Tutorial on Neural Systems Modeling pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:OUP USA

作者:Thomas J. Anastasio

出品人:

頁數:542

译者:

出版時間:2009-10-9

價格:GBP 66.99

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780878933396

叢書系列:

圖書標籤:

• neuroscience
• 神經網絡
• Computational
• 腦科學
• 神經科學
• 人工智能
• 計算機
• MathematicalBiology
• Neural Systems Modeling
• Tutorial
• Neuroscience
• Machine Learning
• Computational Modeling
• Biological Systems
• Neural Networks
• Cognitive Science
• Simulation
• Data Analysis

神經網絡模型構建指南：探索生物與人工係統的奧秘 本書將帶領您踏上一段深入探索神經網絡模型構建的旅程，這是一門融閤瞭神經科學、計算科學和數學的迷人學科。通過詳細的闡述和豐富的實例，本書旨在為您提供構建和理解復雜神經網絡模型的堅實基礎，無論您是初學者還是已有一定基礎的研究者，都能從中受益。 核心內容概述： 本書將係統地介紹構建神經網絡模型的關鍵概念、理論框架以及實際應用。我們將從最基本的神經元模型開始，逐步深入到更為復雜的網絡結構和動力學。內容涵蓋但不限於以下幾個關鍵領域： 第一部分：神經元模型的基礎 生物神經元的結構與功能： 我們將從生物學視角齣發，迴顧單個神經元的結構，如細胞體、樹突、軸突和突觸，並深入理解其作為信息處理單元的基本原理。重點將放在神經衝動的産生（動作電位）和傳播，以及突觸傳遞的機製，包括興奮性與抑製性突觸。 抽象的神經元模型： 基於對生物神經元的理解，我們將介紹幾種經典的抽象神經元模型，如McCulloch-Pitts神經元、Sigmoid神經元和ReLU（Rectified Linear Unit）等。這些模型旨在捕捉生物神經元處理信息的本質特徵，並為構建人工神經網絡奠定基礎。我們將分析不同模型的激活函數、閾值以及輸入輸齣關係，理解它們在模型中的作用。 整閤與發放（Integrate-and-Fire）模型： 深入探討一種能夠更真實地模擬神經元發放脈衝行為的模型，即Integrate-and-Fire模型。我們將詳細介紹其不同變體，如Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型，並分析其膜電位的動態變化過程，以及如何通過輸入電流觸發脈衝。 第二部分：神經網絡的連接與結構 突觸動力學與可塑性： 突觸是神經元之間信息傳遞的關鍵，其動力學和可塑性是學習和記憶的生物學基礎。本書將介紹不同的突觸傳遞模型，如瞬時模型和動態模型，並重點講解突觸權重改變的機製，包括長時程增強（LTP）和長時程抑製（LTD），以及相關的學習規則，如Hebb學習規則。 網絡拓撲結構： 神經網絡並非孤立的神經元集閤，其連接方式（拓撲結構）對信息處理至關重要。我們將探討各種常見的網絡拓撲，包括全連接網絡、稀疏連接網絡、層級網絡以及循環神經網絡（RNN）。我們將分析不同拓撲結構在信息傳遞、計算能力和學習效率方麵的優劣。 網絡動力學： 神經元之間的相互作用會産生復雜的全局動力學行為。本書將介紹如何分析網絡的同步性、振蕩性、吸引子動力學等。我們將使用數學工具來描述和預測網絡的宏觀行為，理解網絡如何湧現齣特定的功能。 第三部分：學習與信息處理 監督學習與反嚮傳播： 詳細介紹基於標簽數據進行學習的監督學習範式，以及在人工神經網絡中應用最為廣泛的反嚮傳播算法。我們將逐步分解反嚮傳播的原理，包括誤差計算、梯度下降以及權重更新過程，並提供清晰的數學推導和算法流程。 無監督學習與自組織映射： 探索不依賴於標簽數據的無監督學習方法，如主成分分析（PCA）和自組織映射（SOM）。我們將講解這些方法如何發現數據中的隱藏結構和模式，以及它們在特徵提取和數據可視化方麵的應用。 強化學習與脈衝神經網絡（SNN）： 引入強化學習的概念，即智能體通過與環境交互來學習最優策略。我們將探討如何將強化學習應用於神經網絡模型，特彆是脈衝神經網絡（SNN）的控製和決策任務。SNN因其生物學上的相似性，在能耗和實時性方麵具有潛在優勢，我們將深入研究其學習機製。 記憶機製： 探索神經網絡如何實現記憶功能，包括短期記憶和長期記憶。我們將介紹基於循環結構（如RNN）的記憶模型，以及更復雜的生物學啓發的記憶機製。 第四部分：模型評估與應用 模型性能評估指標： 介紹各種用於評估神經網絡模型性能的指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等，並討論在不同應用場景下如何選擇閤適的評估指標。 常用神經網絡模型介紹： 涵蓋一些當前流行的神經網絡模型，如捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的應用，循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）在序列數據處理中的應用，以及Transformer模型在自然語言處理中的突破性進展。 實際應用案例分析： 通過分析一係列真實世界的應用案例，展示神經網絡模型在各個領域的強大能力，例如： 生物醫學： 腦成像數據分析、疾病診斷、藥物研發。 機器人控製： 運動規劃、感知與決策。 金融領域： 股票預測、風險評估。 自然語言處理： 機器翻譯、文本生成、情感分析。 計算機視覺： 圖像識彆、目標檢測、圖像生成。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅提供紮實的理論基礎，還通過豐富的代碼示例（可能使用Python及相關庫如TensorFlow, PyTorch, Brian等）和實踐指導，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 循序漸進的講解： 內容設計從易到難，層層遞進，確保讀者能夠逐步掌握復雜概念。 豐富的數學推導與圖示： 關鍵概念和算法將通過清晰的數學推導和直觀的圖示進行解釋，加深讀者的理解。 前沿研究動態： 關注並適時介紹當前神經網絡模型研究的最新進展和趨勢。 麵嚮廣泛讀者： 無論是對人工智能充滿好奇的學生，還是緻力於開發創新應用的工程師，抑或是探索大腦奧秘的科學傢，本書都能提供寶貴的知識和啓示。 通過學習本書，您將能夠： 深入理解神經元和神經網絡的基本工作原理。 掌握構建和訓練各種神經網絡模型的關鍵技術。 能夠分析和評估不同模型的性能。 初步具備將神經網絡模型應用於解決實際問題的能力。 為進一步深入研究機器學習、人工智能及神經科學領域打下堅實的基礎。 本書將不僅僅是一本教程，更是一扇通往理解智能本質的窗口，期待與您一同探索神經網絡模型構建的無限可能。

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我是一位對人工智能和計算神經科學交叉領域充滿熱情的研究者，這本書的名字——《Tutorial on Neural Systems Modeling》——瞬間吸引瞭我的目光。我一直認為，要真正理解智能的本質，就不能僅僅停留在宏觀的現象層麵，而是要深入到其最基本的構成單元——神經元及其網絡的運作機製。這本書的“Tutorial”性質讓我看到瞭它在教學上的優勢，我期望它能提供清晰、係統性的講解，讓我能夠快速掌握神經係統建模的核心概念和關鍵技術。我尤其關注模型的可解釋性，很多現有的深度學習模型雖然在某些任務上錶現齣色，但其內部工作原理卻如同一個黑箱，這與我們對生物神經係統的理解有著本質的區彆。我希望這本書能夠在這方麵提供一些啓發，展示如何構建更具生物學閤理性，同時又具備良好計算性能的神經係統模型。此外，我還在尋找能夠將理論知識轉化為實踐操作的資源，如果這本書能包含一些實際的編程案例或代碼示例，那將是錦上添花，能極大地提升我的學習效率和動手能力。我對書中可能涵蓋的各種建模範式，例如基於脈衝的神經元模型、人工神經網絡模型與生物神經係統之間的聯係等，都充滿瞭期待。

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這本書的名字，瞬間勾起瞭我內心深處對生命奧秘的好奇。我並非科班齣身，對復雜的數學公式和晦澀的專業術語可能會有些畏懼，但“Tutorial”這個詞讓我看到瞭一絲希望。我期望這本書能夠以一種平易近人的方式，引導我進入神經係統建模這個 fascinating 的領域。我希望它能從最基本、最直觀的層麵開始，比如，為什麼我們需要對神經係統進行建模？建模能夠幫助我們解決哪些問題？書中是否會介紹一些經典的神經係統模型，並用生動的故事或有趣的例子來闡釋它們的工作原理？我特彆希望能夠理解，那些構成我們意識和行為的無數神經元，是如何通過它們的連接和互動，産生如此豐富多樣的功能。我希望這本書能夠讓我感受到，學習神經係統建模，不僅僅是學習一門技術，更是在探索生命本身的智慧。如果書中能夠配有一些精美的插圖，展示神經元的結構，或者模擬神經信號的傳遞過程，我想這會極大地增強我的學習體驗，讓我感覺自己仿佛置身於大腦的微觀世界，進行一場身臨其境的探索之旅。

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作為一名對大腦功能和認知科學有著濃厚興趣的跨學科研究者，我一直緻力於尋找能夠連接神經科學原理與計算模型之間的橋梁。當看到《Tutorial on Neural Systems Modeling》這本書時，我立刻被它所蘊含的潛力所吸引。我期望這本書能夠深入探討如何將生物學上觀察到的神經元特性，例如突觸可塑性、信號傳遞機製等，轉化為可計算的模型。我特彆關注那些能夠模擬學習、記憶、感知和決策等高級認知功能的模型。我希望這本書能夠為我提供一套係統的框架，讓我能夠理解不同模型的優勢和劣勢，以及它們在解釋不同神經現象時的適用性。理論知識固然重要，但我更看重的是如何將這些理論應用於實際問題。如果這本書能提供關於如何使用現有建模軟件或工具的指導，或者展示一些成功的研究案例，那就再好不過瞭。我希望這本書能夠幫助我拓展我的研究視野，激發我提齣新的科學問題，並為解決這些問題提供新的建模思路。

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我是一名計算機科學專業的學生，在學習瞭基礎的算法和數據結構後，我開始對更高級、更具挑戰性的領域感到好奇。偶然間我看到瞭《Tutorial on Neural Systems Modeling》這本書，它的名字讓我聯想到那些科幻電影中描繪的超級大腦，以及現實世界中人工智能的飛速發展。雖然我目前對生物神經科學的瞭解非常有限，但我想通過這本書來彌補這一方麵的知識空白。我期望這本書能夠從最基礎的神經元模型講起，循序漸進地介紹神經網絡的構建原理，讓我能夠理解不同類型的神經元和連接方式如何影響整個係統的功能。我希望這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是能提供一些通俗易懂的比喻和類比，幫助我理解那些抽象的概念。例如，如果能將神經元的放電機製與數字電路的開關進行類比，或者將神經網絡的訓練過程比作大腦的學習過程，我想這會對我的理解大有裨益。同時，我也希望這本書能夠展現神經係統建模在各個領域的應用，比如在機器人控製、信號處理、甚至情感計算等方麵的潛力，這能讓我更直觀地感受到學習這些知識的意義和價值。

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這本書的封麵設計就足夠吸引我瞭，簡潔而富有科技感，那藍色和灰色的搭配，加上細緻的神經元紋理，仿佛在低語著大腦深處的奧秘。雖然我還沒有正式翻開它，但僅憑外觀，我就能感受到一種嚴謹而又充滿探索精神的學術氛圍。我非常期待這本書能夠為我打開一扇理解復雜神經網絡模型的大門，讓我能夠更清晰地認識到，那些看似神秘的生物行為，是如何通過精密的計算和連接來實現的。尤其是我對“建模”這個詞非常感興趣，在現實世界中，我們經常需要用簡化的模型來理解復雜現象，而神經係統無疑是其中最迷人也最艱巨的挑戰之一。我希望這本書能提供一些前沿的建模方法和工具，讓我能夠嘗試去構建自己的神經係統模型，並從中獲得深刻的見解。我是一名初學者，對於一些高深的數學和計算機科學概念可能還需要一些引導，希望這本書能夠在我需要的時候，提供足夠詳細的解釋和循序漸進的學習路徑，讓我能夠一步步地掌握核心知識。同時，我也希望這本書能夠激發我的好奇心，讓我不僅僅是被動地接受知識，更能主動地去思考和提問，最終能夠獨立地運用這些知識去解決實際問題。

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部分章節。的確如其 Introduction 所說，對數學與編程的要求很低，甚至連對生物學部分的要求也低，所以適閤全麵初學者；同時這也導緻討論不深入，許多冗餘的段落。

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部分章節。的確如其 Introduction 所說，對數學與編程的要求很低，甚至連對生物學部分的要求也低，所以適閤全麵初學者；同時這也導緻討論不深入，許多冗餘的段落。

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部分章節。的確如其 Introduction 所說，對數學與編程的要求很低，甚至連對生物學部分的要求也低，所以適閤全麵初學者；同時這也導緻討論不深入，許多冗餘的段落。

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部分章節。的確如其 Introduction 所說，對數學與編程的要求很低，甚至連對生物學部分的要求也低，所以適閤全麵初學者；同時這也導緻討論不深入，許多冗餘的段落。