Connectionist Models of Behaviour and Cognition II pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Mayor, Julien/ Ruh, Nicolas/ Plunkett, Kim

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2009-7

价格:$ 176.00

装帧:

isbn号码:9789812834225

丛书系列:

图书标签:

Connectionist Models
Artificial Neural Networks
Cognitive Science
Behavioral Neuroscience
Parallel Distributed Processing
Machine Learning
Cognition
Neuroscience
Computational Modeling
Psychology

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具体描述

The neural computational approach to cognitive and psychological processes is relatively new. However, Neural Computation and Psychology Workshops (NCPW), first held 16 years ago, lie at the heart of this fast-moving discipline, thanks to its interdisciplinary nature - bringing together researchers from different disciplines such as artificial intelligence, cognitive science, computer science, neurobiology, philosophy and psychology to discuss their work on models of cognitive processes. Once again, the Eleventh Neural Computation and Psychology Workshop (NCPW11), held in 2008 at the University of Oxford (England), reflects the interdisciplinary nature and wide range of backgrounds of this field. This volume is a collection of peer-reviewed contributions of most of the papers presented at NCPW11 by researchers from four continents and 15 countries.

《神经计算模型与认知科学研究进展》书籍简介本书《神经计算模型与认知科学研究进展》深入探讨了连接主义模型在理解人类行为与认知机制方面的最新进展与前沿应用。本书并非对某一特定书籍内容的摘要，而是对连接主义模型在认知科学领域所扮演角色的一个广阔视角。它聚焦于如何通过模拟大脑的神经网络结构与功能，来解释和预测复杂的认知现象，以及如何利用这些模型来指导新的实验研究，从而推动认知科学理论的革新。第一部分：连接主义模型的基础理论与核心概念在这一部分，我们将首先回顾连接主义模型的起源与核心思想。这包括对早期人工神经网络的探索，如感知器（Perceptron）的出现，以及它在模式识别领域的初步成功，尽管其局限性也促使了后续研究的深入。我们将详细阐述连接主义的核心假设：信息处理并非集中于中央处理器，而是分布在大量简单的、互联的计算单元（神经元）中。这些单元通过连接的权重进行信息传递，而学习过程则通过调整这些连接权重来实现。我们将深入探讨各种关键的连接主义模型架构。这包括：前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）：重点分析多层感知器（Multi-Layer Perceptrons, MLPs）及其背后的反向传播（Backpropagation）算法。我们将详细解析反向传播算法的工作原理，包括误差的传播、梯度下降的优化过程，以及它如何使网络能够学习非线性可分的数据。我们将讨论MLPs在分类、回归等任务中的应用，并介绍其在早期认知建模中的重要作用，例如用于模拟简单的联想学习和模式识别。递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：阐述RNNs如何通过引入循环连接来处理序列数据，使其具有“记忆”能力。我们将介绍不同类型的RNNs，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU），并详细解释它们如何解决传统RNNs中的梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient）问题，从而能够有效地捕捉长距离依赖关系。我们将重点分析RNNs在语言理解、语音识别、时间序列预测等认知任务中的建模潜力。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：介绍CNNs在处理网格状数据（如图像）方面的独特优势，特别是其通过卷积层、池化层和全连接层来提取局部特征并进行空间层次化表示的能力。我们将讨论CNNs如何模拟视觉皮层的工作机制，例如感受野（receptive fields）的概念，以及其在图像识别、物体检测和场景理解等视觉认知任务中的强大表现。自组织映射（Self-Organizing Maps, SOMs）：探讨SOMs如何实现无监督学习，将高维数据映射到低维（通常是二维）的离散网格上，同时保持数据的拓扑结构。我们将分析SOMs在聚类、降维和可视化方面的应用，并讨论其在发现数据中的潜在模式和结构方面的作用，这对于理解人类在面对大量信息时如何进行组织和归纳具有启发意义。此外，本部分还将深入探讨连接主义模型的学习理论，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将详细解释各种学习算法背后的数学原理，并讨论它们在模拟人类学习过程中的适用性。例如，我们将探讨赫布学习（Hebbian Learning）作为一种早期的神经可塑性模型，以及其在关联记忆和模式联想中的作用。第二部分：连接主义模型在认知科学核心领域的应用在这一部分，我们将聚焦于连接主义模型如何被应用于理解和模拟人类认知的各个关键领域。语言理解与生成：我们将详细介绍如何使用RNNs（特别是LSTMs和GRUs）来构建语言模型，用于模拟词汇的语义理解、句子结构的解析以及文本的生成。我们将探讨词嵌入（word embeddings）的概念，如Word2Vec和GloVe，它们如何将离散的词汇转化为连续的向量空间，捕捉词汇之间的语义关系，并为后续的语言处理任务提供强大的基础。本书将分析如何利用这些模型来解释语言习得、语义联想、歧义消解等认知过程。视觉感知与识别：通过CNNs，我们将深入研究如何模拟人类的视觉系统，从低级视觉特征（如边缘、颜色）的提取到高级视觉概念（如物体、场景）的识别。我们将讨论CNNs在物体识别、面部识别、场景理解等任务中的突破性进展，并分析这些模型如何为理解视觉注意力、空间推理和视觉记忆提供新的视角。记忆与学习：本部分将探讨连接主义模型如何模拟不同类型的记忆，如工作记忆（working memory）和长时记忆（long-term memory）。我们将介绍联想记忆模型（associative memory models），如Hopfield网络，以及它们如何实现内容寻址记忆（content-addressable memory）。此外，我们还将讨论模型如何模拟学习过程中的遗忘、泛化和新知识的整合。决策与推理：我们将审视连接主义模型在模拟人类决策过程中的应用。这包括对风险决策、选择行为的建模，以及如何利用强化学习算法来理解目标导向的行为和策略学习。本书将讨论模型如何解释启发式（heuristics）和偏差（biases）的产生，以及它们如何影响我们的判断。注意力机制：随着深度学习的发展，注意力机制（attention mechanisms）已成为连接主义模型中一个至关重要的组成部分。我们将详细阐述不同类型的注意力机制，如加性注意力（additive attention）和乘性注意力（multiplicative attention），以及它们如何使模型能够选择性地关注输入信息的关键部分。我们将讨论注意力机制在增强模型性能、提高可解释性以及模拟人类认知注意力过程方面的作用。第三部分：连接主义模型的前沿研究与未来展望在本书的第三部分，我们将展望连接主义模型在认知科学研究中的最新动态和未来发展方向。可解释性与透明度：随着连接主义模型日益复杂，理解其内部工作机制变得尤为重要。我们将讨论当前研究如何努力提高模型的“可解释性”（interpretability）和“透明度”（transparency），例如通过可视化技术、特征重要性分析等方法，来揭示模型决策背后的认知原理。具身认知（Embodied Cognition）与连接主义：我们将探讨连接主义模型如何与具身认知的理念相结合，即认知过程与身体的运动、感知以及与环境的互动密切相关。本书将讨论如何构建模拟机器人或虚拟代理的连接主义模型，以研究具身认知中的学习、感知-运动耦合以及空间导航等问题。跨模态整合（Cross-Modal Integration）：人类的认知系统能够有效地整合来自不同感觉通道的信息（如视觉、听觉、触觉）。我们将审视如何利用连接主义模型来模拟跨模态的感知、联想和学习，以及这些模型如何帮助我们理解多感官信息处理的机制。发展认知建模：本部分将探讨如何利用连接主义模型来模拟儿童认知发展过程中的关键转变，例如语言习得、物体恒常性（object permanence）的形成、推理能力的演进等。这将有助于我们理解认知发展背后的神经机制和学习规律。神经科学的启发与反向启发：本书将强调连接主义模型与神经科学之间的双向互动。一方面，神经科学的发现（如神经元的兴奋性、突触可塑性）为连接主义模型提供了灵感；另一方面，连接主义模型的成功也反过来为神经科学家提出了新的实验假说，并指导他们进行更深入的脑科学研究。开放性问题与挑战：最后，我们将总结连接主义模型在认知科学研究中面临的开放性问题和挑战，例如如何构建能够进行因果推理（causal reasoning）的模型，如何模拟更高级的抽象思维和创造力，以及如何实现真正通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）等。《神经计算模型与认知科学研究进展》旨在为读者提供一个全面而深入的连接主义模型在认知科学领域的概览，展示其强大的建模能力，并激发对未来研究的深入思考。本书适合认知科学家、计算机科学家、心理学家、神经科学家以及对人工智能和人类智能奥秘感兴趣的广大读者。