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神經計算建模實戰(基於BrainPy)

  • 作者：王超名//陳嘯宇//張天秋//吳思|責編:馮琦
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121389238
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：246
人民幣：RMB 95 元      售價：元
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內容大鋼
    計算神經科學作為腦科學與人工智慧之間的橋樑，是一門高速發展的新興交叉學科。本書採用理論與實踐結合的方式為讀者講述計算神經科學的基礎知識。它從基礎的數學和物理原理出發，詳細介紹了各類神經元模型、突觸模型，以及具有不同結構和功能的網路模型，如興奮—抑制平衡網路、決策網路、連續吸引子網路、庫網路等。本書不僅講解了理論知識，還基於BrainPy（專門針對計算神經科學設計的編程框架）提供了實踐代碼，使讀者能夠動手模擬和分析神經系統的行為和性質。本書既可以作為計算神經科學的教材，也可以作為對該領域感興趣的讀者的參考書。
作者介紹
王超名//陳嘯宇//張天秋//吳思|責編:馮琦
目錄
第1篇  基礎知識
  第1章編程基礎知識
    1.1  安裝教程
      1.1.1  Linux與macOS系統
      1.1.2  Windows系統
      1.1.3  更新版本和環境
    1.2  JIT編譯下的編程基礎
      1.2.1  JIT編譯加速
      1.2.2  數據操作
      1.2.3  控制流
    1.3  動力學模型的編程基礎
      1.3.1  積分器
      1.3.2  更新函數
      1.3.3  突觸計算
      1.3.4  運行器
    1.4  查閱文檔
    1.5  本章小結
第2篇  神經元模型
  第2章神經元的電導模型
    2.1  神經元結構
    2.2  靜息膜電位
    2.3  等效電路
    2.4  電纜方程
      2.4.1  電纜方程的推導
      2.4.2  電信號在長直纖維中的被動傳播
    2.5  動作電位
      2.5.1  動作電位的定義
      2.5.2  動作電位的產生機制
      2.5.3  動作電位的遠距離傳播
    2.6  霍奇金—赫胥黎（HH）模型
      2.6.1  離子通道模型
      2.6.2  利用電壓鉗技術測量離子電流
      2.6.3  泄漏電流的測量
      2.6.4  INa和IK的測量
      2.6.5  HH模型的數學表達
    2.7  HH模型的編程實現
    2.8  本章小結
    2.9  拓展閱讀：求解門控變數n、h、m的表達式
      2.9.1  門拉變數n
      2.9.2  門控變數h
      2.9.3  門控變數m
  第3章  簡化神經元模型
    3.1  泄漏整合發放（LIF）模型
      3.1.1  LIF模型的定義
      3.1.2  LIF模型的動力學性質
      3.1.3  LIF模型的優點和缺點
    3.2  二次整合發放（QIF）模型
      3.2.1  QIF模型的定義
      3.2.2  QIF模型的動力學性質
      3.2.3  θ神經元模型

    3.3  指數整合發放（ExpIF）模型
      3.3.1  ExpIF模型的定義
      3.3.2  ExpIF模型的動力學性質
    3.4  適應性指數整合發放（AdEx）模型
      3.4.1  AdEx模型的定義
      3.4.2  AdEx模型的發放模式
      3.4.3  利用相平面分析法研究AdEx模型產生不同發放模式的動力學機制
    3.5  Izhikevich模型
      3.5.1  Izhikevich模型的定義
      3.5.2  Izhikevich模型的發放模式
      3.5.3  用分岔分析法研究Izhikevich模型在不同發放模式間的轉換
    3.6  Hindmarsh-Rose（HR）模型
      3.6.1  Hindmarsh-Rose模型的定義
      3.6.2  Hindmarsh-Rose模型產生簇發放的動力學機制
      3.6.3  Hindmarsh-Rose模型的其他發放模式
    3.7  泛化整合發放（GIF）模型
      3.7.1  GIF模型的定義
      3.7.2  GIF模型的動力學分析
    3.8  本章小結
第3篇  突觸及突觸可塑性模型
  第4章  突觸模型
    4.1  化學突觸
    4.2  化學突觸的現象學模型
      4.2.1  電壓跳變模型
      4.2.2  指數衰減模型
      4.2.3  Alpha函數模型
      4.2.4  雙指數衰減模型
    4.3  化學突觸的生理學模型
      4.3.1  建模離子通道的開放與關閉
      4.3.2  AMPA模型和GABAA模型
      4.3.3  NMDA模型
      4.3.4  GABAB模型
    4.4  電突觸模型
    4.5  本章小結
  第5章  突觸可塑性模型
    5.1  突觸短時程可塑性
    5.2  突觸長時程可塑性
      5.2.1  脈衝時序依賴可塑性（STDP）
      5.2.2  赫布學習法則
      5.2.3  Oja法則
      5.2.4  BCM法則
    5.3  本章小結
第4篇  神經網路模型
  第6章  興奮—抑制平衡網路
    6.1  興奮—抑制平衡網路的結構
    6.2  興奮—抑制平衡網路的編程實現
    6.3  興奮—抑制平衡網路的計算功能
    6.4  本章小結
  第7章  決策網路
    7.1  決策行為的研究背景

    7.2  脈衝決策網路
      7.2.1  脈衝決策網路的結構
      7.2.2  脈衝決策網路模型的編程實現
    7.3  發放頻率決策網路
      7.3.1  發放頻率決策網路的結構
      7.3.2  發放頻率決策網路模型的編程實現
      7.3.3  發放頻率決策網路模型的動力學分析
    7.4  本章小結
  第8章  連續吸引子網路
    8.1  吸引子網路
    8.2  連續吸引子網路的結構
    8.3  連續吸引子網路模型的編程實現
    8.4  連續吸引子網路模型的計算功能
      8.4.1  神經元群編碼
      8.4.2  平滑跟蹤
      8.4.3  其他計算功能
    8.5  本章小結
  第9章  庫網路
    9.1  庫網路的定義及發展背景
    9.2  回聲狀態網路的定義和限定條件
      9.2.1  回聲狀態網路的定義
      9.2.2  網路具有回聲性質的條件
    9.3  回聲狀態網路模型的編程實現
    9.4  回聲狀態網路的訓練
      9.4.1  周期（正弦）函數的擬合
      9.4.2  勞倫茲系統的預測
  第10章網路模型總結
參考文獻

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