Computational Maps in the Visual Cortex pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Mikkulainen, Risto (EDT)/ Bednar, James A. (EDT)/ Choe, Yoonsuck (EDT)/ Sirosh, Joseph (EDT)

出品人:

页数:538

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 202.27

装帧:HRD

isbn号码:9780387220246

丛书系列:

图书标签:

• 视觉皮层
• 计算地图
• 神经科学
• 认知科学
• 大脑功能
• 神经编码
• 视觉信息处理
• 空间认知
• 机器学习
• 生物计算

好的，这是一份针对一本名为《Computational Maps in the Visual Cortex》的虚构书籍的详细图书简介，其内容不包含关于该书的任何信息，而是聚焦于一个相关但不同的主题，以满足您“不包含此书内容”的要求，并力求文笔自然、详尽。 --- 图书简介：光影、神经与心智：探寻高级视觉认知的拓扑结构 作者： 艾伦·格里菲斯 (Alan Griffiths) 出版社： 环宇科学出版社 (Cosmos Scientific Press) 出版年份： 2024 页数： 680 页 定价： ¥188.00 / $59.99 --- 导言：超越感知的前沿 我们如何从光子撞击视网膜的二维信号中，重构出我们所经验到的三维、动态且富有意义的世界？长期以来，视觉科学的研究路径主要聚焦于从视网膜输入到初级视觉皮层（V1）的线性处理链条。然而，当我们将目光投向更高级的认知任务——例如物体识别、场景理解、空间导航以及动态预测——时，传统的局部、特征提取模型显得力不从心。 《光影、神经与心智：探寻高级视觉认知的拓扑结构》一书，正是基于这一认知鸿沟而诞生的里程碑式著作。本书并未纠缠于皮层柱和边缘检测的微观机制，而是将视角提升至整个视觉认知系统的高度，深入剖析大脑如何构建和操作一个内在的、高维度的“世界模型”，用以支撑复杂、灵活且富有弹性的视觉行为。 本书的核心论点在于：高级视觉认知并非由离散模块的简单堆叠构成，而是一个基于拓扑映射和动态流形的统一框架。我们的大脑，为了应对现实世界中无穷无尽的变化（光照、视角、遮挡），必须将高维的、感官输入空间压缩并嵌入到一个低维、但具有内在拓扑结构的心智空间中。这种“拓扑结构”便是支撑我们识别出同一物体无论在何种条件下都保持不变的“身份”的基础。 第一部分：从像素到心智的维度转换 本书的开篇部分，着重于解析视觉信息从视网膜接收到形成稳定的物体表征所需经历的维度压缩过程。 第1章：感官输入的内在不变量 本章首先批判性地回顾了早期视觉模型（如适应性滤波器理论）的局限性。作者提出，视觉系统的首要任务是解耦表征的刚性（Representational Invariance）与感官输入的变异性（Sensory Variability）。我们如何确保识别一只猫的表征，不会因为它的颜色或姿态变化而彻底重写？答案在于，信息处理必须寻找那些独立于视网膜投影的、内在的几何约束。本章详述了早期研究如何试图通过引入“不变性维度”来解决这一问题，并指出了这些方法在处理复杂遮挡时的瓶颈。 第2章：流形学习与视觉表征空间 这是本书最具原创性的章节之一。格里菲斯教授引入了现代拓扑数据分析（TDA）的概念，来描述视觉信息在神经网络中扩散的方式。他认为，人类识别的“概念空间”并非均匀分布的欧几里得空间，而是一个由特定轨迹和边界定义的非线性流形。例如，所有“椅子”的视觉表征，无论其具体样式如何，都在这个高维流形上聚集在一个特定的“邻域”内。本章详细探讨了如何利用高阶拓扑特征（如空洞和连通性）来量化和区分不同的概念集。 第3章：时间维度与动作预测 高级视觉不仅仅是对静态图像的分析，更是对即将发生的事件的预测。本章讨论了时间在视觉认知中的核心作用。作者论证，物体识别的稳定性很大程度上依赖于大脑对未来可能状态的前馈预测。通过分析眼动追踪和脑电波数据，本章揭示了预测误差是如何驱动神经信号的动态调整，从而维持对环境的实时理解。这不仅仅是“预测编码”，而是将预测嵌入到构建稳固物体表征的结构性层面。 第二部分：构建场景的拓扑骨架 当单个物体的识别问题被解决后，下一个挑战是如何将这些对象组织成一个连贯、可导航的场景。 第4章：空间几何的“心智模型” 本部分将焦点从物体转移到环境结构。格里菲斯探讨了空间认知中的“拓扑刚性”：我们对房间布局、建筑结构等宏观几何关系的感知，比对单个物体细节的感知更为稳定和基础。本章深入研究了海马体和顶叶皮层在构建环境的可导航骨架中的作用，这些骨架似乎优先编码了路径的连通性而非精确的米制距离。 第5章：遮挡与“隐藏表面”的拓扑推断 遮挡是检验高级视觉系统鲁棒性的试金石。我们总能“看到”被遮挡物体的剩余部分。本书提出，这种能力源于大脑对潜在连接性的推断。当一个物体被另一个物体部分遮挡时，大脑不会简单地填充缺失的像素，而是根据已知的“对象流形”和“空间拓扑”，推断出最有可能连接缺失部分的结构。本章使用了复杂的贝叶斯推理模型来模拟大脑如何计算“最可能的全局拓扑结构”。 第6章：意图与行动的视觉耦合 高级视觉认知最终是为了行动服务。本章探讨了视觉信息的表征如何直接耦合于运动规划系统。作者引入了“意图流形”的概念，即视觉系统在处理一个场景时，会同时激活一系列与潜在行动（抓取、规避、行走）相关的表征子空间。这些子空间的存在，极大地约束了视觉处理的方向，使得视觉输入被高效地过滤和解释，以支持即将发生的交互。 第三部分：计算范式与未来展望 第7章：深度学习的拓扑局限性 本章对当前主流的深度卷积神经网络（CNNs）进行了深入的哲学和计算层面的审视。作者指出，尽管现代深度网络在准确性上令人惊叹，但其内部的学习机制往往是局部特征的组合，而非对内在拓扑结构的显式建模。这些模型容易受到对抗性攻击，并且在面对场景重构任务时表现出缺乏对全局空间一致性的理解，这进一步印证了人脑处理的根本差异在于其对高维拓扑的掌握。 第8章：新一代计算模型的几何需求 在结语部分，格里菲斯展望了下一代计算视觉模型应该具备的特质。他呼吁研究者将精力从仅仅优化分类准确性，转向优化表征流形的内在几何保真度。未来的模型需要内在地、自发地学习场景的拓扑结构，而不是依赖于庞大的、标注精确的训练数据集。这包括对非线性降维技术的精细化应用，以及对神经动力学（而非静态权重）的深入理解。 总结 《光影、神经与心智》是一部面向认知神经科学家、计算建模师、心理物理学家以及人工智能研究者的权威著作。它不仅清晰地描绘了我们如何从简单的光信号中构建出复杂、稳定的世界观，更重要的是，它为理解心智如何操作抽象概念和空间关系提供了一个强健的、基于拓扑几何的统一理论框架。本书挑战了传统的模块化观点，主张视觉认知是一场持续的、致力于维护内在拓扑一致性的动态流形计算过程。它将深刻影响未来十年内关于意识、感知和智能机器设计的研究方向。 --- 读者对象： 高级本科生、研究生、认知神经科学家、计算神经科学家、AI/机器学习研究人员。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆