From Natural to Artificial Neural Computation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Mira, Jose; Sandoval, Francisco; Mira, J.

出品人:

页数:1150

译者:

出版时间:1995-07-07

价格:USD 169.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540594970

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 计算神经科学
• 人工神经网络
• 自然计算
• 生物计算
• 计算模型
• 机器学习
• 认知科学
• 复杂系统
• 神经信息处理

神经计算的奇妙旅程：从生命脉络到硅基智慧 这是一本关于连接、计算与智能的探索之书，它将带领读者踏上一段跨越生物学与工程学的迷人旅程。我们并非聚焦于某一具体著作，而是从更广阔的视野，审视“神经计算”这一引人入胜的领域，揭示其核心思想、发展脉络以及对未来的深远影响。 一、生命之源：自然的启迪 人类为何能思维？万物的生命为何如此精巧？答案往往隐藏在我们自身，隐藏在构成我们生命最基本单元——神经元之中。本书将深入浅出地剖析生物神经系统的工作原理，从单神经元的电化学活动，到复杂神经网络的信息传递与整合，层层剥茧，展现大自然数亿年进化的智慧结晶。 我们将追溯神经科学的早期探索，了解那些奠定基石的发现，如神经元的发现、动作电位的产生与传播机制，以及突触在信息编码中的关键作用。更重要的是，我们将探讨生物神经元如何通过并行处理、分布式存储以及学习与适应等机制，实现高效且强大的信息处理能力。从视觉皮层对图像的识别，到大脑对复杂运动的协调，再到人类的学习、记忆与决策，无不体现了生物神经计算的精妙之处。我们会借用生物学的视角，理解信息在神经网络中的编码方式、信号的传递路径，以及不同类型神经元在网络功能中所扮演的角色。 二、硅基的模仿与超越：人工智能的崛起 自然界为我们提供了无与伦比的设计蓝图，但人类的智慧同样不甘于停滞。本书将沿着这条模仿自然的轨迹，深入探讨人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的诞生与发展。从早期的感知器（Perceptron）到更复杂的反向传播（Backpropagation）算法，我们将回顾人工神经网络模型如何逐渐捕捉到生物神经元的基本特性，并开始在计算机世界中模拟学习和模式识别。 我们会详细介绍人工神经网络的核心组件：人工神经元（或称为节点、单元）、权重、激活函数、层级结构（输入层、隐藏层、输出层）以及训练过程（前向传播、误差计算、反向传播、权重更新）。读者将理解这些抽象模型是如何通过数学公式来模拟生物神经元的激发和连接强度。我们将深入探讨不同类型的人工神经网络，例如： 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FFNN）：它们是最基础的模型，信息单向流动，常用于分类和回归任务。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）：专为处理网格状数据（如图像）而设计，通过卷积层、池化层等模拟了生物视觉系统的层级处理，在图像识别、目标检测等领域取得了巨大成功。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）：它们拥有内部的“记忆”机制，能够处理序列数据（如文本、时间序列），在自然语言处理、语音识别等领域发挥重要作用。我们会探讨其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），如何解决梯度消失等问题，从而更好地捕捉长期依赖性。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）：一种创新的模型，通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够生成逼真的数据，如图像、音乐等。 本书不会仅仅停留在理论层面，还会触及这些模型如何在实际应用中解决具体问题，例如：医疗诊断中的图像分析、金融市场的风险预测、自动驾驶中的环境感知、智能家居中的语音助手等等。我们将强调这些人工模型在数据驱动下的学习能力，以及它们如何从海量数据中提取模式和规律，从而实现超越传统算法的性能。 三、融合与展望：未来的可能性 “神经计算”不仅仅是生物学的模仿或工程学的创造，它更是一种跨学科的融合。本书将探讨生物神经计算与人工神经计算之间的联系与区别，以及它们相互启发、共同发展的潜力。我们会思考： 混合模型（Hybrid Models）：如何将生物神经元的更多复杂特性（如脉冲编码、突触可塑性）融入人工神经网络，以期获得更高效、更鲁棒的计算能力？ 神经形态计算（Neuromorphic Computing）：基于生物神经系统的原理，设计和构建新型的硬件架构，旨在实现低功耗、高效率的计算。我们会介绍一些前沿的神经形态芯片和计算范式，以及它们在物联网、边缘计算等领域的应用前景。 脑科学的逆向工程：通过理解人工神经网络在执行特定任务时的内部机制，我们能否反过来加深对生物大脑工作原理的理解？神经计算研究也为脑科学研究提供了新的工具和视角。 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）：能否通过神经计算的不断发展，最终实现具备人类级别智能的通用人工智能？我们将探讨实现AGI所面临的挑战，以及神经计算在其中可能扮演的角色。 这本书旨在激发读者对智能本质的思考，理解生命与技术的交融之处。它不仅仅是一份关于特定学科的介绍，更是一次对人类自身智慧和创造力的深度审视。从微观的神经元到宏观的人工智能，我们都在不断探索计算与智能的边界，而神经计算正是这一伟大探索的核心驱动力。通过了解其过去，理解其现在，我们才能更好地展望其无限的未来。

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