Progress in Neural Information Processing. Volume 1 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Amari, Shun-Ichi; Xu, Lei; Chan, Lai-Wan

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:1997-11-1

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789813083035

丛书系列:

图书标签:

Neural Information Processing
Machine Learning
Artificial Intelligence
Deep Learning
Computational Neuroscience
Pattern Recognition
Data Mining
Cognitive Science
Algorithms
Optimization

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具体描述

《神经信息处理进展：卷一》本书为《神经信息处理进展》系列的开篇之作，汇集了神经科学、计算机科学、统计学、机器学习等多个领域的前沿研究成果，深入探讨了信息在神经系统中的编码、处理、传递与学习机制。本卷重点关注构成神经信息处理基础的核心理论与模型，为读者构建一个全面而深入的理解框架。核心内容聚焦：神经元模型与计算：本书深入剖析了不同层级的神经元模型，从经典的Hodgkin-Huxley模型到更为抽象的脉冲神经网络模型。重点阐述了单神经元和神经网络如何执行基本的计算任务，例如信号整合、阈值激活以及动态响应。研究人员将在此章节中发现关于神经元电生理特性、离子通道动力学以及其在信息编码中的作用的最新见解。神经信号编码理论：信息的神经表征是神经科学的核心问题之一。本卷详细介绍了多种神经信号编码策略，包括率编码（rate coding）、时间编码（temporal coding）、群体编码（population coding）以及稀疏编码（sparse coding）等。读者将了解不同编码方式的优缺点，以及它们在感知、运动控制和认知功能中的生物学依据和计算优势。感知信息处理的计算模型：本书系统梳理了视觉、听觉、触觉等感觉系统的信息处理过程，并提供了相关的计算模型。例如，在视觉皮层中，对边缘、方向、颜色等基本特征的提取过程，以及更高级别的物体识别和场景理解的计算框架。研究将聚焦于这些模型如何解释神经活动数据，并展望其在计算机视觉和模式识别领域的应用潜力。学习与可塑性的神经基础：神经系统强大的学习能力源于其内在的可塑性。本卷深入探讨了不同形式的突触可塑性，如长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），以及它们对神经网络功能的影响。此外，还介绍了诸如赫布规则（Hebbian learning）、反向传播（backpropagation）在生物学上的可能类比，以及强化学习（reinforcement loop）在神经系统中的实现机制。概率模型与贝叶斯推理：现代神经科学研究越来越依赖于概率统计方法来理解神经数据的复杂性。本卷引入了概率模型在神经信息处理中的应用，特别是贝叶斯推理框架。它解释了大脑如何利用不确定性信息进行推理、决策和预测，以及这些统计原理如何在神经回路层面得到实现。计算神经科学工具与方法：为了有效地研究神经信息处理，先进的计算工具和方法必不可少。本卷会介绍一些关键的计算神经科学技术，包括但不限于：模拟神经网络的软件框架、数据分析技术（如主成分分析、独立成分分析）、以及用于从大规模神经生理学数据中提取信息的新兴算法。本书的价值与读者群：《神经信息处理进展：卷一》适合所有对大脑如何处理信息感到好奇的科研人员、研究生以及对神经科学和人工智能交叉领域感兴趣的专业人士。本书不仅为神经科学家提供了新的计算视角来解释生物学现象，也为计算机科学家和工程师提供了从大脑设计智能系统的灵感。通过严谨的理论阐述和对最新研究的深入剖析，本书旨在成为该领域不可或缺的参考资料，为未来神经信息处理的研究奠定坚实的基础。本卷强调的是对基本原理的透彻理解，为后续卷中更复杂的议题（如认知功能、高级学习、类脑计算硬件等）打下坚实的基础。读者将在此获得一个清晰的框架，能够理解神经信息处理的“如何”和“为何”，为进一步的探索打开大门。