Computational Neuroscience pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The thirty original contributions in this book provide a working definition of "computational neuroscience" as the area in which problems lie simultaneously within computer science and neuroscience. They review this emerging field in historical and philosophical overviews and in stimulating summaries of recent results. Leading researchers address the structure of the brain and the computational problems associated with describing and understanding this structure at the synaptic, neural, map, and system levels.The overview chapters discuss the early days of the field, provide a philosophical analysis of the problems associated with confusion between brain metaphor and brain theory, and take up the scope and structure of computational neuroscience.Synaptic-level structure is addressed in chapters that relate the properties of dendritic branches, spines, and synapses to the biophysics of computation and provide a connection between real neuron architectures and neural network simulations.The network-level chapters take up the preattentive perception of 3-D forms, oscillation in neural networks, the neurobiological significance of new learning models, and the analysis of neural assemblies and local learning rides. Map-level structure is explored in chapters on the bat echolocation system, cat orientation maps, primate stereo vision cortical cognitive maps, dynamic remapping in primate visual cortex, and computer-aided reconstruction of topographic and columnar maps in primates.The system-level chapters focus on the oculomotor system VLSI models of early vision, schemas for high-level vision, goal-directed movements, modular learning, effects of applied electric current fields on cortical neural activity neuropsychological studies of brain and mind, and an information-theoretic view of analog representation in striate cortex.Eric L. Schwartz is Professor of Brain Research and Research Professor of Computer Science, Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University Medical Center. Computational Neuroscience is included in the System Development Foundation Benchmark Series.
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用户评价
这本书不仅仅是关于大脑的，更是关于“智能”本身的。作者以一种宏观的视角，审视了智能的本质，并试图通过计算模型来解释和模拟它。我喜欢书中对“学习”的计算理论的探讨，它不仅包括了如何从数据中提取规律，更包括了如何形成抽象概念和进行泛化。作者在书中提出的“生成模型”，让我看到了大脑在创造新想法和解决未知问题时的强大能力。我尤其对书中关于“递归神经网络”在语言理解和生成中的应用感到惊叹，它揭示了大脑如何处理序列数据，并理解其内在的语法结构和语义信息。这种将抽象的计算框架与具体的认知功能相结合的讲解方式，让我对智能的本质有了更深刻的理解。
评分这是一本充满启发的读物，它挑战了我过去对大脑和认知的固有观念。作者在书中展现的对计算神经科学的深刻理解，以及其将复杂概念化繁为简的能力，令人赞叹。我被书中对“感官编码”的讨论所吸引，作者解释了神经元如何将外部世界的模拟信号转化为离散的电信号，以及这些信号如何在大脑中被解释和处理。书中关于“感知”的计算模型，让我意识到我们看到的、听到的、感受到的，都并非对现实世界的直接复制，而是大脑经过复杂的计算和推断后构建出的“模型”。我尤其欣赏书中对“注意力机制”的介绍，它解释了大脑如何选择性地处理信息，忽略不相关的内容，从而提高信息处理的效率。这种对认知功能背后的计算机制的深入剖析，让我对自身的思考和感知过程有了全新的认识。
评分这本书就像一把钥匙，为我打开了一扇通往大脑内部世界的大门。作者以其深厚的学术功底和清晰的逻辑思维，将计算神经科学这一复杂领域变得异常易懂。我喜欢书中对数学工具的介绍，它们并不是为了炫技，而是为了更精确地描述和理解大脑的运作。作者在解释例如“泊松过程”、“马尔可夫链”等概念时，总是会联系实际的神经生理学现象，例如神经元的发放模式、信息传递的随机性等，这让这些看似抽象的数学模型变得鲜活起来。我尤其关注书中关于“强化学习”在神经科学中的应用，它揭示了大脑如何通过试错来学习最优行为策略，这与我们日常的学习过程惊人地相似。作者通过生动的例子，阐释了奖励信号如何调节神经连接的强度，从而优化行为输出。这种将抽象的计算理论与具体的生物学机制相结合的讲解方式，极大地增强了我对书中内容的理解和吸收。
评分这本书的魅力在于其能够激发读者的好奇心和探索欲。作者以一种引人入胜的方式，将复杂的计算神经科学概念呈现出来，并鼓励读者深入思考。我被书中关于“记忆”的计算模型所吸引，它不仅解释了记忆的编码和存储，更探讨了记忆的遗忘和重构过程。作者通过对“长时程增强”（LTP）和“长时程抑制”（LTD）等神经可塑性机制的分析，展示了大脑如何根据经验来动态地调整神经连接的强度。我尤其对书中关于“分布式存储”和“联想记忆”的讨论感到惊叹，它揭示了大脑如何将信息分散存储在大量的神经元中，并通过关联性进行检索。
评分这本书的封面设计就散发出一种深邃而引人入胜的气息，深蓝色的背景上，流动的光线勾勒出神经元网络的复杂结构，仿佛在邀请读者进入大脑那片神秘而未知的领域。当我翻开第一页，扑面而来的便是一种严谨而又充满活力的学术氛围。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的公式和模型，而是循序渐进地从神经科学的基础概念讲起，就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索构成我们思想和行为的微观世界。我尤其欣赏书中对于生物学原理的细致阐述，例如动作电位的产生机制，离子通道的动态变化，以及突触传递的精巧过程。这些内容被清晰地图示和生动的比喻所辅助，使得即使是初次接触计算神经科学的读者，也能对其核心概念产生直观的理解。作者在解释过程中，并没有回避数学的必要性，但却巧妙地将必要的数学工具融入到对生物学现象的解释中，让数学不再是冰冷的符号，而是理解大脑运作的强大语言。我感觉自己仿佛置身于一个巨大的实验室，而这本书就是我的操作指南，我迫不及待地想要通过它去解开更多关于意识、学习和记忆的奥秘。这本书让我看到了科学的严谨与艺术的结合，它不仅是一本学术著作，更像是一场智力探险的启程。
评分这是一次真正意义上的思想洗礼。读这本书的过程，让我深刻体会到，大脑并非一个被动的信息处理机器，而是一个高度动态、协同运作的复杂系统。作者在书中描绘的计算模型，不仅仅是对生物学过程的抽象，更是对大脑信息编码、传递和整合机制的深度洞察。我被书中关于神经网络如何学习和适应的理论深深吸引，特别是关于连接可塑性的解释，它清晰地展示了经验如何塑造我们的大脑，从而影响我们的行为模式。书中对不同计算模型的介绍，如脉冲神经网络、人工神经网络以及贝叶斯模型，让我得以从多个角度审视大脑的功能。作者在比较这些模型时，不仅指出了它们的优势，也毫不避讳地讨论了它们的局限性，这使得我对整个计算神经科学领域有了更为全面和辩证的认识。我尤其喜欢书中关于“涌现”（Emergence）概念的讨论，即宏观层面的复杂行为是如何从微观层面的简单交互中产生的。这种从“点”到“面”的视角，让我对大脑的整体功能有了全新的理解。它让我意识到，我们所认为的“智能”并非某种神秘力量，而是遵循着可理解的计算原理。
评分这是一次令人印象深刻的阅读体验，它将科学的严谨性与人文的关怀巧妙地结合在一起。作者在书中对“情感”和“决策”的计算模型进行了深入的探讨，这让我看到了大脑在处理复杂情感和进行理性决策时的微妙机制。我尤其对书中关于“奖励系统”的计算模型很感兴趣，它解释了大脑如何评估不同选择的潜在收益，并指导我们的行为。作者通过对多巴胺信号的分析，以及其在学习和动机中所起的作用，展示了情感是如何影响我们的决策过程的。这种将抽象的计算模型与具体的情感体验相结合的讲解方式，极大地增强了我对书中内容的理解和共鸣。
评分当我合上这本书时，内心涌起一股强烈的敬畏感。这本书以一种独特的方式，将神经生物学原理与现代计算科学完美融合，为理解大脑的奥秘提供了一个前所未有的视角。作者并没有将理论知识束之高阁，而是通过丰富的案例研究和模拟实验，让抽象的概念变得生动且触手可及。我惊叹于作者在整合不同学科知识方面的能力，他能够将生物学家的精确观测、心理学家的行为分析以及计算机科学家的算法设计巧妙地串联起来，构建出一个宏大的计算框架。书中对特定脑区（如海马体、前额叶皮层）在认知功能中所扮演角色的计算模型分析，让我对这些区域的功能有了更深刻的认识。例如，关于情景记忆的存储和检索机制，书中提出的计算模型解释了大脑是如何在海量的经验数据中，精确地定位和提取特定记忆片段的。这种对细节的关注，以及将复杂现象归结为可理解计算过程的能力，无疑是这本书最大的亮点。它不仅是对现有知识的梳理，更是对未来研究方向的指引。
评分最后，我想说这本书为我提供了一个全新的视角来理解人类的思维和行为。作者在书中将神经科学、心理学和计算机科学融为一体，为我们揭示了大脑运作的深刻奥秘。我被书中对“意识”的计算模型进行了深入的探讨，这让我看到了意识并非一种神秘的现象，而是大脑复杂计算过程的产物。作者通过对“全局工作空间理论”等模型的介绍，展示了大脑如何将来自不同感觉通道的信息整合成一个统一的意识体验。我尤其对书中关于“反馈回路”和“自适应系统”在维持意识稳定性和连续性中所起的作用感到惊叹。这本书让我对人类的独特性和创造力有了更深刻的认识。
评分本书的价值在于其能够连接理论与实践。作者在书中不仅深入探讨了计算神经科学的核心理论，还提供了大量实际的应用案例，展示了这些理论如何在解决现实问题中发挥作用。我特别对书中关于“脑机接口”的讨论很感兴趣，它展示了如何通过解码大脑信号，实现人与机器之间的直接交互。作者通过分析神经信号的特征，以及设计相应的算法，展示了如何将患者的意念转化为对外部设备的控制。这种将前沿计算技术与生物医学研究相结合的视角，让我看到了计算神经科学在改善人类生活方面的巨大潜力。书中对“解码”过程的细致讲解，包括特征提取、模式识别等步骤，为我理解脑机接口的原理提供了清晰的思路。
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