神經(jīng)動力學從單個神經(jīng)元到網(wǎng)絡與認知模型

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）