Neuronal Networks of the Hippocampus pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Traub, Roger D./ Miles, Richard/ Schulman, Lawrence S. (CON)

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2008-5

价格:$ 73.45

装帧:

isbn号码:9780521063319

丛书系列:

图书标签:

• 神经科学
• 海马体
• 神经网络
• 记忆
• 学习
• 认知神经科学
• 大脑功能
• 神经元
• 突触可塑性
• 计算神经科学

《复杂系统中的信息编码与表征：跨学科视角下的新进展》 书籍简介 本书汇集了来自神经科学、计算生物学、信息论以及理论物理学等多个前沿领域的顶尖学者，旨在系统性地探讨复杂系统，特别是生物与人工神经网络，如何有效地从环境中获取、处理、存储和利用信息。我们不再局限于单一学科的范畴，而是构建了一个多维度的分析框架，以理解信息在高度非线性、大规模交互系统中涌现的机制和功能。 全书共分为五个主要部分，层层递进，从基础的数学工具到前沿的应用研究，为读者提供了一幅全面而深入的图景。 --- 第一部分：信息论基础与复杂系统的建模 本部分首先回顾了信息论在描述系统不确定性和复杂性方面的核心概念，如熵、互信息、条件熵等，并将其应用于描述高维动态系统的状态空间。重点在于如何用信息度量来量化生物或人工网络中的信息含量及其流动的效率。 第一章：超越香农极限：在噪声和约束下最优编码 本章深入探讨了在实际生物系统中普遍存在的噪声和资源限制条件下，信息如何被最优地编码。我们分析了如稀疏编码（Sparse Coding）、能量效率编码（Energy-Efficient Coding）等理论模型，这些模型试图解释感官皮层为何采用低功耗、高容量的表征方式。讨论了诸如“压缩感知”（Compressed Sensing）的原理如何在生物信息处理中得以体现，以及如何利用变分推断（Variational Inference）来估计潜在的、不可直接观测的系统状态。 第二章：图论与网络拓扑对信息传播的影响 信息流动的效率在很大程度上依赖于底层网络的拓扑结构。本章侧重于使用先进的图论工具（如小世界网络、无标度网络、模块化结构）来分析和模拟信息在层级网络中的传播动力学。我们引入了基于拉普拉斯特征分解的方法来研究网络模式识别的能力，并比较了不同连接模式（如随机连接、精确连接、基于距离的连接）对网络鲁棒性和信息传递容量的影响。特别关注了网络中的关键节点（Hubs）在信息汇聚和扩散中的核心作用。 --- 第二部分：非线性动力学与记忆的理论框架 复杂系统对信息的处理往往表现出显著的非线性特征。本部分聚焦于动态系统理论如何解释信息在网络中的持久化和整合。 第三章：临界性、相变与计算能力的涌现 我们探讨了系统动力学在“临界点”（Criticality）附近的特殊性质。研究表明，许多高效的信息处理系统（包括某些类型的神经网络）似乎运行在相变的边缘，这使得它们能够灵活地响应不同尺度的输入刺激。本章详细阐述了自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）理论，并讨论了如何利用信息论指标（如皮克-德尔伯夫指数）来实验性地识别和量化系统的临界状态及其计算优势。 第四章：遍历性、吸引子与长时程动力学 信息在系统中需要被“记住”或“集成”才能产生有意义的输出。本章关注循环网络和递归网络（RNNs）的长期行为。通过分析吸引子动力学（Attractor Dynamics），我们解释了持久性模式（如工作记忆或决策的形成）如何对应于系统状态空间中的特定轨迹或稳态。内容涵盖了随机动力学在吸引子捕获中的作用，以及如何通过控制网络参数来调节吸引子的稳定性与数量，从而影响系统的记忆容量和遗忘速率。 --- 第三部分：人工系统中的深度表征学习 本部分转向现代人工智能领域，特别是深度学习模型，从信息瓶颈和表征几何的角度来审视它们如何学习到有效的、可泛化的信息表征。 第五章：信息瓶颈原理在深度学习中的应用 信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）为理解深度神经网络的学习过程提供了一个强大的理论工具。本章解释了如何通过最小化输入与中间层表示之间的互信息，同时最大化中间层表示与输出目标之间的互信息，来指导网络的训练。我们分析了在不同训练阶段（如初始化、优化过程和最终收敛），隐藏层如何“压缩”不相关信息而“保留”预测有效信息，并探讨了不同网络结构（如卷积网络、Transformer）如何实现这一信息压缩策略。 第六章：表征空间的几何与流形学习 有效的表征意味着数据点在嵌入空间中被组织得具有清晰的几何结构。本章探讨了如何使用几何学工具（如黎曼几何、拓扑数据分析TDA）来描述深度网络学习到的特征空间（Feature Space）。研究了特定任务下，如物体识别或语义理解，其表征流形（Representation Manifold）的维度、曲率和拓扑结构。我们还讨论了如何通过“解耦”（Disentanglement）技术来分离表征空间中具有独立生成因子的维度，这对于模型的解释性和泛化性至关重要。 --- 第四部分：跨尺度信息整合与多模态处理 生物智能的突出特点在于其能够无缝地整合来自不同感官模态和不同时间尺度的大量信息。 第七章：时空信息处理的层次结构 本章聚焦于时间序列数据和序列学习。分析了如何通过递归和门控机制（如LSTM、GRU）来处理时间依赖性，并将其提升到更抽象的层次。我们引入了“因果推理”的概念，探讨网络如何区分相关性与真正的因果关系，以及在处理快速变化的瞬时信息和缓慢演变的背景信息时，不同层次的神经单元所扮演的角色。 第八章：多模态融合：一致性与冗余编码 当视觉、听觉和触觉信息汇集时，系统如何决定整合哪些信息以及如何整合？本章研究了多模态学习中的信息冗余与互补性。我们使用联合概率模型和信息理论方法来量化不同模态信息之间的重叠和独特贡献，并比较了早期融合（Early Fusion）和晚期融合（Late Fusion）在信息效率和鲁棒性方面的优劣。特别关注了在不确定性环境下，如何利用贝叶斯推理框架来加权和融合冲突的感官输入。 --- 第五部分：未来展望与计算伦理 本书的最后一部分将视野投向未来，探讨了信息科学的前沿挑战以及其社会和伦理意义。 第九章：涌现的智能与可解释性挑战 随着系统复杂性的增加，理解其内部运作机制变得越发困难。本章集中探讨了“可解释性人工智能”（XAI）的前沿方法，如基于激活最大化、梯度归因和局部解释模型（LIME/SHAP）的技术。讨论了如何利用信息论的工具（如局部互信息最大化）来反向工程复杂的决策过程，以期构建既强大又透明的计算模型。 第十章：信息过载、计算伦理与资源限制 在信息爆炸的时代，系统面临着前所未有的计算压力和伦理责任。本章从信息生态学的角度讨论了系统处理“垃圾信息”或对抗性攻击的能力。我们探讨了在构建高效计算系统时，如何平衡性能需求与能源消耗、数据隐私以及算法公平性之间的关系，强调了在追求信息最大化的同时，必须关注信息处理的社会影响和资源可持续性。 --- 受众群体： 本书适合于神经科学、认知科学、计算机科学、物理学以及应用数学等领域的博士生、研究人员以及关注复杂系统计算本质的专业人士。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础。通过跨学科的整合，本书旨在激发读者对信息如何在物质世界中产生意义和智能的新思考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆