The Cognitive Animal

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出版者:MIT Press
作者:Marc Bekoff
出品人:
页数:504
译者:
出版时间:2002-8-1
价格:USD 49.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780262523226
丛书系列:
图书标签:
  • 认知科学
  • 动物行为
  • 进化心理学
  • 比较心理学
  • 意识
  • 认知能力
  • 动物认知
  • 行为生态学
  • 神经科学
  • 心理学
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具体描述

The fifty-seven original essays in this book provide a comprehensive overview of the interdisciplinary field of animal cognition. The contributors include cognitive ethologists, behavioral ecologists, experimental and developmental psychologists, behaviorists, philosophers, neuroscientists, computer scientists and modelers, field biologists, and others. The diversity of approaches is both philosophical and methodological, with contributors demonstrating various degrees of acceptance or disdain for such terms as "consciousness" and varying degrees of concern for laboratory experimentation versus naturalistic research. In addition to primates, particularly the nonhuman great apes, the animals discussed include antelopes, bees, dogs, dolphins, earthworms, fish, hyenas, parrots, prairie dogs, rats, ravens, sea lions, snakes, spiders, and squirrels.The topics include (but are not limited to) definitions of cognition, the role of anecdotes in the study of animal cognition, anthropomorphism, attention, perception, learning, memory, thinking, consciousness, intentionality, communication, planning, play, aggression, dominance, predation, recognition, assessment of self and others, social knowledge, empathy, conflict resolution, reproduction, parent-young interactions and caregiving, ecology, evolution, kin selection, and neuroethology.

《沉默的共鸣:深度学习在生物信号处理中的应用》 图书简介 本书深入探讨了当代计算科学的前沿领域——深度学习技术,如何在复杂的生物信号处理任务中发挥革命性的作用。我们聚焦于如何构建、训练和优化各种先进的神经网络模型,以揭示生物体内隐藏的、微妙的动态规律。这不是一本概述性的教科书,而是一部聚焦于实践、算法创新与前沿应用的专著。 第一部分:生物信号的复杂性与深度学习的契合 生物系统本质上是高维、非线性且充满噪声的。传统的信号处理方法,如傅里叶分析、小波变换或基于模型的统计方法,在捕捉长期依赖关系和多尺度特征方面往往力不从心。《沉默的共鸣》首先系统地阐述了为什么深度学习,特别是循环神经网络(RNNs)、长短期记忆网络(LSTMs)以及更先进的Transformer架构,能够更好地适应生物信号的内在特性。 我们详细分析了心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)以及神经元尖峰序列等核心信号的结构特点。例如,在处理心律失常的诊断时,传统方法依赖于固定的特征提取,而深度学习模型能够自主学习从原始时间序列中提取出具有临床意义的、时变的关键特征。本书不仅介绍了这些技术的理论基础,更着重于其在处理实际数据时的鲁活性和泛化能力。 第二部分:核心模型与架构的精细化设计 本书的重点在于介绍一系列针对生物信号特征定制的深度学习架构。 卷积神经网络(CNNs)的进化: 我们超越了标准的二维图像处理CNN,深入探讨了应用于一维时间序列数据的深度卷积网络(如TCNs——时间卷积网络)。这些网络如何有效地捕捉信号的局部模式(如QRS波群的形状变化)并进行多层级抽象,是本书一个关键的讨论点。我们提供了如何通过调整感受野大小和空洞卷积(Dilated Convolutions)来适应不同频率范围的生物振荡。 序列建模的突破: 针对EEG和神经元放电等具有长时序依赖性的数据,本书详尽比较了LSTM、GRU以及自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的性能。我们展示了如何通过修改注意力权重机制,使模型能够优先关注关键的“事件”(如癫痫发作前的微小活动),而非仅仅依赖于时间步的顺序。一个专门的章节致力于讲解如何将Transformer架构引入到非自然语言的生物时间序列预测中,特别是处理跨越数小时甚至数天的生理数据流。 混合模型与模态融合: 生物信息往往是多模态的,例如,结合心电图与血压读数。本书探讨了如何设计融合架构,将不同类型的传感器数据通过早期、中期或晚期的特征融合策略整合到单一的深度网络中,以提高诊断的准确性和鲁棒性。我们提供了将图神经网络(GNNs)应用于功能性连接组(Functional Connectivity)分析的案例研究,用以理解大脑活动网络中的信息流。 第三部分:从模型到临床与实验室的转化 理论的先进性必须辅以严格的验证和实际操作的指导。《沉默的共鸣》强调了可解释性和模型验证的重要性。 可解释性(XAI)在生物医学中的应用: 鉴于生物信号处理的决策具有高风险性,我们不能满足于“黑箱”结果。本书系统介绍了诸如Grad-CAM、SHAP值等方法如何应用于时间序列数据,以可视化模型做出诊断决策时所依赖的信号的具体时间点和幅度特征。这不仅增强了临床医生的信任度,也帮助研究人员发现了新的生物标志物。 不平衡数据与迁移学习: 生物数据集往往存在严重的类别不平衡(例如,罕见疾病的样本远少于正常样本)。我们提供了先进的采样技术(如SMOTE的改进版本)以及在不同数据集上预训练模型(迁移学习)以提高小样本学习性能的实战策略。 实时系统与边缘计算: 许多生物信号处理需要在可穿戴设备或手术环境中实时进行。本书最后一部分探讨了模型量化、剪枝和知识蒸馏技术,以实现将复杂的深度网络部署到资源受限的边缘设备上,确保低延迟的实时监测和干预能力。 面向读者: 本书是为计算神经科学、生物医学工程、临床信息学领域的工程师、研究人员以及高阶研究生所设计。读者应具备扎实的线性代数、概率论基础,并对Python及其深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)有初步的实践经验。本书将引导读者跨越理论与应用之间的鸿沟,真正实现深度学习在解读生命“沉默的共鸣”中的巨大潜力。

作者简介

Marc Bekoff is Professor of Environmental, Population, and Organismic Biology at the University of Colorado, Boulder.

Colin Allen is Professor of Philosophy at Texas A&M University. He is the coauthor of Nature's Purposes (MIT Press, 1998), Species of Mind (MIT Press, 1997), and The Cognitive Animal (MIT Press, 2001).

Gordon Burghardt is Alumni Distinguished Professor in Psychology and in Ecology and Evolutionary Biology at the University of Tennessee. He is a coeditor of The Cognitive Animal (MIT Press, 2002), past president of the Animal Behavior Society, and editor of the Journal of Comparative Psychology.

目录信息

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只是一些经验证据,散乱,但是很有启发性。

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只是一些经验证据,散乱,但是很有启发性。

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只是一些经验证据,散乱,但是很有启发性。

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