Introduction to Neural and Cognitive Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Levine, Daniel S.

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2000-2

价格:$ 175.15

装帧:

isbn号码:9780805820058

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 神经科学
• 心理学
• 神经建模
• 认知建模
• 计算神经科学
• 认知科学
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• 心理学
• 数学建模
• 计算机科学

好的，这是一份关于一本名为《Introduction to Neural and Cognitive Modeling》的图书的详细简介，这份简介将着重描述本书不包含的内容，旨在提供一个清晰的图书边界和重点。 --- 图书简介：《Introduction to Neural and Cognitive Modeling》 本书旨在为读者提供一个坚实的基础，以便理解和应用神经科学与认知科学交叉领域中的核心建模方法。然而，为了确保内容的深度和焦点，本书在设计上明确排除了某些主题和技术。本导论将不会深入探讨以下核心领域： 一、关于深度学习与现代人工神经网络的复杂架构 本书的重点是建立对基础神经元动力学和认知过程建模的理解，而不是对当代深度学习（Deep Learning）的前沿应用进行详尽的介绍。 不包含内容详解： 1. 大规模Transformer模型或生成式对抗网络（GANs）： 读者将找不到关于BERT、GPT系列、或DALL-E等复杂网络架构的详细数学推导、训练范式（如自监督学习）或实际代码实现。本书的关注点停留在基本的、可解释的连接主义模型，如Hopfield网络、联想记忆模型或基础的反馈网络，而非数十亿参数的现代深度结构。 2. 卷积神经网络（CNNs）的深度应用与优化： 尽管本书可能会简要提及感受野的概念，但它不会涵盖现代图像识别、目标检测（如YOLO或R-CNN系列）的深入细节。优化算法的讨论将侧重于基础的梯度下降和误差反向传播的概念理解，而非涉及批归一化（Batch Normalization）、残差连接（Residual Connections）或高级正则化技术（如Dropout的细微调整）。 3. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）的最新进展： 涉及RL的部分将局限于经典的马尔可夫决策过程（MDPs）的基本框架和简单的Q-learning或TD(0)算法的介绍，旨在说明决策制定的动态过程。本书不会涉及深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）或Actor-Critic架构的复杂性。 二、关于生物神经元和分子机制的细节描述 本书关注于宏观的、功能性的计算建模，而非微观的生物物理学细节。 不包含内容详解： 1. 离子通道动力学与突触可塑性的生物化学基础： 本书不会深入讨论动作电位产生的精细离子通道（如电压门控钠钾通道）的动力学方程，也不会详细阐述长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的分子机制（如NMDA受体激活的钙离子内流）。 2. 详细的神经形态工程（Neuromorphic Engineering）： 虽然会涉及脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为一种生物学上更忠实的模型，但本书不会涉及SNNs的硬件实现、脉冲编码策略的生物学优化，或与专用SNN芯片的对接方法。 3. 解剖学和生理学的详尽图谱： 读者不应期望在这里找到关于皮层柱结构、特定神经递质的功能、或特定脑区（如海马体或前额叶皮层）的详细解剖学描述。建模的驱动力是认知功能，而非生物结构的精确复制。 三、关于高级数学工具和复杂优化理论的深入探究 本书旨在成为一本“导论”，因此它将使用读者在标准微积分、线性代数和概率论课程中已学到的工具，而不会偏离主题去深入探讨这些工具的纯数学理论。 不包含内容详解： 1. 变分推断（Variational Inference）的严格推导： 涉及到贝叶斯建模时，本书会介绍其基本思想（如最大后验估计或近似推理），但不会进行复杂的变分下界（ELBO）的数学推导、KL散度的性质分析，或涉及高级近似技术（如平均场近似的迭代过程）。 2. 随机过程和时间序列分析的高级理论： 对于涉及动态系统的部分，例如递归神经网络（RNN）的基础，模型会简化处理。关于Langevin动力学、HMMs（隐马尔可夫模型）的复杂推导，或MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的数学严谨性论证，均被排除在本导论的范围之外。 3. 大规模数值优化和并行计算： 本书关注于算法的逻辑结构，而不是其在GPU或分布式系统上的性能优化。涉及的例子将足够小，可以通过标准CPU环境进行验证，因此不会讨论CUDA编程、分布式梯度同步或张量计算的高效内存布局。 四、特定认知科学流派的深入理论辩论 本书将采取一种整合的、方法论导向的视角，而非侧重于某一特定认知理论学派的哲学或本体论争论。 不包含内容详解： 1. 语言学的生成语法（Generative Grammar）的详细批判： 虽然认知建模常用于语言处理，但本书不会深入探讨乔姆斯基式语法与连接主义模型在处理句法结构上的根本性差异和哲学冲突。 2. 哲学心智理论的全面综述： 读者不会找到关于“功能主义”与“取消主义”的详细哲学辩论，或关于“意识的困难问题”的深入讨论。本书将建模本身视为一种理解工具，而不是对心智本质的最终哲学断言。 3. 情感计算和情境感知系统的专业化研究： 情感建模在认知科学中占据重要地位，但本书的重点是信息处理和决策制定。关于情绪维度（如效价与唤醒度）的复杂动力学模型，或特定情绪（如恐惧、喜悦）的神经环路模型，不在本书的讨论范围之内。 总结 《Introduction to Neural and Cognitive Modeling》的价值在于为初学者构建一座清晰、可操作的桥梁，连接生物学启发的计算与基础的认知功能建模。它精心选择了那些能够揭示建模核心原理的简单、可解释的模型。因此，它是一个优秀的起点，但并非一个包罗万象的深度学习、神经生物学或高级数学教程。读者在本书中将掌握的是“如何思考和构建计算模型来模拟认知”的基本范式，而非追逐当前学术界最前沿、最复杂的工程实现。

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读完这本《神经与认知建模导论》，我感到知识体系得到了极大的充实，但过程也充满了挑战，这恰恰证明了其内容的深度和广度。这本书的写作风格非常严谨，充满了学术的重量感，它没有试图用花哨的语言来包装晦涩的理论，而是直接将核心的数学框架和计算原理呈现在读者面前。我尤其欣赏它在讨论不同建模范式时的客观性，既肯定了符号主义方法的逻辑美感，也深入探讨了联结主义模型的强大泛化能力。书中对时间序列数据的处理和递归网络的介绍部分，简直是教科书级别的示范——逻辑链条严密，从建立问题到提出解决方案，每一步都无可挑剔。不过，对于那些期待轻松入门的读者来说，这本书可能需要反复咀断，尤其是涉及到概率论和优化算法的部分，我不得不时常停下来，查阅相关的背景知识才能完全领悟作者的意图。但这正是一本优秀教材的价值所在：它迫使你思考，而不是被动接受。它更像是一位严格的导师，要求学生拿出真本事去啃下硬骨头。

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说实话，初次翻开《神经与认知建模导论》时，我曾担心它会像许多教科书一样，充斥着干燥的公式堆砌。然而，我很快发现自己错了。虽然这本书的理论深度毋庸置疑，但作者在阐述复杂的动力学系统时，总能找到一种诗意的平衡。举个例子，在解释兴奋性突触后电位的模型构建时，作者并没有生硬地抛出微分方程，而是先用生动的比喻勾勒出神经元接收信号的场景，然后再将这些场景精确地转化为数学语言。这种“从现象到模型”的叙事手法，极大地降低了理解的门槛。此外，书中对“不确定性”的处理尤为精彩，它没有将随机性视为模型的缺陷，而是将其融入到认知过程的核心，这与当代认知科学的前沿观点高度契合。对于那些希望将生物学直觉与严谨的计算方法结合起来的读者来说，这本书简直就是一座宝库。它提供了一种看待信息处理的全新框架，让我对未来的研究方向有了更清晰的定位。

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这本书的全面性和前瞻性令人赞叹。它不仅涵盖了经典的赫布学习、反向传播等核心算法，还花了不少篇幅探讨了更现代、更具生物合理性的学习规则和网络架构。我特别留意了书中关于脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）数据如何被整合到计算模型中的讨论，这部分内容极具价值，因为它弥合了纯理论模型与实验神经科学之间的鸿沟。作者在处理这些跨学科内容时表现出的游刃有余，让人深信此书是集大成之作。书中对模型的稳定性、可解释性以及与实际人脑功能映射的讨论，都达到了极高的专业水准，绝非敷衍了事。阅读过程中，我多次被书中对某些经典实验结果的“再解释”所折服，原来那些耳熟能详的实验数据，在新的建模视角下可以获得如此深刻的理解。对于任何一位严肃对待计算认知建模领域的研究人员或高阶学生来说，这本书都应该被列为必备参考书，它不仅仅是一本入门指南，更是一部可以反复研读的工具书和思想源泉。

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这本《神经与认知建模导论》真是一本令人印象深刻的书籍。我一直对人工智能和人脑的工作原理充满好奇，这本书恰好提供了一个绝佳的切入点。作者的叙述方式非常清晰，即使对于像我这样初次接触该领域的人来说，也能很快跟上节奏。书中对基础概念的介绍详尽而扎实，绝非那种浮于表面的泛泛之谈。特别让我赞赏的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实例和清晰的数学推导，将复杂的模型构建过程一步步拆解开来。例如，书中对早期感知机模型的深入剖析，不仅展现了其历史意义，更重要的是，它让我理解了现代神经网络的基石是如何奠定的。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个高级研讨会中，与领域内的专家进行着深入的思维碰撞。书籍的排版和图示设计也极为考究，那些复杂的网络结构图和函数曲线，在黑白印刷的页面上依然能清晰地传达信息，极大地提升了阅读体验。总的来说，这本书为我打开了一扇通往认知科学与计算神经科学交叉领域的大门，是寻求系统化知识的读者的理想选择。

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这本书的视角之独特，让我耳目一新。它似乎不仅仅是在介绍模型，更是在探讨“智能”的本质。我发现作者的叙述中暗含着一种哲学思辨，即我们用数学和算法来模拟生物智能时，究竟是模仿了“行为”还是“机制”。章节之间的过渡设计得十分巧妙，从宏观的认知架构到微观的神经元动态，逻辑上层层递进，形成了完整的知识闭环。与其他同类书籍相比，它在引入计算实验和仿真分析方面的篇幅明显更重，这对于实践导向的研究者来说是无价之宝。书中提供的那些案例分析，不仅仅是简单的代码展示，更是对特定认知现象（比如学习、记忆、决策）建模思路的深度解析，让人能从中窥见构建一个有效认知模型的思维路径。我特别喜欢其中对比不同时间尺度建模方法的讨论，那种对模型适用范围和局限性的深刻洞察，体现了作者深厚的学术功底和广阔的视野。这本书的价值在于，它教会你如何思考问题，而不仅仅是教会你解决某个特定问题。

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一本老书了，但是读完会有新发现的。要注意当时的表述和现在的表述形式上的不一样但是内容上的等价性。

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