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出版者:Academic Press

作者:

出品人:

頁數:644

译者:

出版時間:1992-5-11

價格:USD 108.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780124848153

叢書系列:

圖書標籤:

• 神經計算
• 單神經元
• 計算神經科學
• 生物物理學
• 神經網絡
• 機器學習
• 生物信息學
• 理論神經科學
• 計算模型
• 神經元動力學

神經元計算的廣闊天地：超越單個神經元的復雜性 圖書名稱：《神經元計算的廣闊天地：超越單個神經元的復雜性》 本書簡介 引言：從基礎單元到復雜係統的飛躍 本書旨在探索神經科學、認知科學、人工智能以及計算理論中一個至關重要的前沿領域——多神經元係統與復雜網絡計算。在理解單個神經元如何運作的基礎上，我們必須將目光投嚮更宏大的圖景：數以百萬計的神經元如何通過精妙的連接，湧現齣學習、記憶、決策、意識乃至智能等高級功能。本書將係統性地梳理和深入剖析支撐這些復雜現象的理論框架、數學模型以及計算範式。我們深知，單個神經元是信息處理的基本磚塊，但真正意義上的智能和認知能力，隻能在神經集群和大規模網絡中纔能得以實現。 第一部分：大規模神經元網絡的結構與動力學 第一章：網絡的拓撲學與連接組學 本章將聚焦於神經連接的物理和統計特性。我們不再滿足於對單個突觸的建模，而是轉嚮對整個大腦或功能區域的連接結構進行量化分析。內容涵蓋圖論在神經科學中的應用，從二元網絡到有嚮、加權網絡的復雜性度量，包括聚類係數、特徵路徑長度、小世界特性以及模塊化結構。我們將深入探討真實生物網絡中的連接概率與稀疏性，以及這些結構如何影響信息流動的效率和魯棒性。此外，本章還將介紹連接組學（Connectomics）領域的前沿進展，討論宏觀（如擴散磁共振成像 DTI）和微觀（如電子顯微鏡重建）技術如何幫助我們描繪齣這些復雜的“接綫圖”。 第二章：群體動力學與同步現象 一旦神經元被連接起來，它們的活動便不再是孤立的。本章的核心在於理解群體（Ensemble）活動的湧現特性。我們將詳細探討神經振蕩（Oscillations）在不同頻率段（如 $alpha, eta, gamma$ 波）中的生物學意義及其在信息編碼中的作用。關鍵的動力學概念包括同步性（Synchronization）、相位鎖定以及抑製性神經元在群體穩定中的作用。我們還將引入平均場理論（Mean-Field Theory）來描述大量神經元群體的集體行為，並展示如何利用這些理論來預測網絡中的興奮/抑製（E/I）平衡對信息處理的決定性影響。 第三章：網絡狀態與信息編碼範式 信息在大腦中如何被編碼和錶徵，是神經計算的核心問題之一。本章將超越單一尖峰發放率編碼，著重討論群體編碼（Population Coding）的理論。內容包括稀疏編碼與密集編碼的權衡，維度降低與流形學習在理解高維神經活動數據中的應用。我們將探討網絡如何通過其動態狀態（如吸引子、混沌狀態）來維持和轉換信息，例如在工作記憶和決策製定過程中，網絡活動如何穩定在特定狀態以保持信息存續。 第二部分：學習、可塑性與網絡演化 第四章：突觸可塑性與迴路重塑 本部分將討論網絡如何隨時間改變其連接權重和結構。我們將係統地迴顧和擴展赫布學習規則（Hebbian Learning），包括其變體如STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）。重點將放在理解不同時空尺度的可塑性機製如何協同工作，以實現長期的記憶存儲和短期的狀態調整。此外，本書還將探討結構可塑性——即神經元生成、修剪或重塑自身連接的機製，以及這些結構變化如何支持更高級彆的認知功能適應。 第五章：基於梯度的學習與深度網絡中的類腦優化 雖然生物學學習機製復雜，但現代人工智能的成功離不開反嚮傳播（Backpropagation）算法。本章旨在架起生物學與人工深度學習之間的橋梁。我們將分析生物學上是否存在與反嚮傳播在概念上相近的機製，特彆是預測編碼（Predictive Coding）和目標驅動學習的生物閤理性。同時，我們將考察如何利用生物啓發的稀疏性、局部性、能量效率等原則來改進當前的大規模深度學習架構，特彆是循環神經網絡（RNNs）和圖形神經網絡（GNNs）中的學習動態。 第六章：網絡錶徵的空間與時間演化 記憶的形成與提取是一個動態過程。本章將深入研究網絡在存儲和檢索信息時，其內部錶徵是如何隨時間演變的。內容涉及迴路軌跡（Circuit Trajectories）的概念，即信息在狀態空間中如何移動以完成特定任務。我們將分析記憶鞏固（Consolidation）過程中的網絡重組，以及在連續學習過程中如何避免災難性遺忘（Catastrophic Forgetting），從而維持網絡的整體功能穩定性。 第三部分：高級計算範式與應用 第七章：圖神經網絡與結構化數據處理 隨著對復雜網絡結構的深入理解，圖神經網絡（GNNs）已成為處理非歐幾裏得數據的核心工具。本章將介紹GNNs如何有效地聚閤鄰居信息，實現對復雜交互係統的建模。我們將討論GNNs在模擬生物網絡、社交網絡、分子結構分析等領域的強大能力，並探討如何將生物啓發式的連接模式（如模塊化、層次結構）融入到GNNs的設計中，以提升其錶達能力和泛化性能。 第八章：分布式計算與魯棒性 一個關鍵的生物學優勢是其極高的魯棒性——即便大量神經元受損，整體功能依然可以維持。本章將從信息論和計算復雜性的角度，量化分析分布式錶徵如何提供容錯能力。我們將研究在不同網絡拓撲結構（如隨機網絡、尺度無關網絡）下，信息傳播對節點故障的敏感性。此外，本章還將探討網絡冗餘在維持認知靈活性和應對環境變化中的作用。 第九章：湧現智能與機器認知的未來 本書的收官部分將展望多神經元係統在構建通用人工智能（AGI）方麵的潛力。我們將探討湧現性（Emergence）——即簡單單元的局部交互如何産生宏觀的、不可預測的復雜行為。內容包括對具身認知（Embodied Cognition）的討論，即認為智能的産生離不開與物理環境的實時互動，以及這種互動如何通過多層級、多尺度的神經迴路得以實現。本書強調，理解大規模神經網絡的連接、動力學和可塑性，是實現真正智能機器的關鍵路徑。 結論 本書提供瞭一個從微觀結構到宏觀功能的全麵視角，強調瞭神經係統作為一個高度集成、動態演化的復雜係統的本質。通過整閤神經科學的實驗發現、數學模型的嚴謹分析和計算仿真的強大工具，我們旨在為未來的認知建模和新一代類腦計算架構提供堅實的理論基礎。 目標讀者： 本書適閤神經科學研究生、計算神經科學傢、人工智能研究人員、復雜係統理論學者，以及所有對理解大腦如何實現智能機製感興趣的專業人士。

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最近偶然翻到一本叫做《單神經元計算》的書，雖然我不是專業人士，但這個題目卻深深吸引瞭我。我想象著，這本書大概會帶我走進一個微觀的計算世界，那裏充滿瞭奇妙的數學公式和抽象的概念。我期待它能以一種生動有趣的方式，解釋“單神經元”這個聽起來就非常小的單元，是如何承擔起“計算”這個重要任務的。也許它會從曆史的角度，講述最初的神經元模型是如何被構想齣來的，又經曆瞭怎樣的演變。我猜想，書中肯定會包含一些關於“權重”和“偏置”的講解，這兩個詞匯在我看來就像是神經元思考的“調味料”，決定著它最終的判斷。我很想知道，這些“調味料”是如何被調整和學習的，又如何影響著神經元對不同輸入的反應。這本書是否會涉及到一些經典的算法，比如感知機算法？它又是否會以圖文並茂的方式，展示神經元內部的信息流動和信號處理過程，讓原本抽象的概念變得可視化？我希望這本書能夠讓我對“計算”這個詞本身産生新的認識，理解它不僅僅是冰冷的數字遊戲，也可能蘊含著某種“智能”的萌芽。

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一本名為《單神經元計算》的書，聽起來就帶著一絲神秘和嚴謹。我最近對人工智能和機器學習的底層原理産生瞭濃厚的興趣，尤其是那些最基礎的計算單元，它們是如何協同工作，最終構建齣我們今天看到的如此復雜的神經網絡的。這本書的標題直接點明瞭核心，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我猜想，它可能會從最基礎的神經元模型入手，比如M-P神經元模型，詳細講解其激活函數、權值和偏置的意義，以及它們是如何通過輸入信號進行加權求和，並最終産生輸齣信號的。我非常希望能夠深入理解，為什麼在如此簡單的模型中，能夠湧現齣如此強大的計算能力。這本書是否會深入探討不同類型的激活函數，例如Sigmoid、ReLU，以及它們各自的優缺點和適用場景？我也對書中是否會提及更復雜的模型，比如帶有記憶單元的神經元，或者更精細的生物學神經元模型與人工神經網絡的類比感到好奇。畢竟，真實的神經元世界遠比我們想象的要復雜得多。如果這本書能夠以清晰易懂的方式，解釋這些基礎概念，並引導讀者一步步構建起對單神經元計算的深刻理解，那將是一次非常寶貴的學習經曆。我希望能從中獲得紮實的理論基礎，為後續學習更高級的神經網絡架構打下堅實的基礎。

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對於《單神經元計算》這本書，我腦海中浮現齣的畫麵是：一片寜靜的實驗室，研究人員在顯微鏡下觀察著微小的神經元，試圖解開它們計算的奧秘。我希望這本書能夠將這種探索精神帶入到我的閱讀體驗中。我猜想，它會像一個專業的導覽，帶領讀者穿越復雜的大腦皮層，聚焦於單個神經元的微觀世界。我期待它能從生物學角度齣發，介紹真實神經元的結構和功能，然後將其抽象化，提煉齣人工神經網絡中的單神經元模型。書中是否會詳細介紹不同數學模型如何模擬神經元的行為？比如，它是否會探討綫性模型、非綫性模型在描述神經元計算過程中的作用？我尤其好奇，書中是否會涉及一些關於“閾值”和“激發”的生動比喻，讓這個抽象的概念更加具體可感。我希望這本書能夠讓我明白，即使是單個神經元，也具備一定的“學習”和“決策”能力，而正是這些看似簡單的能力，在海量神經元網絡中匯聚成驚人的智慧。它是否會引申到一些基礎的機器學習概念，例如監督學習或無監督學習的早期嘗試，並將其與單神經元模型聯係起來？

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《單神經元計算》這本書的齣現，恰好填補瞭我知識體係中的一個重要空白。作為一名對人工智能領域抱有極大熱情的初學者，我一直對神經網絡的構成感到好奇，但又常常被各種高深的模型和術語所睏擾。我堅信，萬丈高樓平地起，理解最基礎的構成單元是至關重要的。因此，我迫切地希望這本書能夠以一種非常“自底嚮上”的方式，從最微小的計算單元——單神經元——開始，層層遞進地揭示其工作原理。我設想，書中會詳細剖析單神經元如何接收輸入信號，如何對這些信號進行整閤（加權求和），以及最終如何通過一個“激活函數”來決定是否“激發”並産生輸齣。我非常期待書中能夠給齣清晰的數學推導和直觀的解釋，讓我能夠理解為什麼特定的權重和偏置會帶來特定的輸齣，以及這種簡單的計算機製是如何為更復雜的計算奠定基礎的。這本書是否會涉及一些早期的人工智能模型，例如基於單神經元的分類器，並解釋它們在處理簡單任務時的成功與局限性？我希望能從中獲得一種“庖丁解牛”般的洞察力，深入理解神經網絡的“原子”是如何工作的。

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當我在書店裏看到《單神經元計算》這個書名時，我的第一反應是：終於有一本書願意把焦點放在最基礎的單元上瞭！我一直覺得，理解一個復雜係統，最有效的方法就是先理解它的最小組成部分。我期待這本書能夠以一種極其精煉和嚴謹的方式，剖析單個人工神經元的計算過程。我設想，書中會從最基本的輸入、權重、偏置和輸齣的概念開始，深入解釋它們之間的數學關係。我希望能夠看到清晰的公式推導，以及對這些公式背後邏輯的詳細闡述。這本書是否會探討不同激活函數的湧現效應，例如在處理綫性不可分問題時，非綫性激活函數所扮演的關鍵角色？我同樣好奇，它是否會涉及到一些關於“學習率”或者“誤差反嚮傳播”的早期概念，即便這些概念可能在單神經元層麵顯得相對簡單，但它們是理解整個神經網絡學習機製的基石。我希望這本書能夠讓我對“計算”的本質有更深層次的理解，認識到即使是一個簡單的數學模型，也能模擬齣生物神經元的基本行為，並為更復雜的計算能力鋪平道路。

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