神經動力學從單個神經元到網絡與認知模型

Wulfram Gerstner

當我們做決策時大腦中發生了什么？是什么觸發了神經元使其發送信號？神經編碼是什么？本書對計算與理論神經科學領域進行了詳細、徹底的介紹，不僅包含了經典的主題例如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是計算神經科學實驗室的主任，也是瑞典洛桑聯邦理工學院的生命科學方向及計算機科學方向的教授。他在計算神經科學領域的研究集中在脈沖神經元模型及突觸可塑性，他曾給物理學家、計算機科學家、數學家和生命科學家講授過計算神經科學課程。同時，他還是《脈沖神經元模型》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 神經動力學的基礎，含第1-4章：1.導言：神經元及相關數學知識；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-發放神經元，含5-11章，5.非線性整合-發放模型；6.調整及放電模式；7.脈沖序列和神經編碼的變化；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.估計概率神經模型的參數；11.通過隨機神經元模型進行編碼與解碼。第三部分 神經元與集群活動網絡，含12-15章：12.神經元集群；13.連續性方程與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，含16-20章：16.競爭集群與決策；17.記憶與吸引子動力學；18.感知皮質場模型；19.突觸可塑性與學習；20.總結：可塑性網絡中的動力學。

本書全面地闡述神經元模型是如何與神經活動結合起來的有關內容。本書可以作為計算與理論神經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。結合每章最后的小結及練習，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學者的良伴。

馮多，碩士研究生

（中國科學院信息工程研究所）