Spiking Neuron Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- neuroscience
- 人工智能
- neuron
- computationalNeuroscience
- Models
- 脑科
- 脉冲神经网络
- 勇敢新世界
- spiking neurons
- neural networks
- biological neural networks
- neuron models
- computational neuroscience
- machine learning
- neural dynamics
- dynamics
- neural computation
- ephaptic coupling
具体描述
Neurons in the brain communicate by short electrical pulses, the so-called action potentials or spikes. How can we understand the process of spike generation? How can we understand information transmission by neurons? What happens if thousands of neurons are coupled together in a seemingly random network? How does the network connectivity determine the activity patterns? And, vice versa, how does the spike activity influence the connectivity pattern? These questions are addressed in this 2002 introduction to spiking neurons aimed at those taking courses in computational neuroscience, theoretical biology, biophysics, or neural networks. The approach will suit students of physics, mathematics, or computer science; it will also be useful for biologists who are interested in mathematical modelling. The text is enhanced by many worked examples and illustrations. There are no mathematical prerequisites beyond what the audience would meet as undergraduates: more advanced techniques are introduced in an elementary, concrete fashion when needed.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《Spiking Neuron Models》这本书，为我打开了一个全新的理解人工智能和生物大脑计算的视角。在阅读之前，我一直认为当前主流的深度学习模型已经非常接近生物大脑的工作方式，但这本书让我意识到，我们可能只是触及了冰山的一角。作者深入浅出地阐述了脉冲神经网络（SNNs）的核心概念，特别是神经元之间通过“脉冲”来传递信息的方式。这种信息传递方式，与传统神经网络中的连续激活值不同，它包含了丰富的时间维度信息，例如脉冲的到达时间、频率、以及不同神经元脉冲之间的时序关系，都可以被用来编码和处理信息。 书中详细介绍了各种脉冲神经元模型，从最接近生物学细节的Hodgkin-Huxley模型，到为了便于计算而简化的Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型及其变种。我尤其被LIF模型如何整合输入脉冲以决定是否产生输出脉冲的机制所吸引，以及“泄漏”过程如何影响神经元的行为。更重要的是，书中不仅停留在理论模型的介绍，还详尽地探讨了如何利用这些模型构建人工神经网络，并进行了有效的训练。 让我印象深刻的是，作者对突触可塑性，特别是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)的学习规则进行了深入的探讨。STDP是一种基于脉冲时间差来更新突触权重的学习机制，被认为是生物大脑学习和记忆的关键。书中不仅解释了STDP的数学原理，更展示了如何在SNNs中实现STDP，以及如何利用它来完成模式识别、序列学习等任务。这本书让我深刻地认识到SNNs在节能计算和类脑计算领域的巨大潜力，为人工智能的发展指明了一条新的、充满希望的道路。
评分我最近有幸读到了一本名为《Spiking Neuron Models》的书，可以说，这本书彻底颠覆了我过去对大脑计算的理解，也让我对人工智能的未来充满了新的憧憬。在阅读这本书之前，我一直认为人工神经网络的计算方式，即离散的、同步的信号传递，已经足够模拟生物神经元的行为。然而，《Spiking Neuron Models》却以其详实的内容和严谨的逻辑，将我带入了一个更为复杂、也更为真实的神经计算世界——脉冲神经网络（SNNs）。 书中首先细致地阐述了生物神经元的“脉冲”这一关键概念。这不仅仅是简单的“激活”或“不激活”，而是包含了信息传递的“时间”和“频率”等维度，这些信息是如何通过精确的脉冲时序编码（Temporal Coding）和频率编码（Rate Coding）来传递和处理的，作者通过大量的实验数据和理论推导，将这些复杂的过程进行了生动形象的描绘。从最基础的Hodgkin-Huxley模型，到更加简化的Leaky Integrate-and-Fire（LIF）模型，再到各种改进型的脉冲神经元模型，每一类模型的发展历程、数学原理以及在不同计算任务中的优势和劣势都被剖析得淋漓尽致。我尤其惊叹于作者在解释这些模型时，并没有止步于枯燥的公式推导，而是通过类比、图示等多种方式，让即使是初学者也能逐步理解其精髓。书中还深入探讨了突触可塑性（Synaptic Plasticity）在SNNs中的作用，如Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)，这种基于脉冲时间差来更新突触权重的学习机制，被认为是生物学习和记忆的关键。作者不仅解释了STDP的数学模型，还讨论了它在模式识别、序列学习等任务中的应用潜力，这让我意识到SNNs并非只是对生物神经元的“模拟”，而是可能孕育着全新计算范式的种子。
评分《Spiking Neuron Models》这本书，为我开启了一扇关于神经计算的全新大门。在阅读这本书之前，我对人工智能的理解，很大程度上局限于现有的深度学习模型。然而，这本书却以一种令人耳目一新的方式，深入探讨了脉冲神经网络（SNNs）的核心原理，特别是神经元之间通过“脉冲”这一离散事件来传递信息的机制。这与我们熟知的、基于连续激活值的传统神经网络模型有着本质的区别。作者细致地阐述了脉冲信号如何携带丰富的时序信息，包括脉冲的到达时间、频率以及不同神经元脉冲之间的协同作用，这些都构成了信息传递的关键要素。 书中对各种脉冲神经元模型的介绍，从最接近生物学细节的Hodgkin-Huxley模型，到为了计算效率而简化的Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型及其变种，都进行了详实的梳理。我尤其对LIF模型如何通过积分输入脉冲来决定是否产生输出脉冲的机制，以及“泄漏”过程如何影响神经元的动态行为产生了浓厚的兴趣。更重要的是，书中不仅停留在理论层面，还详细探讨了如何将这些脉冲神经元构建成人工神经网络，并进行了有效的训练。 令我印象深刻的是，书中对突触可塑性，特别是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)的学习规则进行了深入的探讨。STDP是一种基于脉冲时间差来更新突触权重的学习机制，被认为是生物大脑学习和记忆的关键。作者不仅解释了STDP的数学原理，更展示了如何在SNNs中实现STDP，并应用于各种学习任务，如模式识别和序列学习。这本书让我深刻地认识到SNNs在节能计算和类脑计算领域的巨大潜力，为人工智能的发展指明了一条新的、充满希望的道路。
评分《Spiking Neuron Models》这本书，对我来说，不仅仅是关于一种新的神经网络模型，更是一次关于“计算”本质的深度思考。在接触这本书之前，我对人工智能的理解，大多集中在以激活值为主要传递信息的模型上。而这本书，则将我带入了脉冲神经网络（SNNs）的世界，让我认识到神经元之间通过“脉冲”这种时间离散的信号进行信息传递的精妙之处。作者用详实的理论和生动的例子，阐述了脉冲信号中蕴含的丰富信息，包括其到达时间、频率、以及不同神经元脉冲之间的时序关系，这些都是构成复杂计算的关键。 书中对各种脉冲神经元模型的介绍，从高度仿真的Hodgkin-Huxley模型，到为了实际应用而优化的Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型及其变种，都进行了细致的分析。我尤其对LIF模型如何通过整合输入脉冲来决定是否产生输出脉冲，以及“泄漏”机制在其中扮演的角色产生了浓厚的兴趣。更重要的是，书中并没有止步于模型的介绍，而是详细阐述了如何利用这些脉冲神经元构建人工神经网络，并进行了有效的训练。 让我印象特别深刻的是，书中对突触可塑性，特别是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)的学习规则进行了深入的探讨。STDP是一种模仿生物大脑学习机制的、基于脉冲时间差来更新突触权重的学习规则。作者不仅解释了STDP的数学原理，更重要的是，展示了如何在SNNs中实现STDP，并将其应用于模式识别、序列学习等任务。这本书让我深刻地认识到SNNs在节能计算和类脑计算领域的巨大潜力，为人工智能的发展指明了一条新的、充满希望的道路。
评分《Spiking Neuron Models》这本书，在我看来，是一部真正意义上“开启新视角”的作品。在我过去的工作和学习中，虽然也接触过人工智能和神经网络，但总是感觉在模仿生物大脑的某些方面做得不够深入。而这本书，则直接触及了生物大脑最核心的计算单元——脉冲神经元，以及它们之间传递信息的“脉冲”这一概念。作者用一种非常严谨且清晰的方式，为我展示了脉冲信号的丰富内涵，包括其到达时间、频率、以及不同神经元脉冲之间的时序关系，是如何共同编码和传递复杂信息的。 书中对各种脉冲神经元模型，从Hodgkin-Huxley模型这样高度仿真生物行为的模型，到为了实现高效计算而设计的Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型及其衍生版本，都进行了深入的剖析。我尤其对LIF模型及其在实际应用中的变体产生了浓厚的兴趣，理解了它们如何通过整合输入脉冲来决定是否产生输出脉冲，以及“泄漏”机制在其中扮演的角色。 更让我感到兴奋的是，书中详细介绍了如何利用这些脉冲神经元来构建人工神经网络，以及如何训练这些网络。由于SNNs的离散和事件驱动特性，传统的反向传播算法并不能直接应用，作者因此详细介绍了各种创新的训练方法，比如基于代理梯度的学习（Surrogate Gradients）以及无监督的学习规则，例如Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)。STDP的学习规则，作为模仿生物突触可塑性的关键机制，在书中被详尽地阐述，并展示了其在模式识别和学习任务中的强大能力。这本书让我看到了人工智能发展的另一条充满希望的路径，尤其是在节能计算和类脑计算领域。
评分《Spiking Neuron Models》这本书，就如同我翻开的一扇通往全新计算领域的大门。在阅读之前，我对人工智能的理解，大多停留在当前主流的深度学习模型上，这些模型虽然强大，但在模仿生物大脑的某些关键特性上，似乎总有不足。这本书则将我带入了一个更为精妙的世界——脉冲神经网络（SNNs），以及其中最核心的信息载体——脉冲。作者用一种极其细致且富有逻辑的方式，为我解析了生物神经元如何通过离散的、以时间为编码的脉冲信号来传递信息。 书中对各种脉冲神经元模型的介绍，从经典的、具有高度生物学真实性的模型，到为了适应计算效率而简化的模型，都进行了深入的分析。我特别被书中对于Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型及其衍生模型的介绍所吸引，理解了它们如何整合输入脉冲，以及“泄漏”机制如何影响神经元的激发。更重要的是，作者并没有止步于理论模型，而是详细阐述了如何利用这些模型构建人工神经网络，并如何训练它们。 让我印象深刻的是，书中对突触可塑性，特别是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)的学习规则进行了详尽的探讨。STDP是一种基于脉冲时间差来更新突触权重的学习机制，被认为是生物大脑学习和记忆的关键。作者不仅解释了STDP的数学原理，更重要的是，展示了如何在SNNs中实现STDP，并应用于各种学习任务，如模式识别和强化学习。这本书让我看到了SNNs在节能计算和类脑计算方面的巨大潜力，为人工智能的发展指明了一条新的方向。
评分当我翻开《Spiking Neuron Models》这本书时，我并没有预设它会是一本什么样的书，我只是怀揣着对新知识的好奇心。而这本书带给我的，远超出了我的预期。它如同一面棱镜，将我们对于“智能”和“计算”的认知，折射出更为丰富多彩的光芒。作者并非仅仅是在介绍一类新的神经网络模型，而是试图引领读者去理解一种全新的计算范式——基于脉冲的时间编码计算。这种范式与我们当前在硬件和算法上所熟知的，基于离散激活值的计算方式有着本质的区别。 书中对脉冲神经元模型的研究，从最基础的、以生物学为蓝本的Hodgkin-Huxley模型，到为了计算效率而简化的Leaky Integrate-and-Fire (LIF)模型，再到各种为了特定功能而设计的模型，作者都进行了详尽的介绍，并着重分析了它们在理论上和实际应用中的优劣。我尤其被书中关于如何利用脉冲时序信息进行计算的章节所吸引。脉冲的到达时间、脉冲的频率、甚至是脉冲的序列本身，都可以携带和编码信息，这种信息的丰富性和传递的高效性，是传统神经网络难以比拟的。 此外，书中还深入探讨了突触可塑性，特别是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) 等基于脉冲时间差的学习规则。这些规则被认为是生物大脑学习和记忆的基础，而作者则将这些概念巧妙地融入到人工神经网络的构建和训练中，展示了SNNs在无监督学习、强化学习以及模式识别等领域的巨大潜力。通过对大量实验结果和理论分析的呈现，作者证明了SNNs不仅在模仿生物大脑方面具有优势，在实际的计算任务中，尤其是在低功耗、事件驱动的场景下，也展现出超越传统神经网络的竞争力。这本书真正让我看到了人工智能发展的另一条可能路径。
评分《Spiking Neuron Models》这本书，与其说是一本技术手册，不如说是一场关于神经计算未来的哲学思辨。作者在开篇就强调了生物大脑惊人的计算效率和学习能力，并将其归功于神经元之间通过精密的脉冲序列进行信息传递的机制。这种“以时间作为计算的维度”的思想，与当前主流的、以激活值作为主要信息的传递方式的神经网络形成了鲜明的对比。书中通过对生物学研究成果的引用，阐述了脉冲编码的多样性，包括时间编码、频率编码、相位编码等，并深入分析了这些编码方式如何在大脑中实现复杂的计算任务。 我特别赞赏书中对脉冲神经网络（SNNs）的理论基础进行了严谨而全面的梳理。从经典的脉冲神经元模型，如Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 模型及其变种，到更复杂的模型，如Izhikevich模型，作者都详细地介绍了它们的数学方程、参数含义以及神经生理学上的解释。更重要的是，书中并没有止步于理论模型的介绍，而是着重探讨了这些模型在人工神经网络中的实现，以及如何利用这些模型构建具有特定功能的计算单元。书中还讨论了突触可塑性，特别是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) 的学习规则，以及它是如何实现无监督学习和记忆功能的。这些内容让我对SNNs的潜力有了更深层次的认识，也为我理解大脑的学习机制提供了新的视角。这本书的价值在于，它不仅为我提供了关于SNNs的知识，更激发了我对神经科学与人工智能交叉领域的探索热情。
评分《Spiking Neuron Models》这本书，宛如一位引路人，带领我在复杂而迷人的神经计算世界中穿行。在阅读过程中，我逐渐意识到，过去我们对神经网络的理解，虽然取得了巨大的成功，但可能只是触及了生物计算的冰山一角。作者在书中深入浅出地揭示了生物神经元传递信息的“脉冲”这一核心概念，并且详细阐述了脉冲信号如何通过其时序、频率以及组合方式来编码和传递信息。这不仅仅是简单的“on/off”信号，而是包含了丰富的时间维度上的信息。 书中对不同类型的脉冲神经元模型的介绍，从经典的、具有高度生物真实性的模型，到为了适应计算需求而简化的模型，都进行了详实的梳理。我特别关注了Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 模型及其各种变体，以及Izhikevich模型等，理解了它们在数学上的表达，以及在模拟神经元行为上的作用。更令我着迷的是，作者并没有将这些模型仅仅停留在理论层面，而是详细地探讨了如何将这些脉冲神经元构建成人工神经网络，并且如何进行有效的学习。 特别值得一提的是，书中对突触可塑性，尤其是Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) 的讨论。STDP作为一种基于脉冲时间差的突触权重更新机制，是生物大脑学习和记忆的关键。作者不仅解释了STDP的数学模型，更重要的是，展示了如何在SNNs中实现STDP，以及如何利用STDP进行无监督学习、模式识别等任务。这本书让我深刻地体会到，脉冲神经网络不仅仅是对生物大脑的模拟，更可能是一种更有效、更节能的计算范式，尤其是在处理时间序列数据和低功耗应用场景方面，潜力巨大。
评分这本书的阅读体验，犹如在一片广阔而未知的科学疆域中进行一次深度探索。作者并没有满足于仅仅介绍理论模型，而是花费了大量篇幅去探讨这些模型如何被实际应用到各类计算任务中。从图像识别到自然语言处理，再到机器人控制和时间序列预测，《Spiking Neuron Models》都提供了详实的研究案例和性能分析。我特别被书中关于SNNs在节能计算方面的潜力所吸引。与传统的深度学习模型相比，SNNs在硬件上可以实现真正的事件驱动（Event-Driven）计算，只在接收到脉冲时才进行计算，这在功耗敏感的应用场景，例如嵌入式设备、可穿戴设备以及物联网节点上，具有巨大的优势。作者通过详细的对比分析，展示了SNNs在特定任务上，即使在硬件实现上，也能达到与甚至超越传统ANNs的性能，并且在能耗上有着数量级的提升。 书中还花了相当大的篇幅来讲解如何设计和训练SNNs，这对于想要将理论付诸实践的读者来说至关重要。由于SNNs的离散、非线性特性，传统的反向传播算法（Backpropagation）在SNNs上直接应用存在困难。作者详细介绍了各种用于训练SNNs的方法，包括基于梯度的近似方法（如Surrogate Gradients）、无监督学习方法（如STDP）、以及一些结合了监督信号和脉冲时序的学习规则。对于每一种方法，作者都深入剖析了其背后的数学原理，并讨论了其优缺点、适用范围以及在实际应用中的挑战。我尤其对书中关于如何将脉冲时序信息有效编码为可学习的特征表示，以及如何设计合适的损失函数来引导SNNs进行有效学习的讨论印象深刻。这些内容为我打开了理解和应用SNNs的大门，让我看到了在AI领域，除了目前主流的深度学习之外，一条充满潜力和创新性的发展道路。
评分非常系统，除了有的地方写得有点不清楚，最后一章着墨不够。可能写教材会遇到的问题就是，编者需要介绍别人的工作，但是有的人自己的文章就写得不清楚，要怎么让转述的人说清楚。（一年零三个月的阅读工作量，check）
评分Reading begins to modify just like the synaptic modifications depend on spike timing, synaptic strength and #*&!~$*%>@...^o^...
评分Reading begins to modify just like the synaptic modifications depend on spike timing, synaptic strength and #*&!~$*%>@...^o^...
评分Reading begins to modify just like the synaptic modifications depend on spike timing, synaptic strength and #*&!~$*%>@...^o^...
评分Reading begins to modify just like the synaptic modifications depend on spike timing, synaptic strength and #*&!~$*%>@...^o^...
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有