是，它激发了我对神经科学和信息科学交叉领域更深入的探索。

一本好的图书，应该能够激发读者的求知欲，并给予他们深入探索的工具。这本书正是这样一本令人受益匪浅的读物。作者在阐述神经系统理论时，始终贯穿着信息论的视角，让我理解了大脑作为一个信息处理单元的本质。书中对于信号传递和处理的讲解，让我对神经信号的本质有了更深刻的认识。从突触传递的化学过程，到神经元群体的放电模式，都经过了精细的描述。我尤其欣赏书中对“模型”的构建和应用，它不仅仅是理论的推演，更是基于实验数据和计算模拟的验证。例如，书中对感知系统的模型，如何解释我们如何从纷繁复杂的感官信息中提取有用的信息，都让我感到惊叹。它让我明白，大脑并非一个黑箱，而是可以通过科学的方法来解读的。同时，书中对神经信息学在临床医学、康复工程等领域的应用展望，也为我提供了更广阔的视野，让我看到了科学研究的实际价值。

初次接触这本书，我怀着一种既好奇又忐忑的心情。毕竟，“神经信息学”这个词组听起来就带着一丝神秘和专业。然而，阅读过程却远比我想象的要流畅和引人入胜。作者以非常巧妙的方式，将神经科学的深度知识与信息论的严谨逻辑相结合，为我打开了一扇通往大脑内部世界的大门。书中对于“模型”的构建和应用有着非常深入的探讨，不仅仅是停留在理论层面，更是通过大量的实例，展示了如何利用数学模型来模拟和理解神经系统的功能。例如，书中对脉冲神经网络的数学描述，以及如何通过这些模型来解释学习和记忆的机制，都让我感到非常震撼。我之前对大脑的理解更多是基于一些零散的生物学知识，而这本书则提供了一个系统性的框架，让我能够将这些知识融会贯通。它不仅解释了“是什么”，更重要的是，它尝试解释“为什么”和“如何”。通过对不同层次模型的介绍，从单个神经元的兴奋性到神经网络的全局动力学，作者带领我一步步深入，理解大脑这个令人惊叹的计算机器。

这本书给我带来的最深刻的体验，是它将原本看似遥不可及的神经科学概念，通过信息论的语言变得清晰易懂。作者在书中构建的理论框架，为理解大脑的运作提供了一个系统性的视角。我之前对“模型”的理解，可能更多停留在数学公式层面，而这本书则通过生动的解释，让我明白这些模型如何能够捕捉大脑的真实功能。例如，书中对决策过程中的概率推理模型，以及如何解释随机性在神经活动中的作用，都让我感到非常着迷。它让我看到，大脑并非一个完全确定性的系统，而是充满了随机性和不确定性，而这些恰恰是其强大适应性的来源。这本书不仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，让我开始从信息流动的角度去审视和理解大脑。

在阅读过程中，我常常会停下来，反复咀嚼书中某一段落，然后试图将其与我所了解的现实世界联系起来。这本书不仅仅是一本学术著作，更是一种思维方式的启迪。它让我看到了信息科学的强大力量，如何能够应用于理解最复杂的生物系统。作者在介绍神经系统理论时，并没有回避其中的挑战和未解之谜，反而以一种开放的态度，鼓励读者去思考和探索。书中关于神经振荡和同步性的讨论，让我对大脑的群体活动有了全新的认识。它揭示了不同脑区之间如何通过协同工作来完成复杂的认知任务，这种“群体智慧”的展现，令人着迷。同时，书中对各种计算模型的介绍，也让我看到了人工智能领域的巨大潜力。从模仿生物神经网络的深度学习，到更接近生物神经元生理特性的脉冲神经网络，这些模型都在不断地刷新我们对“智能”的定义。这本书就像是一座桥梁，连接了神经科学和计算科学，让我看到了这两个领域融合的无限可能。

这本书是一次令人振奋的智力冒险，它带我进入了神经科学和信息科学交汇的前沿地带。作者以一种既严谨又不失趣味的方式，将神经系统描绘成一个高度复杂的计算系统，而神经信息学则是理解这个系统的关键。书中对神经元模型和神经网络模型的详细阐述，让我对大脑的计算能力有了更清晰的认识。我尤其被书中关于学习算法和适应性机制的讨论所吸引。它揭示了大脑是如何通过不断调整连接权重和神经活动模式来适应环境、学习新知识的。这些理论不仅解释了我们的学习能力，也为人工智能的发展提供了重要的启示。书中对脑科学研究方法的介绍，也让我对科学家们是如何一步步揭示大脑奥秘有了更深的理解。它不仅仅是理论的堆砌，更是科学探索精神的体现，鼓励我去思考更深层次的问题。

这本书给我最大的感受是，它成功地将一个庞大而复杂的领域——神经信息学——变得触手可及。作者的写作风格清晰、流畅，即使面对一些相对抽象的概念，也能通过恰当的比喻和图示，让读者轻松理解。书中关于信息如何在神经网络中传播和转化的模型，对我来说是全新的视角。我之前对大脑的理解更多是基于生物学层面的描述，而这本书则将信息科学的工具和理论引入，让我看到了一个全新的研究维度。例如，书中对信道容量、噪声影响等信息论概念在神经系统中的应用，都让我感到非常新颖。它不仅解释了信息是如何被编码和解码的，更重要的是，它探讨了信息在神经系统中的效率和鲁棒性。这种对“信息”本身的研究，让我对大脑这个信息处理中心的运行机制有了更深层次的理解。

我对这本书的评价是，它是一次对人类最神秘器官——大脑——的深刻洞察。作者以一种独特而又科学的视角，将神经系统的复杂性转化为一系列可理解的信息处理过程。书中关于神经动力学模型的介绍，让我对大脑的“计算”方式有了更直观的理解。它不仅仅是静态的结构描述，更是动态的功能模拟。从单个神经元的电生理活动，到大范围的神经回路如何协同工作，书中都进行了详细的阐述。我印象深刻的是关于学习和记忆的章节，作者通过引入不同的学习规则和记忆模型，揭示了大脑是如何通过连接的改变来存储和提取信息的。这让我不禁联想到我们自身的学习过程，书中的理论似乎能够解释许多我们在学习过程中遇到的现象。而且，书中对不同神经模型优劣势的分析，也展现了作者深厚的学术功底和批判性思维。它不是简单地罗列模型，而是引导读者去思考模型背后的假设和局限性。

这是一本在我书架上占据了重要位置的书，每次翻开都能带来新的启发。虽然我对书名中的“神经信息学”这个概念最初有些模糊，但一旦深入阅读，便被其描绘的宏大图景深深吸引。作者将神经系统比作一个极其复杂的信息处理中心，而神经信息学则是解开这个中心运作机制的钥匙。书中详细阐述了信息如何在神经元之间传递，信号如何编码和解码，以及大脑如何通过这些信息流来感知世界、做出决策和产生行为。我尤其被其中关于神经网络模型的讨论所打动。它不仅仅是枯燥的数学公式和算法，而是通过生动的比喻和案例，将抽象的概念具象化，让我仿佛看到了无数神经元在协同工作，构建出我们丰富多彩的内心世界。从单神经元的激活函数到大规模网络的连接方式，每一部分都经过了精心的设计和论述，力求让读者理解从微观到宏观的系统性。书中还探讨了神经信息学在人工智能、脑机接口等前沿领域的应用，这让我对未来的科技发展充满了好奇和期待。它不只是关于大脑的科学，更是一本关于信息、计算和智能的哲学思考。

我常常觉得大脑处理信息的方式比我们现在的人工神经网络高明的多

标题写错了 是神经系统啦

有点意思，数学太差看不太懂

我常常觉得大脑处理信息的方式比我们现在的人工神经网络高明的多

神经系统的生理和病理化学 2006-9-21 10:08:51还书