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      神經(jīng)動力學從單個神經(jīng)元到網(wǎng)絡與認知模型

      2016-05-14 12:18WulframGerstner
      國外科技新書評介 2016年5期
      關鍵詞:可塑性脈沖動力學

      Wulfram Gerstner

      當我們做決策時大腦中發(fā)生了什么?是什么觸發(fā)了神經(jīng)元使其發(fā)送信號?神經(jīng)編碼是什么?本書對計算與理論神經(jīng)科學領域進行了詳細、徹底的介紹,不僅包含了經(jīng)典的主題例如HodgkinHuxley方程和Hopfield模型,也涵蓋了諸如生成線性模型、決策理論等領域中最新的研究成果。本書的首席作者Wulfram Gerstner是計算神經(jīng)科學實驗室的主任,也是瑞典洛桑聯(lián)邦理工學院的生命科學方向及計算機科學方向的教授。他在計算神經(jīng)科學領域的研究集中在脈沖神經(jīng)元模型及突觸可塑性,他曾給物理學家、計算機科學家、數(shù)學家和生命科學家講授過計算神經(jīng)科學課程。同時,他還是《脈沖神經(jīng)元模型》一書的合著者之一。

      在本書中,作者將計算與理論神經(jīng)學領域涉及到的概念進行了細致剖析,行文逐步深入,并使用了豐富的圖表和范例作為輔助。全書共分四個部分:第一部分 神經(jīng)動力學的基礎,含第1-4章:1.導言:神經(jīng)元及相關數(shù)學知識;2.離子通道與HodgkinHuxley模型;3.樹突和突觸;4.降維與相平面分析。第二部分 生成整合-發(fā)放神經(jīng)元,含5-11章,5.非線性整合-發(fā)放模型;6.調(diào)整及放電模式;7.脈沖序列和神經(jīng)編碼的變化;8.噪聲輸入模型:脈沖到達的阻擊9.噪聲輸出:逃逸速率及軟閾值;10.估計概率神經(jīng)模型的參數(shù);11.通過隨機神經(jīng)元模型進行編碼與解碼。第三部分 神經(jīng)元與集群活動網(wǎng)絡,含12-15章:12.神經(jīng)元集群;13.連續(xù)性方程與FokkerPlanck方法;14.準更新理論與積分方程解法;15.快速瞬變與速率模型。第四部分 認知動態(tài),含16-20章:16.競爭集群與決策;17.記憶與吸引子動力學;18.感知皮質(zhì)場模型;19.突觸可塑性與學習;20.總結(jié):可塑性網(wǎng)絡中的動力學。

      本書全面地闡述神經(jīng)元模型是如何與神經(jīng)活動結(jié)合起來的有關內(nèi)容。本書可以作為計算與理論神經(jīng)科學領域的入門讀物,讀者僅需要了解基礎的微分方程及概率學。結(jié)合每章最后的小結(jié)及練習,本書可以作為高年級大學生及低年級研究生的理想教材。另外,相信本書也會是相關領域?qū)W者的良伴。

      馮多,碩士研究生

      (中國科學院信息工程研究所)

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