Computational Models of Brain and Behavior pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Blackwell

作者:Ahmed A. Moustafa

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:2017-11-13

价格:0

装帧:精装

isbn号码:9781119159063

丛书系列:

图书标签:

神經科學
澳大利亞
CS
计算神经科学
认知建模
行为神经科学
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大脑建模
心理物理学
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具体描述

A comprehensive Introduction to the world of brain and behavior computational models

This book provides a broad collection of articles covering different aspects of computational modeling efforts in psychology and neuroscience. Specifically, it discusses models that span different brain regions (hippocampus, amygdala, basal ganglia, visual cortex), different species (humans, rats, fruit flies), and different modeling methods (neural network, Bayesian, reinforcement learning, data fitting, and Hodgkin-Huxley models, among others).

Computational Models of Brain and Behavior is divided into four sections: (a) Models of brain disorders; (b) Neural models of behavioral processes; (c) Models of neural processes, brain regions and neurotransmitters, and (d) Neural modeling approaches. It provides in-depth coverage of models of psychiatric disorders, including depression, posttraumatic stress disorder (PTSD), schizophrenia, and dyslexia; models of neurological disorders, including Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease, and epilepsy; early sensory and perceptual processes; models of olfaction; higher/systems level models and low-level models; Pavlovian and instrumental conditioning; linking information theory to neurobiology; and more.

Covers computational approximations to intellectual disability in down syndrome

Discusses computational models of pharmacological and immunological treatment in Alzheimer's disease

Examines neural circuit models of serotonergic system (from microcircuits to cognition)

Educates on information theory, memory, prediction, and timing in associative learning

Computational Models of Brain and Behavior is written for advanced undergraduate, Master's and PhD-level students—as well as researchers involved in computational neuroscience modeling research.

图书名称：神经科学前沿探索：从分子机制到认知功能 --- 导言：绘制生命信息处理的宏伟蓝图本书《神经科学前沿探索：从分子机制到认知功能》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视当代神经科学研究的最新进展与核心议题。我们不再将大脑视为一个孤立的黑箱，而是将其视为一个极其复杂的、多层次的动态系统。本书的叙事主线围绕着信息如何在生物学系统内产生、编码、传输、整合，并最终涌现为我们所体验到的行为、意识和心智活动。我们专注于构建清晰的理论框架，连接微观的生物物理现实与宏观的系统功能表现。全书结构分为四个主要部分，层层递进，力求展现神经科学的整体面貌，而非局限于单一的计算模型或特定的技术范畴。 --- 第一部分：神经元与突触：生命信息处理的基石本部分深入探讨了构成神经系统的基本单元——神经元及其相互连接的突触——在信息编码和传递中的精细机制。我们将超越经典的“动作电位”叙事，着重分析亚阈值整合、树突计算的复杂性，以及神经元如何利用其形态和生物电特性实现非线性信息处理。 1.1 离子通道的动态调控与兴奋性平衡我们详细考察了各种电压门控和配体门控离子通道的结构生物学基础及其在不同神经元亚型中的表达模式。重点讨论了兴奋性-抑制性（E/I）平衡的动态维持机制。例如，GABA能抑制性神经元如何通过调节氯离子内流和钾离子外流，精确地控制皮层网络中的兴奋性振荡幅度，以及去极化失活（depolarizing inactivation）在限制信息峰值频率中的作用。此外，文章还将涉及多种离子通道的调制机制，如磷酸化和信号通路（如mTOR、MAPK）对通道开放概率和失活速率的长期影响，这直接关系到神经元的可塑性窗口。 1.2 突触传递的精确性与化学可塑性本书对突触传递的分析聚焦于量子释放到多突触因子的转变。我们探讨了囊泡循环、钙离子缓冲的微动力学如何决定突触后电位的幅度与时程。在可塑性方面，重点阐述了长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子基石——NMDA受体激活、钙离子内流、CaMKII的磷酸化事件、以及随后的AMPA受体插入/移除机制。更进一步，我们分析了非经典突触调节，如旁侧抑制（Lateral Inhibition）和共济释放（Co-release）中不同神经递质（如ATP、神经肽）对信息编码的独特贡献。特别地，我们将详细介绍形态可塑性，即突触后致密结构（PSD）的结构性重塑如何固化学习痕迹。 --- 第二部分：网络动力学与振荡的生物物理基础信息不仅在单个细胞间传递，更通过大规模神经元的同步活动来组织和协调。本部分将网络视为一个具有集体属性的物理系统，研究其涌现的动力学模式。 2.1 局部回路的同步与振荡生成我们深入分析了皮层柱（Cortical Columns）和海马CA3区等典型局部回路的拓扑结构，并考察了不同频率振荡（如Theta, Gamma, Beta）的生成机制。重点将放在互联振荡器模型上：如何通过驱动神经元（如皮层锥体细胞）与调节性中间神经元（如持铃细胞、笼状细胞）的交互作用，产生跨越数十到数百毫秒的时间窗口的同步发放。我们会讨论相位锁定现象，即不同群体如何通过对同一外部输入或内源性节律的相位对齐来实现信息的整合，而非仅仅是频率同步。 2.2 兴奋性网络中的稳定性和混沌边缘如何确保大规模网络在保持高信息容量的同时避免失控（如癫痫发作）？本书探讨了临界性（Criticality）理论在神经动力学中的应用，即网络活动倾向于维持在一个“混沌边缘”的状态，这允许信息在局部快速传播，同时又通过长程抑制来防止传播失控。我们分析了连接组（Connectomics）对这种临界状态的拓扑约束，以及神经元群体的低维流形（Low-Dimensional Manifolds）是如何组织复杂的高维神经活动，使系统保持在最优的信息处理空间内。 --- 第三部分：感觉处理与决策制定的系统组织本部分将视角提升至更宏观的区域间交互，关注特定认知功能是如何通过不同脑区之间的信息流和状态转换来实现的。 3.1 感知表征的编码与重建本书详细考察了视觉、听觉和躯体感觉皮层中表征的层次结构。在视觉系统中，我们将分析从初级视皮层（V1）的简单边缘检测到腹侧通路（What Pathway）复杂物体识别过程中，特征的抽象程度是如何随处理深度增加的。重点是表征的稀疏性（Sparsity）和编码效率，探讨了如何用最少的神经元活动来准确代表环境中的刺激。此外，我们还将涉及预测编码（Predictive Coding）框架，即大脑如何不断生成对未来输入的预测，并通过误差信号来更新模型，这是一种高效的自适应表征机制。 3.2 运动规划与决策的动态过程决策制定被视为一个动态的证据积累过程。本书分析了前额叶皮层（PFC）和基底神经节在这一过程中的角色分工。我们将考察积累证据的积分细胞（Integrate-and-Fire Neurons）如何将其膜电位编码为特定选项的“相对价值”。同时，我们将深入研究运动的次级皮层（SMA/PMC）如何将这些高层决策转化为具体的运动指令，重点是运动意图的编码和运动抑制的神经机制，特别是通过纹状体环路对不期望运动的持续门控。 --- 第四部分：意识、记忆与发展中的可塑性最后一部分，我们将探讨神经科学中最具挑战性的领域，即意识的神经关联物，以及记忆如何在时间和空间上被固化和提取，同时回顾大脑如何从出生走向成熟。 4.1 记忆的巩固与提取的神经回路本书将记忆视为一个跨越不同时间尺度的系统工程。我们区分了工作记忆（依赖于持续的PFC活动和短效突触调节）与长期记忆（依赖于皮层和海马之间的系统性重组）。详细分析了海马依赖下的模式分离（Pattern Separation）和模式完成（Pattern Completion）的机制，这需要依赖于齿状回的神经发生和CA3区的重接入。我们将讨论记忆的再固化（Reconsolidation）过程，即记忆提取时会使之暂时处于易变状态，需要新的蛋白合成来重新稳定，这为理解创伤后应激障碍（PTSD）的治疗提供了生物学靶点。 4.2 发展中的经验依赖性可塑性大脑的发育是一个精密的时序过程，本书关注经验依赖性可塑性在塑造功能回路中的作用。我们将分析关键期（Critical Periods）的生物学基础，即在特定发育阶段，突触对环境输入异常敏感的现象。这涉及到神经营养因子（如BDNF）的区域特异性表达，以及抑制性回路（如皮层中抑制性神经元的过度早期成熟）如何为精确的经验修剪（Pruning）奠定基础。我们还将探讨神经发生（Neurogenesis）在成年海马区对新颖信息学习的持续贡献。 4.3 意识的整合与信息全局工作空间理论本书对意识的探讨建立在信息整合与全局可及性（Global Accessibility）的原则之上。我们不再试图定位单一的“意识中心”，而是考察大规模、长距离连接（特别是皮层-丘脑-皮层回路）如何在信息被编码后，使其进入一个“全局工作空间”，从而允许信息被多个认知模块同时访问和处理。我们将分析在清醒、睡眠和麻醉状态下，整合信息的能力（例如通过复杂性度量）的变化，作为意识状态转换的神经生物学标志。 --- 结论：跨越尺度的科学前沿《神经科学前沿探索》力求提供一个连贯的、基于证据的叙事，连接从离子通道的电学特性到复杂行为的涌现。本书强调神经科学研究的整合性——任何单一尺度的发现都必须置于更广阔的网络和系统背景下才能真正理解其意义。本书的目标是激发读者对生命信息处理系统深层奥秘的求知欲，并理解当前科学界为解开这些奥秘所采用的多尺度、多方法学的严谨路径。

作者简介

DR. AHMED A. MOUSTAFA, PhD is a Senior Lecturer in Cognitive and Behavioral Neuroscience at the MARCS Institute for Brain, Behavior, and Development, School of Social Sciences and Psychology, Western Sydney University. He has published more than 100 papers in high-ranking journals including Science, Proceedings of the National Academy of Science, Journal of Neuroscience, and Brain, Neuroscience and Biobehavioral Reviews.

目录信息

Notes on Contributors ix
Introduction xxi
Part I Models of Brain Disorders 1
1 A Computational Model of Dyslexics’ Perceptual Difficulties as Impaired Inference of Sound Statistics 3
Sagi Jaffe-Dax, Ofri Raviv, Yonatan Loewenstein, and Merav Ahissar
2 Computational Approximations to Intellectual Disability in Down Syndrome 15
Ángel E. Tovar, Ahmed A. Moustafa, and Natalia Arias-Trejo
3 Computational Psychiatry 29
Robb B. Rutledge and Rick A. Adams
4 Computational Models of Post-traumatic Stress Disorder (PTSD) 43
Milen L. Radell, Catherine E. Myers, Jony Sheynin, and Ahmed A. Moustafa
5 Reward Processing in Depression 57
The Computational Approach
Chong Chen and Taiki Takahashi
6 Neurocomputational Models of Schizophrenia 73
Ahmed A. Moustafa, B³a¿ej Misiak, and Dorota Frydecka
7 Oscillatory Dynamics of Brain Microcircuits 85
Modeling Perspectives and Neurological Disease Considerations
Frances K. Skinner and Alexandra Pierri Chatzikalymniou
8 Computational Models of Pharmacological and Immunological Treatment in Alzheimer’s Disease 99
Vassilis Cutsuridis and Ahmed A. Moustafa
9 Modeling Deep Brain Stimulation for Parkinson’s Disease 109
Volume Conductor, Network, and Mean-Field Models
Madeleine M. Lowery
10 The Development of Medications for Parkinson’s Disease Using Computational Modeling 125
Mubashir Hassan and Ahmed A. Moustafa
11 Multiscale Computer Modeling of Epilepsy 139
M. Sanjay, Samuel A. Neymotin, Srinivasa B. Krothapalli, and William W. Lytton
Part II Neural Models of Behavioral Processes 151
12 Simple Models of Sensory Information Processing 153
Danke Zhang, Malte J. Rasch, and Si Wu
13 Motion Detection 171
An Artificial Recurrent Neural Network Approach
Jeroen Joukes and Bart Krekelberg
14 Computation in the Olfactory System 185
Christiane Linster
15 Computational Models of Olfaction in Fruit Flies 199
Ankur Gupta, Faramarz Faghihi, and Ahmed A. Moustafa
16 Multisensory Integration 215
How the Brain Combines Information Across the Senses
Ryan L. Miller and Benjamin A. Rowland
17 Computational Models in Social Neuroscience 229
Jin Hyun Cheong, Eshin Jolly, Sunhae Sul, and Luke J. Chang
18 Sleep is For the Brain 245
Contemporary Computational Approaches in the Study of Sleep and Memory and a Novel “Temporal Scaffolding” Hypothesis
Itamar Lerner
19 Models of Neural Homeostasis 257
Hazem Toutounji
Part III Models of Brain Regions and Neurotransmitters 271
20 Striatum 273
Structure, Dynamics, and Function
Jyotika Bahuguna and Arvind Kumar
21 Amygdala Models 285
Vinay Guntu, Feng Feng, Adel Alturki, Ajay Nair, Pranit Samarth, and Satish S. Nair
22 Cerebellum and its Disorders 303
A Review of Perspectives from Computational Neuroscience
Shyam Diwakar and Ahmed A. Moustafa
23 Models of Dynamical Synapses and Cortical Development 321
Radwa Khalil, Marie Z. Moftah, Marc Landry, and Ahmed A. Moustafa
24 Computational Models of Memory Formation in
Healthy and Diseased Microcircuits of the Hippocampus 333
Vassilis Cutsuridis
25 Episodic Memory and the Hippocampus 345
Naoyuki Sato
26 How Do We Navigate Our Way to Places? 357
Developing a New Model to Study Place Field Formation in Hippocampus Including the Role of Astrocytes
Fariba Bahrami and Shiva Farashahi
27 Models of Neuromodulation 373
Michael C. Avery and Jeffrey L. Krichmar
28 Neural Circuit Models of the Serotonergic System 389
From Microcircuits to Cognition
Pragathi Priyadharsini Balasubramani, V. Srinivasa Chakravarthy, KongFatt Wong-Lin, Da-Hui Wang, Jeremiah Y. Cohen, Kae Nakamura, and Ahmed A. Moustafa
Part IV Neural Modeling Approaches 401
29 A Behavioral Framework for Information Representation in the Brain 403
Frédéric Alexandre
30 Probing Human Brain Function with Artificial Neural Networks 413
Umut Güçlü and Marcel van Gerven
31 Large-scale Computational Models of Ongoing Brain Activity 425
Tristan T. Nakagawa, Mohit H. Adhikari, and Gustavo Deco
32 Optimizing Electrical Stimulation for Closed-loop Control of Neural Ensembles 439
A Review of Algorithms and Applications
Seif Eldawlatly
33 Complex Probabilistic Inference 453
From Cognition to Neural Computation
Samuel J. Gershman and Jeffrey M. Beck
34 A Flexible and Efficient Hierarchical Bayesian Approach to the Exploration of Individual Differences in Cognitive-model-based Neuroscience 467
Alexander Ly, Udo Boehm, Andrew Heathcote, Brandon M. Turner, Birte Forstmann, Maarten Marsman, and Dora Matzke
35 Information Theory, Memory, Prediction, and Timing in Associative Learning 481
Jason T. Wilkes and C. R. Gallistel
36 The Utility of Phase Models in Studying Neural Synchronization 493
Youngmin Park, Stewart A. Heitmann, and G. Bard Ermentrout
37 Phase Oscillator Network Models of Brain Dynamics 505
Carlo R. Laing
38 The Neuronal Signal and Its Models 519
Igor Palmieri, Luiz H. A. Monteiro, and Maria D. Miranda
39 History Dependent Neuronal Activity Modeled with Fractional Order Dynamics 531
Seth H. Weinberg and Fidel Santamaria
Index 549
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏掌控得极好，像一部精心剪辑的纪录片，在不同时空和主题之间自由切换，却总能找到那个内在的逻辑主线。我读到的内容，似乎聚焦于二十世纪中期，随着大众传媒的兴起，个体身份是如何被媒介所塑造和定义的。作者并没有采用流行的批判理论框架，而是另辟蹊径，通过分析当时流行的广告语、电影情节和广播剧的听众反馈，构建了一套关于“想象的共同体”如何通过电子信号得以维系的理论。最让我震撼的是关于“集体记忆”的章节，作者探讨了特定历史事件如何通过媒体的反复渲染，从客观事实逐渐异化为一种仪式性的文化符号。比如，书中对某次全国性灾难报道的文本分析，揭示了媒体如何在“安抚公众情绪”和“追求新闻轰动效应”之间走钢丝，而最终牺牲的是事实的复杂性。这本书的语言风格是充满力量感的散文诗体，句子结构长而富有韵律，读起来有一种被作者的激情所裹挟的感觉。它迫使你质疑那些你认为理所当然的集体共识，并思考我们今天的“真实”是如何被构建出来的。阅读体验非常酣畅淋漓，但同时又留下了深刻的隐忧。

评分☆☆☆☆☆

我近期阅读的这本著作，探讨的主题异常冷峻且极具前瞻性：论述了气候变化对全球金融衍生品市场可能产生的“黑天鹅”效应及其监管困境。作者是一位资深经济学家，他没有停留在传统的宏观经济模型上，而是专注于金融工程和复杂系统理论的交叉点。书中详细推演了极端天气事件（如持续性干旱或海平面加速上升）如何通过保险、碳交易和主权债务市场，在极短时间内引发连锁反应，导致系统性风险爆发。尤其令人不安的是，作者提出，现有金融监管框架的反应时间尺度，远远慢于气候变化带来的物理冲击速度，这构成了一个结构性的脆弱点。全书的论述风格极其冷静、客观，充满了精确的数学公式和数据模型，数据可视化做得非常出色，那些图表清晰地展示了风险敞口是如何在不同地理区域和资产类别间传播的。这是一本非常硬核的学术作品，需要扎实的数理基础才能完全领会其精髓，但即便只是理解其核心论点，也足以让人对未来金融市场的稳定性产生深刻的怀疑。

评分☆☆☆☆☆

我阅读的这本书，其核心关注点似乎完全集中在后结构主义哲学在建筑设计领域中的应用与反思上。作者以一种近乎挑衅的姿态，挑战了传统现代主义中对功能至上和清晰几何形态的迷恋。书中充斥着对“空间流动性”和“非线性结构”的详尽论述，大量的案例分析都指向了那些试图打破观者与空间之间既有二元对立的建筑师作品。书中对现象学在空间感知中的作用有独到的见解，它强调的不是建筑的实体，而是人在其中移动、停留和感知的瞬间体验。最吸引我的是其中关于“碎片化美学”的探讨，作者认为在信息爆炸的时代，固定的、封闭的建筑形态已经无法承载人类日益破碎的认知结构，因此，那些开放的、边界模糊的、甚至略显混乱的空间，反而更贴合当代心境。这本书的专业性极强，充斥着晦涩的术语和复杂的理论模型，对于非专业读者来说，理解起来门槛很高，但对于建筑或艺术理论爱好者来说，它无疑是一座宝库。它的论证逻辑严密得像一张精密的网，将所有看似不相关的概念都编织在一起，形成了一个自洽而又极具颠覆性的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书令我印象最深刻的是它对二十世纪六十年代美国反主流文化运动的社会心理学分析。它没有像许多同类书籍那样，将焦点放在政治口号或音乐符号上，而是深入挖掘了参与者个体对“权威”的心理结构性反抗。作者采用了大量的深度访谈和私人信件作为一手资料，构建了一个多维度的个体画像，展示了从郊区中产阶级子弟到城市边缘流浪者，他们如何共同构建起一种“非理性服从”的对立面。书中关于“时间感知错位”的分析尤为精彩，即反文化群体如何通过药物、仪式和集体生活，试图摆脱工业化社会对线性时间（效率、生产力）的规训，转而追求一种循环的、沉浸式的当下体验。全书的语言风格非常口语化，带着一种六十年代特有的粗粝感和直接性，仿佛直接从那些当事人的嘴里讲述出来一般，真实得令人心悸。它不是在评判对错，而是在忠实记录一种集体心智的“逃逸”尝试，读起来让人仿佛重新体验了那个充满矛盾和激情燃烧的年代。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字乍一听，确实让人联想到复杂的神经科学和认知建模，但我最近读的这本，却完全是另一番景象。它更像是一部关于人类社会变迁和技术进步如何相互作用的宏大叙事。作者以极其细腻的笔触，描绘了工业革命后期到信息时代初期，不同社会阶层在面对技术浪潮时的挣扎与适应。例如，书中对十九世纪末期城市化进程中，传统手工业者如何被流水线作业所颠覆的刻画，简直入木三分。我尤其欣赏作者那种近乎人类学家的视角，他没有简单地将技术视为进步的唯一驱动力，而是深入剖析了技术变革背后蕴含的权力结构和社会心理变化。书中有一章专门探讨了早期电话和电报的普及如何重塑了家庭结构和人际交往模式，那些关于“距离感”被压缩后产生的集体焦虑，读起来令人深思。全书的行文风格非常古典且充满思辨色彩，大量的历史文献引用和引人入胜的轶事穿插其中，使得即便是探讨宏大议题，也丝毫不会让人感到枯燥。这绝不是一本容易消化的书，它要求读者投入大量心力去梳理作者构建的复杂论证链条，但读完后，你会对我们习以为常的现代生活产生一种全新的、审视的目光。

评分☆☆☆☆☆