The.Handbook.of.Brain.Theory.and.Neural.Networks

本书《The Handbook of Brain Theory and Neural Networks》是由Michael A. Arbib编辑的，第二版，由麻省理工学院出版，包含了关于脑科学和神经网络理论的全面内容。此书涉及的内容非常广泛，涵盖了从基础神经生物学、认知神经科学、神经元和生物网络的特性，到神经网络模型的动态和学习过程、感官系统、运动系统，以及在人工智能、机器人技术、心理学和语言学领域的应用等众多领域。 在基础神经生物学部分，书中讨论了生物神经元及其突触连接、神经可塑性、神经编码以及生物网络等关键话题。生物神经元是神经系统的基本单元，而突触则是神经元之间的连接点，这些是神经网络理论中的核心概念。神经可塑性是指神经系统适应环境变化的能力，包括结构和功能上的改变，这在学习和记忆等过程中有重要作用。神经编码是指神经元通过其动作电位来传递信息的方式。 书中还详细讨论了动态系统和人工神经网络的学习过程。动态系统理论是一门研究系统如何随时间演化的学科，可以应用于描述和解释神经网络的动态行为。人工神经网络的学习过程则是指网络通过算法调整其内部参数以优化性能的能力。 在感官系统方面，书中涉及了视觉和其他感官系统，如听觉、嗅觉等。视觉系统是人类和其他动物感知和理解外部世界的主要途径之一，书中对视觉处理的各个阶段进行了细致的分析，包括视觉感知、视觉注意力、形状和运动知觉等。其他感官系统同样具有各自的特点和处理机制，这些内容为理解整个感官信息处理过程提供了全面的视角。 在运动系统章节中，书中介绍了机器人技术与控制理论、运动模式发生器以及哺乳动物运动控制等内容。机器人技术与控制理论部分探讨了如何应用神经科学原理来设计智能机器人，而运动模式发生器则涉及产生连续运动模式的神经机制。哺乳动物运动控制部分则着重于动物体如何通过神经系统控制其运动。 本书的最后还讨论了神经网络理论在不同领域中的应用和实施，包括在人工智能、心理学、语言学和认知科学中的应用。在这些应用中，神经网络模型被用来模拟人类的认知功能，如学习、记忆、感知和决策等。 整体而言，《The Handbook of Brain Theory and Neural Networks》为读者提供了一个关于神经科学和神经网络理论的全面和深入的指南。从基础生物学的概念到复杂的模型和应用，该手册都是神经科学和计算神经科学领域不可或缺的资源。