معلومة

فرضيات حول الترميز العصبي والارتباطات العصبية للمفاهيم والاستدلال - على مستوى الخلايا العصبية والمشابك

فرضيات حول الترميز العصبي والارتباطات العصبية للمفاهيم والاستدلال - على مستوى الخلايا العصبية والمشابك


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

هل هناك بعض الفرضيات حول الترميز العصبي للغة ، والمفاهيم والتفكير المنطقي في الدماغ ، حول الارتباطات العصبية للأفكار؟ عندما أقوم بالبحث في الكتب ، أجد الكثير من الكتب حول الترميز العصبي ، لكنها في الغالب تتعلق بتمثيل المحفزات وتوليد الفعل وليس حول عمليات التفكير.

أنا مهتم بظهور العقل في الشبكات العصبية الشبيهة بالدماغ. أعتقد أن الإجابة النهائية لم يتم تقديمها بعد (وربما لن تفعل ذلك أبدًا) ، ولكن يجب أن تكون هناك بعض الفرضيات وسؤالي حول تلك الفرضيات.

أنا مهتم بالنظريات المجهرية فقط ، فقط على مستوى الخلايا العصبية والمشابك. أنا على دراية بالبحث الذي يستخدم الرنين المغناطيسي الوظيفي وتقنيات مماثلة ، لكنهم يستكشفون الرافعة الوسيطة فقط. GEVI (مؤشرات الجهد المهندسة وراثيًا) هي أدوات واعدة للاستكشاف المجهري وهناك جهود لاستخدامها. لذلك - يجب أن تكون هناك أيضًا فرضيات على المستوى المجهري حول ظهور العقل.


تيرينس جيه سيجنوفسكي

Terrence J. Sejnowski يشغل كرسي فرانسيس كريك في معهد سالك للدراسات البيولوجية وأستاذ متميز في جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو. كان عضوًا في اللجنة الاستشارية لمبادرة BRAIN لإدارة أوباما ورئيس مؤسسة معالجة المعلومات العصبية (NIPS). هو مؤلف ثورة التعلم العميق (مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا) وكتب أخرى.

موقع المؤلف سهم صغير

القشرة المخية الحديثة

يقوم الخبراء بمراجعة أحدث الأبحاث حول القشرة المخية الحديثة والنظر في الاتجاهات المحتملة للبحث في المستقبل.

على مدى العقد الماضي ، أدت التطورات التكنولوجية إلى زيادة كبيرة في المعلومات حول التنظيم الهيكلي والوظيفي للدماغ ، وخاصة القشرة الدماغية. لقد أدى هذا الانفجار في البيانات إلى توسيع قدرتنا بشكل جذري على توصيف الدوائر العصبية والتدخل بدقة أعلى بشكل متزايد ، ولكن من غير الواضح كيف أدى ذلك إلى فهمنا للآليات والعمليات الأساسية.

بحثًا عن إطار مفاهيمي لتوجيه الأبحاث المستقبلية ، يتناول الباحثون الرائدون في هذا المجلد التطور والتطور الجيني للبنى القشرية ، والشبكة العصبية القشرية ، والخصائص الوظيفية للدوائر العصبية والسكان. إنهم يستكشفون ما يشكل قدرات عقلية "بشرية فريدة" وما إذا كان يمكن مشاركة الحلول والحسابات العصبية عبر الأنواع أو إعادة توظيفها للقدرات البشرية الفريدة المحتملة.

المساهمون دانييل س.باسيت ، راندي م.برونو ، إليزابيث إيه بوفالو ، مايكل إي كولتر ، هيرمان كونتز ، ستانيسلاس ديهاين ، جيمس جيه ديكارلو ، باسكال فرايز ، كارل جي فريستون ، آصف أ.غزانفار ، آن ليز جيرو ، جوشوا غولد ، سكوت تي جرافتون ، جينيفر إم جروه ، إليزابيث أ.جروف ، ساسكيا هايجنز ، كينيث دي هاريس ، كريستين إم هاريس ، نيكولاس ج.هاتسوبولوس ، طارق إف حيدر ، تاكاو كيه هينش ، ويلاند ب. هاتنر ، ماتياس كاشوبي ، جيل لوران ، ديفيد إيه ليوبولد ، يوهانس ليوجرينغ ، بيلين لورنتي جالدوس ، جايسون إن ماكلين ، ديفيد إيه ماكورميك ، لوسيا ميلوني ، أنيش ميترا ، زولتان مولنار ، سيدني كي موشنيك ، باسكال نيترز ، مارسيل أوبرلاندر ، بيجان بيساران ، كريستوفر آي بيتكوف ، جوردون بيبا ، ديفيد بوبل ، ماركوس إي.رايشل ، باسكو راكيتش ، جون إتش رينولدز ، رايان ف.راوت ، جون إل.روبنشتاين ، أندرو ب.شوارتز ، تيرينس ج.سينوفسكي ، نيناد سيستان ، ديبرا إل.سيلفر ، وولف سينجر ، بيتر إل ستريك ، مايكل بي سترايكر ، ماريجانكا سور ، ماري إليزابيث ساذرلاند ، ماريا أنتونيتا توشيز ، ويليام إيه تايلر ، مارتن فينك ، كريستوفر أ.ولش ، بيري زورن

ثورة التعلم العميق

كيف يعمل التعلم العميق - من ترجمة Google إلى السيارات ذاتية القيادة إلى المساعدين الإدراكيين الشخصيين - على تغيير حياتنا وتحويل كل قطاع من قطاعات الاقتصاد.

لقد جلبت لنا ثورة التعلم العميق سيارات بدون سائق ، وتحسين ترجمة Google بشكل كبير ، وإجراء محادثات بطلاقة مع Siri و Alexa ، وأرباحًا هائلة من التداول الآلي في بورصة نيويورك للأوراق المالية. يمكن لشبكات التعلم العميق أن تلعب البوكر بشكل أفضل من لاعبي البوكر المحترفين وأن تهزم بطل العالم في Go. في هذا الكتاب ، يشرح تيري سيجنوفسكي كيف تحول التعلم العميق من كونه مجالًا أكاديميًا غامضًا إلى تقنية تخريبية في اقتصاد المعلومات.

لعب Sejnowski دورًا مهمًا في تأسيس التعلم العميق ، كواحد من مجموعة صغيرة من الباحثين في الثمانينيات الذين تحدوا النسخة السائدة القائمة على المنطق والرموز للذكاء الاصطناعي. النسخة الجديدة من AI Sejnowski وغيرها التي تم تطويرها ، والتي أصبحت تعلمًا عميقًا ، تغذيها البيانات بدلاً من ذلك. تتعلم الشبكات العميقة من البيانات بنفس الطريقة التي يختبر بها الأطفال العالم ، بدءًا من العيون الجديدة واكتساب المهارات اللازمة للتنقل في بيئات جديدة تدريجيًا. يمكن استخدام خوارزميات التعلم لاستخراج المعلومات من معلومات البيانات الخام لإنشاء معرفة معرفية تكمن وراء فهم يقود إلى الحكمة. في يوم من الأيام ، ستعرف السيارة ذاتية القيادة الطريق بشكل أفضل مما تعرفه وستقود بمهارة أكثر ، وستقوم شبكة التعلم العميق بتشخيص مرضك ، وسيزيد المساعد المعرفي الشخصي من دماغك البشري الهزيل. لقد استغرقت الطبيعة ملايين السنين لتطوير الذكاء البشري ، حيث يسير الذكاء الاصطناعي على مسار يُقاس بالعقود. يعدنا Sejnowski لمستقبل التعلم العميق.

الدماغ الحسابي ، إصدار الذكرى الخامسة والعشرين

إصدار الذكرى السنوية للعمل الكلاسيكي الذي أثر على جيل من علماء الأعصاب وعلماء الأعصاب الإدراكيين.

قبل الدماغ الحسابي في عام 1992 ، كانت الأطر المفاهيمية لوظيفة الدماغ تستند إلى سلوك الخلايا العصبية المفردة ، ويتم تطبيقها على مستوى العالم. في الدماغ الحسابي ، طور باتريشيا تشيرشلاند وتيرينس سيجنوفسكي إطارًا مفاهيميًا مختلفًا ، بناءً على مجموعات كبيرة من الخلايا العصبية. لقد فعلوا ذلك من خلال إظهار أن أنماط الأنشطة بين الوحدات في نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية المدربة لها خصائص تشبه تلك المسجلة من مجموعات الخلايا العصبية المسجلة واحدة تلو الأخرى. إنه أحد الكتب الأولى التي تجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي. تستهدف جمهورًا عريضًا من علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر وعلماء الإدراك والفلاسفة ، الدماغ الحسابي هو مكتوب لكل من الخبراء والمبتدئين. يقدم إصدار الذكرى السنوية هذه مقدمة جديدة للمؤلفين تضع الكتاب في سياق البحث الحالي.

أثر هذا النهج على جيل من الباحثين. حتى اليوم ، عندما يستطيع علماء الأعصاب التسجيل بشكل روتيني من مئات الخلايا العصبية باستخدام البصريات بدلاً من الكهرباء ، وقد بشرت مبادرة البيت الأبيض BRAIN لعام 2013 بعصر جديد في التقنيات العصبية المبتكرة ، وهي الرسالة الرئيسية لـ الدماغ الحسابي لا يزال ذا صلة.

اتجاهات جديدة في معالجة الإشارات الإحصائية

يقدم الباحثون الرائدون في معالجة الإشارات والحساب العصبي عملًا يهدف إلى تعزيز التفاعل والتلقيح المتبادل بين المجالين.

أثرت معالجة الإشارات والحساب العصبي بشكل منفصل وكبير على العديد من التخصصات ، لكن التخصيب المتبادل بين المجالين لم يبدأ إلا مؤخرًا. تُظهر الأبحاث الآن أن لكل منها الكثير لتعليمه للآخر ، حيث نرى أنواعًا متطورة للغاية من معالجة الإشارات ومستويات هرمية معقدة من الحساب العصبي يتم إجراؤها جنبًا إلى جنب في الدماغ. في اتجاهات جديدة في معالجة الإشارات الإحصائية، يقدم باحثون بارزون من كل من معالجة الإشارات والحساب العصبي عملاً جديدًا يهدف إلى تعزيز التفاعل بين التخصصين. تبدأ فصول الكتاب الأربعة عشر ، المقسمة بالتساوي تقريبًا بين معالجة الإشارات والحساب العصبي ، بالدماغ وتنتقل إلى الاتصال ومعالجة الإشارات وأنظمة التعلم. إنهم يدرسون موضوعات مثل كيف تساعدنا النماذج الحسابية على فهم معالجة معلومات الدماغ ، وكيف يمكن لآلة ذكية أن تحل "مشكلة حفلة الكوكتيل" من خلال "الاختبار النشط" في بيئة صاخبة ، وأساليب نمذجة البنية الرسومية والشبكات ، وعدم اليقين في اتصالات الشبكة ، النهج الهندسي لمعالجة الإشارات العمياء ، وخوارزميات التعلم النظري للعبة ، ونماذج المشغل التي يمكن ملاحظتها (OOMs) كبديل لنماذج ماركوف المخفية (HMMs).

تشكيل الخرائط ذاتية التنظيم

أسس الحساب العصبي

يقدم هذا الكتاب لمحة عامة عن تشكيل الخرائط ذاتية التنظيم ، بما في ذلك التطورات الأخيرة. تشكل الخرائط ذاتية التنظيم فرعًا من التعلم غير الخاضع للإشراف ، وهو دراسة ما يمكن تحديده بشأن الخصائص الإحصائية لبيانات الإدخال دون تعليقات صريحة من المعلم. المقالات مأخوذة من مجلة Neural Computation ، ويتكون الكتاب من خمسة أقسام. يبحث القسم الأول في محاولات نمذجة تنظيم الخرائط القشرية وفي نظرية وتطبيقات خوارزميات الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الصلة. يحلل القسم الثاني الخرائط الطبوغرافية وتشكيلها عبر وظائف موضوعية. يناقش القسم الثالث الخرائط القشرية لخصائص التحفيز. يناقش القسم الرابع الخرائط ذاتية التنظيم لتحليل البيانات بدون إشراف. يناقش القسم الخامس امتدادات الخرائط ذاتية التنظيم ، بما في ذلك تطبيقان مفاجئان لخوارزميات التعيين لمشكلات علوم الكمبيوتر القياسية: التحسين التوافقي والفرز.

المساهمون JJ Atick ، ​​HG Barrow ، HU Bauer ، CM Bishop ، HJ Bray ، J. Bruske ، JML Budd ، M. Budinich ، V. Cherkassky ، J. Cowan ، R. Durbin ، E. Erwin ، GJ Goodhill ، T. Graepel ، D . Grier، S. Kaski، T. Kohonen، H. Lappalainen، Z. Li، J. Lin، R. Linsker، SP Luttrell، DJC MacKay، KD Miller، G. Mitchison، F. Mulier، K. Obermayer، C. بيبينبروك ، إتش ريتر ، ك.شولتن ، تي جيه سيجنوفسكي ، إس سميرناكيس ، جي سومر ، إم سفينسن ، آر سيليسكي ، إيه أوتسوجي ، سي كي آي ويليامز ، إل ويسكوت ، إل شو ، إيه يويلي ، ج. تشانغ

نماذج رسومية

أسس الحساب العصبي

يجسد هذا الكتاب التفاعل بين الإطار الرسمي العام للنماذج الرسومية واستكشاف خوارزمية ومعماريات جديدة. تتراوح الاختيارات من الأوراق التأسيسية ذات الأهمية التاريخية إلى النتائج في طليعة البحث.

تستخدم النماذج الرسومية الرسوم البيانية لتمثيل التوزيعات الاحتمالية المشتركة ومعالجتها. لديهم جذورهم في الذكاء الاصطناعي والإحصاءات والشبكات العصبية. تجعل الشكلية الرياضية النظيفة لإطار عمل النماذج الرسومية من الممكن فهم مجموعة واسعة من المناهج المستندة إلى الشبكة للحساب ، وعلى وجه الخصوص لفهم العديد من خوارزميات الشبكة العصبية والمعماريات كحالات لمنهجية احتمالية أوسع. كما أنه يجعل من الممكن تحديد الميزات الجديدة لخوارزميات الشبكة العصبية وبنياتها وتوسيعها لتشمل نماذج رسومية أكثر عمومية. يجسد هذا الكتاب التفاعل بين الإطار الرسمي العام للنماذج الرسومية واستكشاف الخوارزميات والبنى الجديدة. تتراوح الاختيارات من الأوراق التأسيسية ذات الأهمية التاريخية إلى النتائج في طليعة البحث.

المساهمون أتياس ، سي إم بيشوب ، بي جي فراي ، زي.غيراماني ، دي هيكيرمان ، جي إي هينتون ، آر هوفمان ، را جاكوبس ، مايكل آي جوردان ، إتش جي كابين ، إيه كروغ ، آر نيل ، إس كيه ريس ، إف بي رودريغيز ، LK Saul، Terrence J. Sejnowski، P. Smyth، ME Tipping، V. Tresp، Y. Weiss

الرموز العصبية والتمثيلات الموزعة

أسس الحساب العصبي

منذ تأسيسها في عام 1989 بواسطة Terrence Sejnowski ، الحساب العصبي أصبحت المجلة الرائدة في هذا المجال. أسس الحساب العصبي يجمع ، حسب الموضوع ، أهم الأوراق التي ظهرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية.

يركز المجلد الحالي على الرموز والتمثيلات العصبية ، والموضوعات ذات الأهمية الواسعة لعلماء الأعصاب والمصممين. الموضوعات التي تم تناولها هي: كيف تقوم الخلايا العصبية بتشفير المعلومات من خلال أنماط إطلاق النار المحتملة ، وكيف تمثل مجموعات الخلايا العصبية المعلومات ، وكيف تستخدم الخلايا العصبية الفردية المعالجة التغصنية والخصائص الفيزيائية الحيوية للمشابك لفك تشفير القطارات المرتفعة. تشمل الأوراق مجموعة واسعة من مستويات التحقيق ، من التشعبات والخلايا العصبية إلى الشبكات والأنظمة.

تعليم غير مشرف عليه

أسس الحساب العصبي

منذ تأسيسها في عام 1989 من قبل Terrence Sejnowski ، أصبحت Neural Computation المجلات الرائدة في هذا المجال. تجمع "أسس الحساب العصبي" ، حسب الموضوع ، أهم الأوراق البحثية التي ظهرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية. يركز هذا الحجم من أسس الحساب العصبي ، على خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف ، على خوارزميات تعلم الشبكة العصبية التي لا تتطلب معلمًا واضحًا. الهدف من التعلم غير الخاضع للإشراف هو استخراج تمثيل داخلي فعال للبنية الإحصائية المتضمنة في المدخلات. توفر هذه الخوارزميات رؤى حول تطور القشرة الدماغية والتعلم الضمني عند البشر. كما أنها تهم المهندسين العاملين في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام الذين يسعون للحصول على تمثيل فعال لبيانات الإدخال الخام.

الدماغ الحسابي

يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال.

كيف تتفاعل مجموعات الخلايا العصبية لتمكين الكائن الحي من الرؤية واتخاذ القرار والتحرك بشكل مناسب؟ ما هي المبادئ التي بموجبها تمثل شبكات الخلايا العصبية وتحسبها؟ هذه هي الأسئلة المركزية التي تم بحثها الدماغ الحسابي. يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال. الدماغ الحسابي هو أول كتاب موحد ويمكن الوصول إليه على نطاق واسع ليجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي.

يمكن لنماذج الكمبيوتر المقيدة بالبيانات البيولوجية العصبية أن تساعد في الكشف عن كيف - شبكات من الخلايا العصبية تفرز الإدراك والسلوك - يمكن أن تؤدي تفاعلاتها الفيزيائية إلى نتائج عالمية في الإدراك والسلوك ، وكيف تُستخدم خصائصها الفيزيائية لترميز المعلومات وحلول الحساب. الدماغ الحسابي يركز بشكل أساسي على ثلاثة مجالات: الإدراك البصري والتعلم والذاكرة والتكامل الحسي. تمت مناقشة أمثلة نماذج الكمبيوتر الحديثة في هذه المجالات بالتفصيل ، مع إبراز نقاط القوة والضعف ، واستخراج المبادئ المطبقة على المجالات الأخرى. يوضح تشرشلاند وسيجنوفسكي كيف يمكن لكل من النماذج المجردة والنماذج الواقعية من الناحية البيولوجية العصبية أن يكون لها أدوار مفيدة في علم الأعصاب الحسابي ، ويتوقعان التطور المشترك للنماذج والتجارب على العديد من مستويات التنظيم ، من الخلايا العصبية إلى النظام.

الدماغ الحسابي يخاطب جمهورًا عريضًا: علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر وعلماء الإدراك والفلاسفة. هو مكتوب لكل من الخبير والمبتدئ. يتم تقديم نظرة عامة أساسية عن علم الأعصاب والنظرية الحاسوبية ، تليها دراسة لبعض أعمال النمذجة الأحدث والأكثر تعقيدًا في سياق البحوث البيولوجية العصبية ذات الصلة. يتم شرح المصطلحات الفنية بوضوح في النص ، ويتم توفير التعريفات في مسرد شامل. يحتوي الملحق على ملخص للتقنيات العصبية الحيوية.

الدماغ الحسابي هو أول كتاب موحد ويمكن الوصول إليه على نطاق واسع ليجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي. يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال.

سلسلة علم الأعصاب الحسابي

مساهم

دورة تمهيدية في علم الأعصاب الحسابي

كتاب مدرسي للطلاب ذوي الخلفية المحدودة في الرياضيات وترميز الكمبيوتر ، مع التركيز على دروس الكمبيوتر التي توجه القراء في إنتاج نماذج للسلوك العصبي.

يعلم هذا النص التمهيدي الطلاب فهم ومحاكاة وتحليل السلوكيات المعقدة للخلايا العصبية الفردية ودوائر الدماغ. إنه مبني على دروس الكمبيوتر التي توجه الطلاب في إنتاج نماذج للسلوك العصبي ، مع كود Matlab المرتبط المتاح مجانًا عبر الإنترنت. من هذه النماذج ، يتعلم الطلاب كيف تعمل الخلايا العصبية الفردية وكيف ، عند الاتصال ، تتعاون الخلايا العصبية في الدائرة. يوضح الكتاب من خلال نماذج محاكاة كيف يمكن أن تنشأ التذبذبات وقابلية التعدد وانتعاش ما بعد التحفيز والفوضى داخل أي من الخلايا العصبية أو الدوائر المفردة ، ويستكشف أدوارها في الدماغ.

يقدم الكتاب أولاً خلفية أساسية في علم الأعصاب والفيزياء والرياضيات وماتلاب ، مع تفسيرات موضحة بالعديد من الأمثلة. تغطي الفصول اللاحقة قطارات السنبلة المفردة لإنتاج العصبونات والسرعات والعمليات الإدراكية الأساسية النماذج القائمة على الموصلية ، ومحاكاة الوصلات المشبكية ، ونماذج معدل إطلاق الأنظمة الديناميكية لتشغيل الدائرة واسعة النطاق ومكوناتها اللدونة المتشابكة وتقنيات لتحليل مجموعات البيانات السكانية للخلايا العصبية ، بما في ذلك تحليل المكونات الرئيسية ، ونمذجة ماركوف المخفية ، وفك تشفير بايزي.

يمكن الوصول إلى الكتاب الجامعيين في علوم الحياة ذوي الخلفية المحدودة في الرياضيات وترميز الكمبيوتر ، ويمكن استخدام الكتاب في نهج تدريسي "مقلوب" أو "مقلوب" ، مع تخصيص وقت الفصل للعمل العملي على دروس الكمبيوتر. يمكن أن يكون أيضًا مصدرًا لطلاب الدراسات العليا في علوم الحياة الذين يرغبون في اكتساب مهارات الحوسبة ومعرفة أعمق بالوظيفة العصبية والدوائر العصبية.

علم الأحياء الكمي

النظرية والطرق الحسابية والنماذج

مقدمة للنمذجة الكمية للعمليات البيولوجية ، وتقديم مناهج النمذجة ، والمنهجية ، والخوارزميات العملية ، وأدوات البرمجيات ، وأمثلة على البحث الحالي.

تعد النمذجة الكمية للعمليات البيولوجية بتوسيع نطاق البحث البيولوجي من علم المراقبة والاكتشاف إلى علم التنبؤ الدقيق والتحليل الكمي. يسعى مجال البيولوجيا الكمية سريع النمو إلى استخدام القدرات التكنولوجية والحاسوبية الناشئة في علم الأحياء لنمذجة العمليات البيولوجية. يقدم هذا الكتاب المدرسي مقدمة لنظرية وأساليب وأدوات علم الأحياء الكمي.

يقدم الكتاب أولاً أسس النمذجة البيولوجية ، مع التركيز على بعض الأشكال الشكلية الأكثر استخدامًا. ثم يقدم المنهجية الأساسية للتحليلات الموجهة بالنموذج للبيانات البيولوجية ، والتي تغطي طرقًا مثل إعادة بناء الشبكة ، والتقدير الكمي لعدم اليقين ، والخوارزميات العملية للتصميم التجريبي وحزم البرامج لنمذجة النظم البيولوجية وأمثلة محددة لبحوث البيولوجيا الكمية الحالية والأساليب المتخصصة ذات الصلة. تقدم معظم الفصول مشاكل ، تتقدم من البسيط إلى المعقد ، والتي تختبر إتقان القارئ لمثل هذه التقنيات الرئيسية مثل المحاكاة الحتمية والعشوائية وتحليل البيانات. تتضمن العديد من الفصول مقتطفات من التعليمات البرمجية التي يمكن استخدامها لإعادة إنشاء التحليلات وإنشاء أرقام متعلقة بالنص. يتم تقديم الأمثلة بلغات الحوسبة الثلاث الشائعة: Matlab و R و Python. تكمل النص مجموعة متنوعة من الموارد عبر الإنترنت.

المحررون هم المنظمون منذ فترة طويلة لمدرسة q-bio الصيفية السنوية ، التي تأسست في عام 2007. من خلال المدرسة ، ساعد المحررون في تدريب أكثر من 400 طالب زائر في لوس ألاموس ، نيو مكسيكو ، سانتا في ، نيو مكسيكو ، سان دييغو ، CA، Albuquerque، NM، and Fort Collins، CO. هذا الكتاب مستوحى من مناهج المدرسة ، وقد شارك معظم المساهمين في المدرسة كطلاب أو محاضرين أو كليهما.

المساهمون جون إتش أبيل ، روبرتو بيرتولوسو ، دانييلا بيسوزي ، مايكل إل بلينوف ، كلايف جي بوشر ، فيونا أ. براين دراجرت ، شون فانسر ، جاريث دبليو فيرنلي ، ديرك فاي ، زاكاري فوكس ، رامون غريما ، أندرياس هيلاندر ، ستيفان هيلاندر ، ديفيد هوفمان ، داميان هيرنانديز ، ويليام س.هللافسيك ، جيانجون هوانج ، توماسز جيتكا ، دونجيا جيا ، موهيت كومار جوملي ، بوريس ن.خلودنكو ، ماركيك كيميل ، ميشاي كوموروفسكي ، جانهوي لان ، هيسوب لي ، هربرت ليفين ، ليزلي إم لوف ، جايسون جي لومنيتز ، أرد إيه لويس ، جرانت ليث ، كارمن مولينا-باريس ، إيون إي مورارو ، أندرو موغلر ، بريان مونسكي ، جو ناتالي ، إيليا نيمنمان ، كارول نينايتوسكي ، ماركو إس نوبيل ، ماريا نوفيكا ، سارة أولسون ، آلان س.بيرلسون ، ليندا بيتزولد ، سرينيفاسان بونامبالام ، آريا بورزانجاني ، روي إم ريبيرو ، ويليام ريموند ، ويليام ريموند ، هربرت م.ساورو ، مايكل إيه سافاجو ، أبهيوداي سينغ ، جيمس سي شاف ، بوريس إم سليبتشينكو ، توماس آر سوكولوفسكي ، بيتر دو إل سي ، أندريا تانغيرلوني ، بيتر رين تين وولد ، فيليب توماس ، كارين تكاش توزمان ، ليف إس. تسيمرينج ، دان فاسيليسكو ، مارجريتيس فولوتيس ، ليزا ويبر

من الخلايا العصبية إلى الإدراك عبر علم الأعصاب الحسابي

كتاب مدرسي شامل ومتكامل ويمكن الوصول إليه يقدم موضوعات علم الأعصاب الأساسية من منظور حسابي ، ويتتبع مسارًا من الخلايا والدوائر إلى السلوك والإدراك.

يقدم هذا الكتاب المدرسي مجموعة واسعة من الموضوعات في علم الأعصاب من منظور حسابي. يقدم مقدمة شاملة ومتكاملة للموضوعات الأساسية ، باستخدام الأدوات الحسابية لتتبع مسار من الخلايا العصبية والدوائر إلى السلوك والإدراك. علاوة على ذلك ، تُظهر الفصول كيف أن علم الأعصاب الحسابي - طرق نمذجة التفاعلات السببية الكامنة وراء الأنظمة العصبية - يكمل البحث التجريبي في تطوير فهم الدماغ والسلوك.

تغطي الفصول - كل ذلك من قبل رواد في هذا المجال ، وتم دمجها بعناية من قبل المحررين - مواضيع مثل المرونة العصبية للتحكم في الحركة والتحكم الحركي ، والتعديل العصبي ، والتعلم المعزز الرؤية واللغة - جوهر الإدراك البشري.

يمكن استخدام الكتاب للدورات المتقدمة على مستوى البكالوريوس أو الدراسات العليا. يقدم كل الخلفية الضرورية في علم الأعصاب بما يتجاوز الحقائق الأساسية حول الخلايا العصبية ونقاط الاشتباك العصبي والأفكار العامة حول بنية ووظيفة الدماغ البشري. يجب أن يكون الطلاب على دراية بالمعادلات التفاضلية ونظرية الاحتمالات ، وأن يكونوا قادرين على التقاط أساسيات البرمجة في MATLAB و / أو Python. تتوفر الشرائح والتمارين والمواد المساعدة الأخرى مجانًا على الإنترنت ، وقد تم توثيق العديد من النماذج الموضحة في الفصول في قاعدة بيانات عمليات الدماغ ، BODB (والتي تم وصفها أيضًا في فصل من كتاب).

المساهمون أربيب ، وجوزيف آيرز ، وجيمس بدنار ، وأندريه بيكانسكي ، وجيمس ج. فورد دوميني ، بيير إينيل ، جان مارك فيلوس ، ستيفانو فوسي ، ولفرام غيرستنر ، فرانك جراسو ، جاكلين أ. وليام دبليو ليتون ، وتوماسو بوجيو ، وجون بوريل ، وتوني جيه. بريسكوت ، وجون رينزل ، وإدموند رولز ، وجوناثان روبين ، ونيكولاس شفايغوفر ، ومحمد أ. وانج ، كريستوفر ويليامز ، رانسوم ويندر ، آلان ل

دراسات حالة في تحليل البيانات العصبية

دليل لعالم الأعصاب الممارس

دليل عملي لتقنيات تحليل البيانات العصبية يقدم عينات من مجموعات البيانات وطرق عملية لتحليل البيانات.

مع تزايد تعقيد البيانات العصبية ، يحتاج علماء الأعصاب الآن إلى مهارات في برمجة الكمبيوتر والإحصاءات وتحليل البيانات. يعلم هذا الكتاب تقنيات عملية تحليل البيانات العصبية من خلال تقديم أمثلة لمجموعات البيانات وتطوير تقنيات وأدوات لتحليلها. يبدأ كل فصل بمثال محدد للبيانات العصبية ، والذي يحفز طرق التحليل الرياضية والإحصائية التي يتم تطبيقها بعد ذلك على البيانات. هذا النهج العملي العملي فريد من نوعه بين كتب وأدلة تحليل البيانات ، ويزود القارئ بالأدوات اللازمة لتحليل البيانات العصبية في العالم الحقيقي.

يبدأ الكتاب بمقدمة إلى MATLAB ، منصة البرمجة الأكثر شيوعًا في علم الأعصاب ، والتي يتم استخدامها في الكتاب. (يمكن للقراء المطلعين على MATLAB تخطي هذا الفصل وقد يقررون التركيز على نوع البيانات أو نوع الطريقة.) يستمر الكتاب في تغطية بيانات المجال العصبي وبيانات القطار السريع والتحليل الطيفي والنماذج الخطية المعممة والتماسك والاقتران عبر التردد . يقدم كل فصل دراسة حالة قائمة بذاتها يمكن استخدامها بشكل منفصل كجزء من تحقيق مستهدف. يتضمن الكتاب بعض المناقشات الرياضية ولكنه لا يركز على النظرية الرياضية أو الإحصائية ، ويؤكد على الجانب العملي بدلاً من ذلك. يتم تضمين المراجع للقراء الذين يرغبون في استكشاف النظرية بشكل أعمق. تتوفر البيانات ورمز MATLAB المصاحب مجانًا على موقع المؤلفين. يمكن استخدام الكتاب في دورات المستوى الأعلى للطلاب الجامعيين أو الدراسات العليا أو كمرجع مهني.

يتوفر إصدار من هذا الكتاب المدرسي مع جميع الأمثلة في Python على https://mark-kramer.github.io/Case-Studies-Python/

اللحاء المرئي والشبكات العميقة

تعلم التمثيلات الثابتة

إطار رياضي يصف تعلم التمثيلات الثابتة في التيار البطني ، ويقدم التطوير النظري والتطبيقات.

يُعتقد أن التيار البصري البطني يكمن وراء التعرف على الأشياء في الرئيسيات. على مدار الخمسين عامًا الماضية ، طور الباحثون سلسلة من النماذج الكمية التي أصبحت مخلصة بشكل متزايد للعمارة البيولوجية. في الآونة الأخيرة ، تم تدريب شبكات الالتفاف للتعلم العميق - والتي لا تعكس العديد من السمات المهمة لبنية التيار البطني وعلم وظائف الأعضاء - بمجموعات بيانات كبيرة للغاية ، مما أدى إلى إنتاج خلايا عصبية نموذجية تحاكي التعرف على الأشياء ولكنها لا تشرح طبيعة العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها في التيار البطني. يطور هذا الكتاب إطارًا رياضيًا يصف تعلم التمثيلات الثابتة للتيار البطني وهو وثيق الصلة بشكل خاص بشبكات التعلم التلافيفية العميقة.

يقترح المؤلفون نظرية تستند إلى الفرضية القائلة بأن الهدف الحسابي الرئيسي للتيار البطني هو حساب التمثيلات العصبية للصور غير المتغيرة للتحولات الشائعة في البيئة المرئية والتي يتم تعلمها من تجربة غير خاضعة للإشراف. يصفون إطارًا نظريًا عامًا لنظرية حسابية للثبات (مع التفاصيل والأدلة المقدمة في الملاحق) ثم يراجعون تطبيق النظرية على المسار الأمامي للتيار البطني في القشرة البصرية الرئيسية.

حساب الدماغ كتجريد هرمي

حجة مفادها أن تعقيدات وظيفة الدماغ يمكن فهمها بشكل هرمي ، من حيث مستويات التجريد المختلفة ، مثل حوسبة السيليكون.

قد تشير الاختلافات الهائلة بين الدوائر العصبية للدماغ ودائرة السيليكون في الكمبيوتر إلى أنه لا يوجد شيء مشترك بينهما. في الواقع ، كما تجادل دانا بالارد في هذا الكتاب ، فإن الأدوات الحسابية ضرورية لفهم وظيفة الدماغ. يوضح بالارد أن التنظيم الهرمي للدماغ له العديد من أوجه التشابه مع التنظيم الهرمي للحوسبة كما هو الحال في حوسبة السيليكون ، يمكن تبسيط تعقيدات حساب الدماغ بشكل كبير عندما يتم حسابها في مستويات مختلفة من التجريد.

بالاعتماد على عدة عقود من التقدم في علم الأعصاب الحسابي ، جنبًا إلى جنب مع النتائج الأخيرة في منهجيات التعلم المعززة والبايزية ، فإن بالارد عامل القضايا الحسابية الرئيسية للدماغ من حيث مكانها الطبيعي في التسلسل الهرمي الشامل. كل من هذه العوامل يؤدي إلى منظور جديد. يركز المستوى العصبي على وظائف الدماغ الأمامي الأساسية ويوضح كيف تملي متطلبات المعالجة الاستخدام المكثف للدوائر القائمة على التوقيت والتنظيم العام للذاكرة الجدولية. تعمل منظمة مستوى التجسيد بشكل عكسي ، مما يجعل الاستخدام المكثف لتعدد الإرسال والمعالجة حسب الطلب لتحقيق حساب موازٍ سريع. يركز مستوى الوعي على تمثيلات الدماغ للعاطفة والانتباه والوعي ، مما يدل على أنها يمكن أن تعمل باقتصاد كبير في سياق الركائز العصبية والتجسيدية.

مبادئ ديناميات الدماغ

تفاعلات الدولة العالمية

المناهج التجريبية والنظرية لديناميات الدماغ العالمية التي تعتمد على أحدث الأبحاث في هذا المجال.

يعتبر اعتبار الوقت أو الديناميكيات أمرًا أساسيًا لجميع جوانب النشاط العقلي - الإدراك والإدراك والعاطفة - لأن السمة الرئيسية لنشاط الدماغ هي التغيير المستمر لحالات الدماغ الأساسية حتى في بيئة ثابتة. بدأ تطبيق الديناميات غير الخطية على دراسة نشاط الدماغ في الازدهار في التسعينيات عندما اقترن بالملاحظات التجريبية من الملاحظات المورفولوجية والفسيولوجية الحديثة. يقدم هذا الكتاب وجهات نظر حول ديناميكيات الدماغ التي تعتمد على أحدث التطورات في البحث في هذا المجال. يتضمن مساهمات من كل من المنظرين والتجريبيين ، ويقدم معالجة انتقائية للقضايا الأساسية.

تتراوح الموضوعات التي تم تناولها من المناهج التجريبية والحسابية إلى ديناميكيات الدماغ العابرة إلى مبدأ الطاقة الحرة كنظرية عالمية للدماغ. يختتم الكتاب بدليل قصير ولكنه صارم للديناميكيات اللاخطية الحديثة وتطبيقها على الديناميكيات العصبية.

التعلم والتحكم البيولوجي

كيف يبني الدماغ التمثيلات ، ويتنبأ بالأحداث ، ويتخذ القرارات

إطار نظري جديد يصف الأساس المنطقي المحتمل للانتظام في كيفية تحركنا ، وكيف نتعلم ، وكيف يتنبأ دماغنا بالأحداث.

في التعلم والتحكم البيولوجييقدم كل من رضا شادمر وساندرو موسى إيفالدي إطارًا نظريًا لفهم انتظام تصورات الدماغ ، وردود أفعاله على المحفزات الحسية ، والتحكم في الحركات. يقدمون حسابًا للإدراك باعتباره مزيجًا من التنبؤ والملاحظة: يبني الدماغ نماذج داخلية تصف ما يجب أن يحدث ثم يجمع هذا التنبؤ مع التقارير الواردة من النظام الحسي لتكوين اعتقاد.

بالنظر إلى سيطرة الدماغ على الحركات ، والاختلافات على الرغم من أوجه التشابه الميكانيكية الحيوية بين كبار السن والشباب ، والأشخاص الأصحاء وغير الصحيين ، والبشر والحيوانات الأخرى ، قام شادمهر وموسى إيفالدي بمراجعة الأدلة التي تشير إلى أن الأوامر الحركية تعكس قرارًا اقتصاديًا يتخذه دماغنا يزن المكافأة والجهد . تشير هذه الأدلة أيضًا إلى أن الدماغ يفضل الحصول على المكافأة عاجلاً وليس آجلاً ، مما يقلل من قيمة المكافأة أو ينقصها بمرور الوقت حيث تتغير قيمة المكافأة المتوقعة في الدماغ بمرور الوقت (بسبب التطور أو المرض أو التطور) ، فإن شكل حركاتنا سيتغير أيضًا.

تزود النماذج الداخلية التي شكلها الدماغ الدماغ بمهارة البقاء الأساسية: القدرة على التنبؤ بناءً على الملاحظات السابقة. تقدم المفاهيم الرسمية التي قدمها شادمير وموسى إيفالدي طريقة لوصف كيفية تشكل التمثيلات ، وما هي البنية التي تمتلكها ، وكيف يمكن اختبار المفاهيم النظرية.

هندسة التحكم العصبي

التقاطع الناشئ بين نظرية التحكم وعلم الأعصاب

كيف يمكن تطبيق الأساليب الجديدة القوية في هندسة التحكم غير الخطية على علم الأعصاب ، من صياغة النموذج الأساسي إلى التطبيقات الطبية المتقدمة.

على مدار الستين عامًا الماضية ، كانت الأساليب القوية في هندسة التحكم القائمة على النماذج مسؤولة عن مثل هذه التطورات الهائلة في الأنظمة الهندسية مثل الطائرات ذاتية القيادة والمركبات المستقلة وحتى التنبؤ بالطقس. خلال تلك العقود نفسها ، تطورت نماذجنا للجهاز العصبي من أغشية أحادية الخلية إلى شبكات عصبية إلى نماذج واسعة النطاق للدماغ البشري. حتى وقت قريب ، كانت نظرية التحكم غير قابلة للتطبيق تمامًا على أنواع النماذج غير الخطية التي يتم تطويرها في علم الأعصاب. جعلت الثورة في هندسة التحكم غير الخطية في أواخر التسعينيات تقاطع نظرية التحكم وعلم الأعصاب ممكنًا. في هندسة التحكم العصبي، يسعى ستيفن شيف إلى تجسير المجالين ، بدراسة تطبيق أساليب جديدة في هندسة التحكم غير الخطية على علم الأعصاب. بعد تقديم مادة مكثفة حول صياغة نماذج علم الأعصاب الحسابية في بيئة تحكم - بما في ذلك بعض أساسيات الخوارزميات التي تساعد في عبور الفجوة من الحدس إلى التطبيق الفعال - يفحص شيف مجموعة من التطبيقات ، بما في ذلك واجهات الدماغ والآلة والتحفيز العصبي. قدم تقريرًا عن الأبحاث التي أجراها هو وزملاؤه لإظهار أنه يمكن تطبيق طرق نظرية التحكم غير الخطية على نماذج الخلايا المفردة والشبكات العصبية الصغيرة والشبكات واسعة النطاق في حالات مرض باركنسون والصرع. مع هندسة التحكم العصبي يكتسب القارئ معرفة عملية بأساسيات نظرية التحكم وعلم الأعصاب الحسابي بما يكفي ليس فقط لفهم الأدبيات في هذا المجال التربوي ولكن أيضًا لبدء العمل على تقدم هذا المجال. سيكون الكتاب بمثابة دليل أساسي للعلماء في علم الأحياء أو الهندسة وللأطباء الذين يرغبون في اكتساب الخبرة في هذه المجالات.

رموز السكان المرئية

نحو إطار مشترك متعدد المتغيرات لتسجيل الخلايا والتصوير الوظيفي

كيف يتم تمثيل المحتوى المرئي في رموز السكان العصبية وكيفية تحليل هذه الرموز بتقنيات متعددة المتغيرات.

الرؤية هي عملية حسابية متوازية بشكل كبير ، يتم فيها تحويل صورة الشبكية عبر سلسلة من المراحل للتأكيد على المعلومات ذات الصلة بالسلوك (مثل فئة الكائن والهوية) وإلغاء التأكيد على المعلومات الأخرى (مثل وجهة النظر والإضاءة). تعمل العمليات الكامنة وراء الرؤية عن طريق الحساب المتزامن وتمرر الرسائل بين الخلايا العصبية داخل منطقة بصرية وبين مناطق مختلفة. المفهوم النظري لـ "كود السكان" يلخص فكرة أن المحتوى المرئي يتم تمثيله في كل مرحلة بنمط النشاط عبر السكان المحليين من الخلايا العصبية. يتطلب فهم رموز السكان المرئية في النهاية قياسًا متعدد القنوات وتحليلًا متعدد المتغيرات لأنماط النشاط. على مدى العقد الماضي ، اكتسب النهج متعدد المتغيرات زخمًا كبيرًا في أبحاث الرؤية. يقيس التصوير الوظيفي وتسجيل الخلية نشاط الدماغ بطرق مختلفة اختلافًا جذريًا ، لكنهما يستخدمان الآن مفاهيم نظرية وأدوات رياضية متشابهة في النمذجة والتحليلات.

مع التركيز على تيار المعالجة البطني الذي يُعتقد أنه أساس التعرف على الكائنات ، يقدم هذا الكتاب التطورات الحديثة في فهمنا لرموز السكان المرئية ، وتقنيات تحليل معلومات الأنماط الجديدة متعددة المتغيرات ، وبدايات منظور موحد لتسجيل الخلايا والتصوير الوظيفي. إنه بمثابة مقدمة ونظرة عامة ومرجع للعلماء والطلاب عبر التخصصات المهتمين برؤية الإنسان والرئيسيات ، وبشكل أعم ، في فهم كيفية تمثيل الدماغ للمعلومات ومعالجتها.

التنسيق الديناميكي في الدماغ

فحص مدى مرونة وفعالية تنسيق أنشطة الدماغ الموزعة على نطاق واسع والمتخصصة.

يحدث تحول أساسي في علم الأعصاب والتخصصات ذات الصلة. في الماضي ، ركز الباحثون على التخصص الوظيفي للدماغ ، واكتشاف استراتيجيات المعالجة المعقدة القائمة على التقارب والتباعد في التكيف البطيء للهياكل التشريحية. ومع ذلك ، لكي يتكيف الدماغ مع الظروف المتغيرة باستمرار والتي لا يمكن التنبؤ بها ، فإنه يحتاج إلى استراتيجيات ذات ديناميكيات تفاعلية أكثر ثراءً على المدى القصير. كشفت الأبحاث الحديثة عن الطرق التي ينسق بها الدماغ بفعالية الأنشطة الموزعة والمتخصصة على نطاق واسع لتلبية احتياجات اللحظة. يستكشف هذا الكتاب هذه النتائج ، ويدرس وظائف وآليات ومظاهر التنسيق الديناميكي الموزع في الدماغ والعقل عبر الأنواع المختلفة ومستويات التنظيم. يحدد الكتاب ثلاث وظائف أساسية للتنسيق الديناميكي: توضيح السياق ، والتجميع الديناميكي ، والتوجيه الديناميكي. إنه يأخذ في الاعتبار دور التنسيق الديناميكي في النشاط المنظم مؤقتًا ويستكشف هذه القضايا على مستويات مختلفة ، من آليات الدائرة المشبكية والمحلية إلى ديناميكيات النظام العياني ، مع التركيز على أهميتها للإدراك والسلوك وعلم النفس المرضي.

المساهمون إيفان بالابان ، جيورجي بوزاكي ، نيكولا إس كلايتون ، ماوريتسيو كوربيتا ، روبرت ديسيموني ، كامران ديبا ، شيمون إيدلمان ، أندرياس ك.إنجل ، إيف فريجناك ، باسكال فرايز ، كارل فريستون ، آن جرايبيل ، ستين جريلنر ، أوري غرودزينسكي ، جون ديلان هاينز ، لوران إيتي ، إريك د. جارفيس ، جون إتش كاس ، جا سكوت كيلسو ، بيتر كونيغ ، نانسي ج.كوبل ، إيلونا كوفاكس ، أندرياس كريتر ، أندرس لانسنر ، جيل لوران ، يورج لوك ، ميكائيل لوندكفيست ، أنجوس ماكدونالد ، كيفان مارتن ، مايانك ميهتا ، لوسيا ميلوني ، إيرل ك. مونيير ، إدوارد إ.موسر ، ماي بريت موسر ، دانكو نيكوليتش ​​، ويليام أ.فيليبس ، جوردون بيبا ، كونستانتين روثكوبف ، تيرينس جيه. سيجنوفسكي ، ستيفن إم.سيلفرستين ، وولف سينجر ، كاثرين تالون بودري ، روجر دي تروب ، يوخن تريش ، بيتر أولهاس ، كريستوف فون دير مالسبورج ، توماس ويسوانج ، مايلز ويتينجتون ، ماثيو ويلسون

طرق النمذجة الحاسوبية لعلماء الأعصاب

دليل لطرق النمذجة الحسابية في علم الأعصاب ، يغطي مجموعة من مقاييس النمذجة من التفاعلات الجزيئية إلى الشبكات العصبية الكبيرة.

يقدم هذا الكتاب مقدمة للطرق الحالية في النمذجة الحاسوبية في علم الأعصاب. يصف الكتاب طرق النمذجة الواقعية على مستويات من التعقيد تتراوح من التفاعلات الجزيئية إلى الشبكات العصبية الكبيرة. إنه كتاب "كيف" بدلاً من حساب تحليلي ، فهو يركز على عرض الأساليب المنهجية ، بما في ذلك اختيار الطريقة المناسبة ومخاطرها المحتملة. إنه مخصص لعلماء الأعصاب التجريبيين وطلاب الدراسات العليا الذين لديهم القليل من التدريب الرسمي في الأساليب الرياضية ، ولكنه سيكون مفيدًا أيضًا للعلماء ذوي الخلفيات النظرية الذين يرغبون في البدء في استخدام أساليب النمذجة القائمة على البيانات. يتم الاحتفاظ بالرياضيات المطلوبة إلى مستوى تمهيدي يشرح الفصل الأول الطرق الرياضية التي يحتاج القارئ إلى إتقانها لفهم بقية الكتاب. كتب الفصول علماء نجحوا في دمج النمذجة القائمة على البيانات مع العمل التجريبي ، لذا فإن جميع المواد متاحة للتجربة. تقدم الفصول تغطية شاملة مع القليل من التداخل والمراجع التبادلية الشاملة ، والانتقال من اللبنات الأساسية إلى التطبيقات الأكثر تعقيدًا.

المساهمون بابلو آشارد ، هارون أنور ، أبيندر س. بهالا ، ميشيل بيرندز ، نيكولاس برونيل ، رونالد إل كالابريس ، بريندا كليبورن ، هوغو كورنيليس ، إريك دي شاتر ، آلان ديستكس ، بارد إرمنتروت ، كريستين هاريس ، شون هيل ، جون آر هوغوينارد ، ويليام آر هولمز ، جوين جاكوبس ، جويندال ليماسون ، هنري ماركرام ، رينود مايكس ، أستريد أ.برنز ، عماد رياشي ، جون رينزل ، آرند روث ، فيليكس شورمان ، فيرنر فان جيت ، مارك سي دبليو فان روسوم ، ستيفان ويلس

بايزي الدماغ

الأساليب الاحتمالية في الترميز العصبي

يستخدم علماء الأعصاب التجريبيون والنظريون مناهج بايز لتحليل آليات الدماغ للإدراك واتخاذ القرار والتحكم الحركي.

يمكن لنهج بايزي أن يساهم في فهم الدماغ على مستويات متعددة ، من خلال إعطاء تنبؤات معيارية حول الكيفية التي يجب أن يجمع بها النظام الحسي المثالي المعرفة السابقة والملاحظة ، من خلال توفير تفسير ميكانيكي للأداء الديناميكي لدائرة الدماغ ، وعن طريق اقتراح الطرق المثلى لفك تشفير البيانات التجريبية. بايزي الدماغ يجمع بين المساهمات من علماء الأعصاب التجريبيين والنظريين الذين يدرسون آليات الدماغ للإدراك واتخاذ القرار والتحكم الحركي وفقًا لمفاهيم تقدير بايز ، بعد نظرة عامة على المفاهيم الرياضية ، بما في ذلك نظرية بايز ، التي تعتبر أساسية لفهم تمت مناقشة المقاربات ، يناقش المساهمون كيف يمكن استخدام مفاهيم بايز لتفسير بيانات بيولوجية عصبية مثل النبضات العصبية والتصوير الوظيفي للدماغ. بعد ذلك ، يفحص المساهمون نمذجة المعالجة الحسية ، بما في ذلك الترميز العصبي للمعلومات حول العالم الخارجي. أخيرًا ، يستكشف المساهمون العمليات الديناميكية للسلوكيات المناسبة ، بما في ذلك رياضيات سرعة ودقة القرارات الإدراكية والنماذج العصبية لنشر المعتقدات.

الأنظمة الديناميكية في علم الأعصاب

هندسة الاستثارة والانفجار

يشرح علاقة الفيزيولوجيا الكهربية والديناميكيات اللاخطية والخصائص الحسابية للخلايا العصبية ، مع كل مفهوم مقدم من حيث كل من علم الأعصاب والرياضيات وموضح باستخدام الحدس الهندسي.

من أجل نمذجة السلوك العصبي أو لتفسير نتائج دراسات النمذجة ، يجب على علماء الأعصاب استدعاء أساليب الديناميات غير الخطية. يقدم هذا الكتاب مقدمة لنظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية للباحثين وطلاب الدراسات العليا في علم الأعصاب. كما يقدم لمحة عامة عن علم الأعصاب لعلماء الرياضيات الذين يرغبون في معرفة الحقائق الأساسية في الفيزيولوجيا الكهربية.

الأنظمة الديناميكية في علم الأعصاب يقدم دراسة منهجية للعلاقة بين الفيزيولوجيا الكهربية والديناميات غير الخطية والخصائص الحسابية للخلايا العصبية. ويؤكد أن معالجة المعلومات في الدماغ لا تعتمد فقط على الخصائص الكهربية للخلايا العصبية ولكن أيضًا على خصائصها الديناميكية. يقدم الكتاب الأنظمة الديناميكية ، بدءًا من النماذج أحادية وثنائية الأبعاد من نوع Hodgkin-Huxley وتستمر في وصف أنظمة الانفجار. ينتقل كل فصل من البسيط إلى المعقد ، ويقدم أمثلة للمشكلات في النهاية. يشرح الكتاب جميع المفاهيم الرياضية الضرورية باستخدام الحدس الهندسي ، فهو يتضمن العديد من الأشكال والقليل من المعادلات ، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص لغير الرياضيين. يتم تقديم كل مفهوم من حيث كل من علم الأعصاب والرياضيات ، مما يوفر رابطًا بين المجالين.

تعتبر نظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية في صميم أبحاث علم الأعصاب الحسابي ، ولكنها ليست جزءًا قياسيًا من منهج علوم الأعصاب للخريجين - أو يتم تدريسها من قبل قسم الرياضيات أو الفيزياء بطريقة مناسبة لطلاب علم الأحياء. يقدم هذا الكتاب لطلاب علم الأعصاب والباحثين وصفًا شاملاً للمفاهيم والأساليب المستخدمة بشكل متزايد في علم الأعصاب الحسابي.

يمكن العثور على فصل إضافي عن المزامنة ، مع مواد أكثر تقدمًا ، على موقع المؤلف على الويب ، www.izhikevich.com.

البيولوجيا العصبية الحاسوبية للوصول والتأشير

مؤسسة للتعلم الحركي

مقدمة في علم الأحياء الحسابي للوصول والإشارة ، مع التركيز على التعلم الحركي.

يتضمن علم الأعصاب دراسة الجهاز العصبي ، وتتراوح موضوعاته من علم الوراثة إلى التفكير الاستنتاجي. ومع ذلك ، يكمن في جوهره البحث عن فهم كيفية تأثير البيئة على الجهاز العصبي وكيف يمكّننا الجهاز العصبي بدوره من التفاعل مع بيئتنا وتغييرها. هذا التمكين يتطلب التعلم الحركي. البيولوجيا العصبية الحاسوبية للوصول والتأشير يعالج الآليات العصبية لشكل مهم من أشكال التعلم الحركي. يقوم المؤلفون بدمج مواد من العلوم الحسابية والسلوكية والعصبية للتحكم في المحركات التي لا تتوفر في أي مصدر واحد آخر. والنتيجة هي نموذج موحد وشامل للوصول والإشارة. يهدف الكتاب إلى استخدامه كنص من قبل طلاب الدراسات العليا في كل من علم الأعصاب والهندسة الحيوية وكمصدر مرجعي من قبل خبراء في علم الأعصاب والروبوتات والتخصصات الأخرى.

يبدأ الكتاب بنظرة عامة على تطور وتشريح ووظائف الأعضاء في النظام الحركي ، بما في ذلك آليات توليد القوة والحفاظ على استقرار الأطراف. تقدم الأقسام التالية ، "حساب المواقع والإزاحة" ، و "المهارات ، والتكيفات ، والمسارات" ، و "التنبؤات والقرارات والمرونة" ، نظرية للوصول والإشارة الموجهين حسيًا والتي تتطور عضوياً بناءً على مبادئ حسابية بدلاً من نهج الهيكلية التقليدية. يتضمن الكتاب أيضًا خمسة ملاحق تقدم معلومات موجزة عن أساسيات علم الأحياء والرياضيات والفيزياء وعلم وظائف الأعضاء العصبية ، بالإضافة إلى مسرد للمصطلحات ذات الصلة. قام المؤلفون أيضًا بإتاحة مواد تكميلية على الإنترنت. توفر مستندات الويب هذه التعليمات البرمجية المصدر لعمليات المحاكاة ، والاشتقاقات خطوة بخطوة لبعض الصيغ الرياضية ، والتفسيرات الموسعة لبعض المفاهيم.

الهندسة العصبية

الحساب والتمثيل والديناميكيات في النظم العصبية الحيوية

لسنوات ، استخدم الباحثون الأدوات النظرية للهندسة لفهم الأنظمة العصبية ، ولكن تم إجراء الكثير من هذا العمل في عزلة نسبية. في الهندسة العصبيةيقدم كريس إلياسميث وتشارلز أندرسون توليفة من الأساليب المتباينة الحالية في علم الأعصاب الحسابي ، والتي تتضمن أفكارًا من الترميز العصبي ، والحساب العصبي ، وعلم وظائف الأعضاء ، ونظرية الاتصالات ، ونظرية التحكم ، والديناميات ، ونظرية الاحتمالات. وهم يجادلون بأن هذا التوليف يتيح رؤى نظرية وعملية جديدة لعمل الأنظمة العصبية. هذه الرؤى وثيقة الصلة بعلماء الأعصاب التجريبيين والحاسوبيين والمهندسين والفيزيائيين وعلماء الكمبيوتر المهتمين بكيفية ارتباط أدواتهم الكمية بالدماغ.

قدم المؤلفون ثلاثة مبادئ للهندسة العصبية بناءً على تمثيل الإشارات بواسطة المجموعات العصبية ، وتحولات هذه التمثيلات من خلال أوزان اقتران الخلايا العصبية ، وتكامل نظرية التحكم والديناميات العصبية. من خلال الأمثلة التفصيلية والمناقشات المتعمقة ، فإنهم يؤكدون أن هذه المبادئ التوجيهية تشكل نظرية مفيدة لتوليد نماذج واسعة النطاق للوظيفة العصبية الحيوية. حزمة برامج مكتوبة في MatLab للاستخدام مع منهجيتها ، بالإضافة إلى أمثلة وملاحظات الدورة التدريبية والتمارين والتوثيق والمواد الأخرى ، متوفرة على الويب.

علم الأعصاب النظري

النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية

يوفر علم الأعصاب النظري أساسًا كميًا لوصف ما تقوم به الأنظمة العصبية ، وتحديد كيفية عملها ، وكشف المبادئ العامة التي تعمل من خلالها. يقدم هذا النص الأساليب الرياضية والحسابية الأساسية لعلم الأعصاب النظري ويقدم تطبيقات في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك الرؤية والتكامل الحسي الحركي والتنمية والتعلم والذاكرة.

الكتاب مقسم إلى ثلاثة أجزاء. يناقش الجزء الأول العلاقة بين المحفزات الحسية والاستجابات العصبية ، مع التركيز على تمثيل المعلومات من خلال نشاط تصاعد الخلايا العصبية. يناقش الجزء الثاني نمذجة الخلايا العصبية والدوائر العصبية على أساس الفيزياء الحيوية الخلوية والمتشابكة. الجزء الثالث يحلل دور اللدونة في التنمية والتعلم. يغطي الملحق الطرق الرياضية المستخدمة ، والتمارين متاحة على موقع الويب للكتاب.

الرؤية الحاسوبية

معالجة المعلومات في الإدراك والسلوك البصري

يقدم هذا النص مقدمة للجوانب الحسابية للرؤية المبكرة ، على وجه الخصوص ، الألوان ، والستريو ، والملاحة المرئية. إنه يدمج مناهج من الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب الكمي ، بالإضافة إلى النظريات والخوارزميات من رؤية الآلة والقياس التصويري. عند تقديم مادة رياضية ، فإنه يستخدم الأوصاف اللفظية المفصلة والرسوم التوضيحية لتوضيح النقاط المعقدة. النص مناسب لطلاب المستوى الأعلى في علم الأعصاب وعلم الأحياء وعلم النفس الذين لديهم مهارات رياضية أساسية ويهتمون بدراسة النمذجة الرياضية للإدراك.

التذبذبات السريعة في الدوائر القشرية

تعتبر دراسة التذبذبات القشرية ذات أهمية كبيرة لأولئك الذين يعملون في العديد من مجالات علم الأعصاب. إيقاع مخطط كهربية الدماغ سريع التماسك يسمى جاما أو "40 هرتز" متورط في الإدراك ، لأنه قد يلعب دورًا في ربط سمات الأشياء معًا. قد يكون هذا الإيقاع مهمًا أيضًا للوعي ، حيث إن عددًا من الأدوية التي تحفز التخدير العام تعطل تزامن الإيقاع عند التركيزات ذات الصلة سريريًا. هناك أيضًا أدلة موحية تشير إلى وجود خلل في إيقاعات جاما في مرض الزهايمر ، وربما في اضطرابات نفسية عصبية أخرى.

في التذبذبات السريعة في الدوائر القشرية، يستخدم المؤلفون مزيجًا من تقنيات الفيزيولوجيا الكهربية والنمذجة الحاسوبية لتحليل كيف يمكن للشبكات الكبيرة من الخلايا العصبية أن تنتج نوبات صرع والتذبذبات المتزامنة ذات الصلة وظيفيًا. تشمل الموضوعات المحددة التي يتم تناولها الخلايا الهرمية الحصينية المفردة ، والحصين الداخلي ، والتفاعلات المشبكية ، وتذبذبات جاما في شرائح الدماغ وكذلك في الجسم الحي ، وآليات تزامن التذبذب (المحلي والطويل المدى) ، والتحول من ترددات جاما إلى بيتا وتردداتها. الآثار المترتبة على الذاكرة ، وأهمية تذبذبات جاما لوظيفة الدماغ.

أساسيات نمذجة الشبكة العصبية

علم النفس العصبي وعلم الأعصاب الإدراكي

يوفر مقدمة لنمذجة الشبكة العصبية للعمليات الإدراكية والنفسية العصبية المعقدة.

على مدى السنوات القليلة الماضية ، أصبحت نمذجة الكمبيوتر أكثر انتشارًا في العلوم السريرية كبديل لنماذج معالجة الرموز التقليدية. يقدم هذا الكتاب مقدمة لنمذجة الشبكة العصبية للعمليات الإدراكية والنفسية العصبية المعقدة. الغرض منه هو جعل نهج الشبكة العصبية متاحًا لممارسي علماء النفس العصبي وعلماء النفس وعلماء الأعصاب والأطباء النفسيين. سيكون أيضًا مصدرًا مفيدًا لعلماء الكمبيوتر وعلماء الرياضيات وعلماء الأعصاب الإدراكيين متعددي التخصصات. يشرح المحررون والمساهمون (في مقدمتهم) المفاهيم الأساسية وراء النمذجة ويتجنبون استخدام الرياضيات عالية المستوى.

وينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء. يقدم الجزء الأول نظرة عامة شاملة ولكن أساسية عن نمذجة الشبكة العصبية ، بما في ذلك اتجاهات تاريخها وحاضرها ومستقبلها. كما يحتوي على فصول عن الانتباه والذاكرة ودراسات الرئيسيات. يناقش الجزء الثاني نماذج الشبكة العصبية للحالات السلوكية مثل الاعتماد على الكحول والعجز المكتسب والاكتئاب والاستيقاظ والنوم. يعرض الجزء الثالث نماذج الشبكة العصبية للاختبارات النفسية العصبية مثل مهمة فرز بطاقات ويسكونسن وبرج هانوي واختبار ستروب. أخيرًا ، يصف الجزء الرابع تطبيق نماذج الشبكة العصبية على الخرف: نماذج الأستيكولين والذاكرة ، الطلاقة اللفظية ، مرض باركنسون ، ومرض الزهايمر.

المساهمون ويسون آشفورد ، راجيندرا دي بادجيان ، جان بي بانكويت ، إيف بورنود ، نيلسون باتيرز ، جون كاردوسو ، أغنيس إس تشان ، جان بيير تشانجوكس ، كيري إل.كوبورن ، جوناثان دي كوهين ، لوران كوهين ، جوزيه إل. كونتريراس فيدال ، أنطونيو داماسيو ، هانا داماسيو ، ستانيسلاس ديهاين ، مارثا ج.فرح ، جواكين م. فوستر ، فيليب جوسيير ، أنجيليكا جيسلر ، ديلان ج.هاروود ، مايكل إي هاسيلمو ، جيه ، ألان هوبسون ، سام ليفين ، دانيال S. Levine ، و Debra L. Long ، و Roderick K. Mahurin ، و Raymond L.Onby ، و Randolph W. جي تيبيت ، دانيال ترانيل ، برادلي ويبل

طرق في النمذجة العصبية ، الطبعة الثانية

تركز الكثير من الأبحاث على مسألة كيفية معالجة المعلومات في الجهاز العصبي ، من مستوى القنوات الأيونية الفردية إلى الشبكات العصبية واسعة النطاق ، ومن الحيوانات "البسيطة" مثل الرخويات البحرية والذباب إلى القطط والرئيسيات. تجمع منهجيات جديدة متعددة التخصصات بين منهجية تجريبية من أسفل إلى أعلى مع نهج حسابي ونمذجة موجه من أعلى إلى أسفل. يُعد هذا الكتاب بمثابة دليل للطرق والتقنيات الحسابية لنمذجة الخصائص الوظيفية لأفراد ومجموعات من الخلايا العصبية. يسلط المساهمون الضوء على العديد من الاتجاهات الرئيسية: (1) تشديد الرابط بين النماذج التحليلية / العددية والبيانات التجريبية المرتبطة بها ، (2) توسيع طرق النمذجة ، على كل من المستوى دون الخلوي ومستوى الشبكات العصبية الكبيرة التي تتضمن خصائص بيوفيزيائية حقيقية من الخلايا العصبية وكذلك الخصائص الإحصائية لقطارات سبايك ، و (3) تنظيم البيانات المكتسبة عن طريق المحاكاة الفيزيائية لمكونات الجهاز العصبي من خلال استخدام تقنية تكامل الدوائر واسعة النطاق (VLSI). نما مجال علم الأعصاب بشكل كبير منذ نشر الطبعة الأولى من هذا الكتاب قبل تسع سنوات. نصف فصول الطبعة الثانية جديدة تمامًا ، تمت مراجعة جميع الفصول المتبقية بدقة. توفر العديد من الفصول فرصة للدروس التفاعلية وبرامج المحاكاة. يمكن الوصول إليها عبر موقع الويب الخاص بـ Christof Koch.

المساهمون لاري إف أبوت ، بول آر آدامز ، هاغاي آغمون سنير ، جيمس إم باور ، روبرت إي بورك ، إريك دي شاتر ، آلان ديستكس ، رودني دوغلاس ، بارد إرمينتروت ، فابريزيو جاباني ، ديفيد هانسل ، مايكل هاينز ، كريستوف كوخ ، ميشا ماهوالد ، زاكاري ف.ماينن ، إيف ماردر ، مايكل ف.ماسكاني ، ألكسندر د. بروتوباباس ، ويلفريد رال ، جون رينزل ، إيدان سيغيف ، تيرينس جيه سيجنسكي ، شهاب شما ، آرثر إس شيرمان ، بول سمولين ، حاييم سومبولينسكي ، مايكل فانيير ، والتر إم يامادا

الخلايا العصبية والشبكات والسلوك الحركي

تعتمد التطورات الحديثة في أبحاث السلوك الحركي على المعرفة التفصيلية لخصائص الخلايا العصبية والشبكات التي تولد السلوك الحركي. على المستوى الخلوي الخلايا العصبية والشبكات والسلوك الحركي يصف الخصائص الحسابية للخلايا العصبية الفردية وكيف يتم تعديل هذه الخصائص بواسطة المعدلات العصبية. على مستوى الشبكة والسلوك ، يناقش المجلد كيفية تعديل بنية الشبكة ديناميكيًا لإنتاج سلوك تكيفي. توفر مقارنات أنظمة النماذج في جميع أنحاء المملكة الحيوانية نظرة ثاقبة للمبادئ العامة للتحكم في المحركات. يصف المساهمون كيف تولد الشبكات سلوكيات حركية مثل المشي والسباحة والطيران والخدش والوصول والتنفس والتغذية والمضغ. يتمثل أحد المبادئ الناشئة في التنظيم في أن الأنظمة العصبية فعالة بشكل ملحوظ في بناء الشبكات العصبية التي تتحكم في مهام متعددة وتتكيف ديناميكيًا مع التغيير. يحتوي المجلد على ستة أقسام: اختيار وبدء إنشاء الأنماط الحركية وتشكيل الأنماط الحركية: توليد الخصائص الخلوية والأنظمة وتشكيل الأنماط الحركية: المناهج الحسابية التعديل وإعادة التكوين.

المسامير

استكشاف الكود العصبي

ماذا يعني أن نقول إن مجموعة معينة من الارتفاعات هي الإجابة الصحيحة على مشكلة حسابية؟ بأي معنى ينقل قطار سبايك معلومات عن العالم الحسي؟ تبدأ المسامير بتقديم صيغ دقيقة لهذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة حول تمثيل الإشارات الحسية في قطارات السنبلة العصبية. يتم بعد ذلك متابعة الإجابات على هذه الأسئلة في تجارب على الخلايا العصبية الحسية. مخصص لعلماء الأحياء العصبية المهتمين بالتحليل الرياضي للبيانات العصبية بالإضافة إلى العدد المتزايد من الفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهتمين بمعالجة المعلومات بواسطة أنظمة عصبية "حقيقية" ، يقدم Spikes مراجعة قائمة بذاتها للمفاهيم ذات الصلة في نظرية المعلومات ونظرية القرار الإحصائي .

إن إدراكنا للعالم مدفوع بمدخلات من الأعصاب الحسية. يصل هذا الإدخال مشفرًا على شكل تسلسلات من المسامير المتطابقة.تتضمن الكثير من الحسابات العصبية معالجة هذه القطارات الشوكية. ماذا يعني أن نقول إن مجموعة معينة من الارتفاعات هي الإجابة الصحيحة على مشكلة حسابية؟ بأي معنى ينقل قطار سبايك معلومات عن العالم الحسي؟ تبدأ المسامير بتقديم صيغ دقيقة لهذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة حول تمثيل الإشارات الحسية في قطارات السنبلة العصبية. يتم متابعة الإجابات على هذه الأسئلة في تجارب على الخلايا العصبية الحسية ، ويدعو المؤلفون القارئ إلى لعب دور مراقب افتراضي داخل الدماغ يتخذ القرارات بناءً على القطارات الشوكية الواردة. بدلاً من السؤال عن كيفية استجابة الخلايا العصبية لمنبه معين ، يسأل المؤلفون كيف يمكن للدماغ أن يتوصل إلى استنتاجات حول منبه غير معروف من استجابة عصبية معينة. يتم التعرف على نكهة بعض المشكلات التي يواجهها الكائن الحي من خلال تحليل الطريقة التي يمكن بها للمراقب إجراء إعادة بناء جارية للمحفز الحسي أثناء تطوره بمرور الوقت. يتم توضيح هذه الأفكار من خلال أمثلة من تجارب على عدة أنظمة بيولوجية.

مخصص لعلماء الأحياء العصبية المهتمين بالتحليل الرياضي للبيانات العصبية بالإضافة إلى العدد المتزايد من الفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهتمين بمعالجة المعلومات بواسطة أنظمة عصبية "حقيقية" ، يقدم Spikes مراجعة قائمة بذاتها للمفاهيم ذات الصلة في نظرية المعلومات ونظرية القرار الإحصائي . يتم استخدام إطار كمي لطرح أسئلة دقيقة حول بنية الشفرة العصبية. تؤثر هذه الأسئلة بدورها على كل من تصميم وتحليل التجارب على الخلايا العصبية الحسية.

الأساس النظري لوظيفة شجيري

الأوراق المجمعة لويلفريد رال مع التعليقات

تم اختيار هذه المجموعة المكونة من خمسة عشر بحثًا منشورًا سابقًا ، بعضها غير متاح على نطاق واسع ، بعناية وتم شرحها من قبل زملاء رال وغيرهم من علماء الأعصاب البارزين.

كان ويلفريد رال رائدًا في إنشاء الوظائف التكاملية للتشعبات العصبية التي وفرت أساسًا لعلم الأعصاب بشكل عام وعلم الأعصاب الحسابي بشكل خاص. هذه المجموعة المكونة من خمسة عشر ورقة منشورة سابقًا ، بعضها غير متاح على نطاق واسع ، تم اختيارها بعناية وتعليقها من قبل زملاء رال وغيرهم من علماء الأعصاب البارزين. إنه يجمع عمل Rall على مدار أكثر من أربعين عامًا ، بما في ذلك أوراقه الأولى التي وسعت نظرية الكابلات إلى الأشجار المتغصنة المعقدة ، وورقته البحثية الرائدة التي تقدم التحليل الجزئي لعلم الأعصاب الحسابي ، ودراساته عن التكامل التشابكي في الخلايا العصبية الحركية ، والتفاعلات التغصنية ، ودونة التشعب. العمود الفقري ، والخصائص التغصنية النشطة. من المعروف اليوم أن المعلومات المتشابكة للدماغ تتم معالجتها في الغالب في التشعبات حيث تحدث العديد من التغييرات البلاستيكية الكامنة وراء التعلم والذاكرة. لقد حان الوقت بشكل خاص للنظر مرة أخرى في عمل أحد المبدعين الرئيسيين في هذا المجال ، لتقدير أين بدأت الأشياء وأين قادت ، وتصحيح أي تفسيرات خاطئة لعمل رال. تسلط مقدمة المحررين الضوء على الأفكار الرئيسية التي تم الحصول عليها من دراسات رال وكذلك من معاونيه وأتباعه. يطرح الأسئلة التي طرحها رال خلال مسيرته العلمية ويلخص الإجابات بإيجاز.

تتضمن الأوراق تعليقات بقلم ميلتون برايتمان وروبرت إي بورك وويليام آر هولمز ودونالد آر همفري وجوليان جي بي جاك وجون ميلر وستيفن ريدمان وجون رينزل وإيدان سيغيف وجوردون إم شبرد وتشارلز ويلسون.

نماذج معالجة المعلومات في العقد القاعدية

يجمع هذا الكتاب بين السمات البيولوجية والحسابية للعقد القاعدية والمناطق القشرية المرتبطة بها جنبًا إلى جنب مع أمثلة مختارة لكيفية دمج هذه المعرفة في نماذج الشبكة العصبية.

شهدت السنوات الأخيرة توسعًا ملحوظًا في المعرفة حول التنظيم التشريحي لجزء الدماغ المعروف باسم العقد القاعدية ، ومعالجة الإشارات التي تحدث في هذه الهياكل ، والعلاقات العديدة مع الآليات الجزيئية والوظائف المعرفية. يجمع هذا الكتاب بين السمات البيولوجية والحسابية للعقد القاعدية والمناطق القشرية المرتبطة بها جنبًا إلى جنب مع أمثلة مختارة لكيفية دمج هذه المعرفة في نماذج الشبكة العصبية. تم تنظيم الفصول في أربعة أجزاء - الأساسيات ، والوظائف الحركية وذكريات العمل ، وآليات المكافأة ، والعمليات المعرفية والذاكرة - تقدم مزيجًا فريدًا من النظرية ، وعلم النفس المعرفي ، وعلم التشريح ، وعلم وظائف الأعضاء على مستوى الخلية والأنظمة كتبها خبراء في كل منها من هذه المناطق. قدم المحررون التعليقات كدليل مفيد لكل جزء. تم تلخيص العديد من الاكتشافات الجديدة حول بيولوجيا العقد القاعدية ، وتمت مناقشة تأثيرها على الدور الحسابي للدماغ الأمامي في التخطيط والتحكم في السلوكيات الحركية المعقدة. تشير النتائج المختلفة إلى دور غير متوقع للعقد القاعدية في التحليل السياقي للبيئة وفي الاستخدام التكيفي لهذه المعلومات لتخطيط وتنفيذ السلوكيات الذكية. تم استكشاف أوجه التشابه بين هذه النتائج وأساليب الاتصال الجديدة لمشاكل التحكم الصعبة في الروبوتات والهندسة.

المساهمون جيمس إل آدامز ، بي آبيسيلا ، مايكل أربيب ، دانا إتش بالارد ، أندرو جي بارتو ، جي بريان بيرنز ، كريستوفر آي كونولي ، بيتر ف. ، باتريشيا س.غولدمان-راكيتش ، آن إم. جرايبيل ، بي إم غروفز ، ماري إم هايهو ، جي آر هولرمان ، جورج هوتون ، جيمس سي هوك ، ستيفن جاكسون ، مينورو كيمورا ، إيه بي كيريلوف ، رولف كوتر ، جي سي ليندر ، تي ليونجبرج ، MS Manley، ME Martone، J. Mirenowicz، CD Myre، Jeff Pelz، Nathalie Picard، R. Romo، SF Sawyer، E Scarnat، Wolfram Schultz، Peter L. Strick، Charles J. Wilson، Jeff Wickens، Donald J. Woodward ، SJ يونغ

النظريات العصبية واسعة النطاق للدماغ

يشمل المؤلفون خلفية واسعة ، من الفيزياء الحيوية والفيزيولوجيا الكهربية إلى الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب والرؤية الحاسوبية. ومع ذلك ، تركز جميع الفصول على قضية مشتركة: دور القشرة الدماغية الرئيسية (بما في ذلك الإنسان) في الذاكرة ، والإدراك البصري ، والانتباه البؤري ، والوعي.

النظريات العصبية واسعة النطاق للدماغ يجمع بين ثلاثة عشر مساهمة أصلية من قبل بعض كبار العلماء العاملين في علم الأعصاب اليوم. يقدم نماذج ونظريات من المرجح أن تشكل وتؤثر على طريقة تفكيرنا في الدماغ والعقل والتفاعلات بين الاثنين في السنوات القادمة. تنظر الفصول في النظريات العالمية للدماغ من الأسفل إلى الأعلى ، وتقدم نظريات تستند إلى الخلايا العصبية الحقيقية ، وخصائص إطلاقها ، واتصالاتها التشريحية. يتناقض هذا مع المحاولات التي قام بها علماء النفس والمنظرون في مجتمع الذكاء الاصطناعي لفهم الدماغ بدقة من وجهة نظر نفسية أو حسابية. يشمل المؤلفون خلفية واسعة ، من الفيزياء الحيوية والفيزيولوجيا الكهربية إلى الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب والرؤية الحاسوبية. ومع ذلك ، تركز جميع الفصول على قضية مشتركة: دور القشرة الدماغية الرئيسية (بما في ذلك الإنسان) في الذاكرة ، والإدراك البصري ، والانتباه البؤري ، والوعي.

المساهمون هوراس بارلو. باتريشيا تشيرشلاند ، في إس راماشاندران ، وتيرينس جيه سيجنوفسكي. أنطونيو ر. داماسيو وحنا داماسيو. روبرت ديسيمون ، إيرل ك.ميلر ، وليوناردو شيلازي. كريستوف كوخ وفرانسيس كريك. رودولفو ر. ليناس وأورس ريباري. ديفيد مومفورد. توماسو بوجيو وأنيا هيرلبرت. مايكل آي بوسنر وماري ك. روثبارت. وولف سينجر. تشارلز ف. ستيفنز. شمعون أولمان. ديفيد سي فان إيسن ، تشارلز دبليو أندرسون ، وبرونو إيه أولشوزن

علم الأعصاب للشبكات العصبية

تسعى هذه النظرة العامة والتوليف في الوقت المناسب للعمل الأخير في كل من الشبكات العصبية الاصطناعية وعلم الأعصاب إلى فحص البيانات البيولوجية العصبية من منظور الشبكة وتشجيع علماء الأعصاب على المشاركة في بناء الجيل التالي من الشبكات العصبية. تم تكليف فصول فردية من مؤلفين مختارين لسد الفجوة بين نماذج الشبكة العصبية الحالية واحتياجات علماء الفسيولوجيا العصبية الذين يحاولون استخدام هذه النماذج كجزء من أبحاثهم حول كيفية عمل الدماغ.

محتويات مقدمة: نحو الشبكات العصبية العصبية ، دانيال جاردنر • مبدأان من مبادئ تنظيم الدماغ: تحدي للشبكات العصبية الاصطناعية ، تشارلز ف. ستيفنز • المحددات الثابتة للقوة المشبكية ، دانيال جاردنر • قواعد التعلم من علم الأعصاب ، دوجلاس إيه باكستر وجون هـ. بيرن • نماذج شبكة واقعية للمعالجة الموزعة في العلقة ، شون ر. لوكري وتيرينس جيه • الديناميكيات العصبية والمحيطية كمحددات للسلوك الحركي النموذجي ، هيلل جي تشيل وراندال دي بير • نماذج الشبكة العصبية الديناميكية للسلوك الحسي ، إيبرهارد إي فيتز

الشبكات البيولوجية الديناميكية

الجهاز العصبي المعدي

تصف هذه المقدمة للجهاز العصبي المعدي والفم للقشريات (STNS) بعضًا من أفضل الشبكات العصبية المفهومة في المملكة الحيوانية على المستويات الخلوية والشبكات والسلوكية والمقارنة والتطورية للتحليل.

الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية

يصف بحث Heiligenberg الرائد سلوك أحد الأنواع ، وهو استجابة تجنب التشويش في الأسماك الكهربائية Eigenmannia ، مما يوفر منجمًا غنيًا من البيانات التي توثق أول مثال فقاري لعمل النظام السلوكي بأكمله من المدخلات الحسية إلى المخرجات الحركية. الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية يقدم المبادئ والنتائج التفصيلية التي انبثقت عن هذا البرنامج المثير. تعرّف مقدمة هيليغنبرغ القارئ على الطريقة الحسية غير العادية للاستقبال الكهربائي ، مما يدل على الأساس المنطقي والدافع وراء البحث. يتناول النص ، الذي يتضمن العديد من الرسوم البيانية التربوية الجديدة المفيدة ، العمل السلوكي الذي تم إنجازه في أوائل الثمانينيات ، بدءًا من استكشافات المستقبلات الطرفية ، والدماغ المؤخر ، والدماغ المتوسط ​​، وأخيرًا الدماغ البيني ، إلى أحدث الدراسات حول المخرجات الحركية. الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية يصف بوضوح تحليل Heiligenberg للطبيعة المعقدة للمحفز الكهربائي الذي يتم تسليمه إلى Eigenmannia أثناء تجنب التشويش ، ويشرح الترميز الجديد ثنائي المعامل الذي يستخدمه لتمثيل المراحل المختلفة في معالجة المعلومات ، مع إعطاء العديد من الأمثلة على قوة الترميز. يربط الكتاب جميع الظواهر السلوكية المعروفة لاستجابة تجنب التشويش بخصائص محددة لتنظيم الشبكة العصبية الأساسية ويرسم أوجه تشابه مثيرة للاهتمام بين الحس الكهربائي وأنظمة المعالجة الحسية الأخرى ، مثل نظام توطين صوت بومة الحظيرة ، وأنظمة كشف الحركة في الرؤية ، وتحديد الموقع بالصدى.


إنني مدين لأربعة زملائي للمناقشات التي شجعتني لأنني كنت أجد طريقي إلى هذه المقالة. بترتيب زمني ، هاري بارو ، بقواعد نحوية ورؤية عشوائية ، مايك شيبارد ، بمنطق بايزي ، وعلم الغائية ، كريج بيسلي ، مع علم الأحياء البحرية والنمذجة ، وتوم زيمرمان ، مع الأسراب والتعلم ، دفعني لاستكشاف حدودها النظرية. الاهتمام بدور القواعد في علم الأعصاب. بالإضافة إلى ذلك ، سهلت سوزان روزنباوم وإريك شوين نشر هذه المقالة ، وشجعني ميشيل كونيغ على التغلب على العقبات وتقديمها. كما أشكر Cl & # x000E9mente du Castel على تحريرها المستمر. أخيرًا ، أنا مدين لثلاثة من مراجعي Frontiers للتعليقات التي دفعتني إلى تحسين الورقة من خلال توفير المخططات العصبية لكل قواعد فردية ، من خلال تطوير قسم التحقق من الصحة ، وتقديم التنفيذ الحسابي للنموذج ، مع توخي الحذر من الناحية البيولوجية. - إلهام منظور.

أندرسون ، إم إل (2010). إعادة الاستخدام العصبي: مبدأ تنظيمي أساسي للدماغ. Behav. علوم الدماغ. 33 ، 245 & # x02013313. دوى: 10.1017 / S0140525X10000853

بيلمان ، آر إي (1986). استمرارية بيلمانروث (سنغافورة: العالم العلمي).

بنجيو ، واي ، لي ، دي إتش ، بورنشين ، جيه ، ولين ، زد (2015). نحو التعلم العميق المعقول بيولوجيا. arXiv: 1502.04156.

بنجيو ، واي. ، لوردور ، جيه ، كولوبيرت ، آر ، ويستون ، ج. (2009). & # x0201CC تعلم المناهج ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الدولي السنوي السادس والعشرين للتعلم الآلي، محرران D. Pohoreckyj، L.Butou، and M.L Littman (Montreal: ACM)، 382.

بوث ، تي إل (1969). & # x0201C التمثيل الاحتمالي للغات الرسمية ، & # x0201D في سجل IEEE للندوة السنوية العاشرة حول نظرية التبديل والأوتوماتا (واترلو) ، 74 & # x0201381.

Buzs & # x000E1ki ، G. (2006). إيقاعات الدماغ. أكسفورد: مطبعة جامعة أكسفورد.

كاربنتر ، ج.أ ، وجروسبرج ، س. (1987). بنية متوازية بشكل كبير لآلة التعرف على الأنماط العصبية ذاتية التنظيم. حاسوب. عملية صورة رسومات الرؤية. 37 ، 54 & # x02013115. دوى: 10.1016 / S0734-189X (87) 80014-2

دو كاستل ، ب. (1978). شكل وتفسير الجمل النسبية باللغة الإنجليزية. لغوي. إنق. 9 ، 275 & # x02013289.

دو كاستل ، ب. (2013 أ). علم الأحياء الرسمي. متاح على الإنترنت على: http://www.researchgate.net/publication/259343850.

دو كاستل ، ب. (2013 ب). ردود الفعل العصبية العودية نموذج نحوي احتمالي. متاح على الإنترنت على: http://www.researchgate.net/publication/259344086.

دو كاستل ، ب ، وماو ، واي (2006). توحيد علم الوراثة والاستعارات في إطار نظرية المفاهيم الدلالية المكونة من أربع طبقات ، في أعمال المؤتمر الثالث للتجربة والحقيقة، إد ت. بيندا (تايبيه: مطبعة جامعة سوشو).

تشي ، زد (1999). الخصائص الإحصائية للقواعد الاحتمالية الخالية من السياق. حاسوب. لغوي. 25 ، 131 & # x02013160.

تشومسكي ، ن. (1957). الهياكل النحوية. لاهاي: موتون.

تشومسكي ، إن ، وش & # x000FCtzenberger ، M.-P. (1963). & # x0201C النظرية الجبرية للغات خالية من السياق ، & # x0201D في برمجة الحاسوب والأنظمة الرسمية، محرران P. Braffort ، D. Hirschberg (شمال هولندا ، نيويورك ، نيويورك) ، 118 & # x02013161.

كلارك ، أ. (2013). ماذا بعد؟ الأدمغة التنبؤية والوكلاء الموقعون ومستقبل العلوم المعرفية. Behav. علوم الدماغ. 36 ، 181 & # x02013204. دوى: 10.1017 / S0140525X12000477

داسجوبتا ، س ، داس ، س ، بيسواس ، أ ، وأبراهام ، أ. (2010). الكشف التلقائي عن الدائرة على الصور الرقمية باستخدام خوارزمية علف بكتيرية تكيفية. Soft Comput. 14 ، 1151 & # x020131164. دوى: 10.1007 / s00500-009-0508-z

DeFelipe، J.، L & # x000F3pez-Cruz، P. L.، Benavides-Piccione، R.، Bielza، C.، Larra & # x000D1aga، P.، Anderson، S.، and et al. (2013). رؤى جديدة في تصنيف وتسميات الخلايا العصبية الداخلية القشرية GABAergic. نات. القس نيوروسسي. 14 ، 202 & # x02013216. دوى: 10.1038 / nrn3444

Dehaene، S.، and Cohen، L. (2007). إعادة التدوير الثقافي للخرائط القشرية. عصبون 56 ، 384 & # x02013398. دوى: 10.1016 / j.neuron.2007.10.004

دي سوسور ، ف. (1916). & # x0201CPrincipes g & # x000E9n & # x000E9raux & # x0201D في Cours de Linguistique G & # x000E9n & # x000E9rale، محرران C. Bailly ، A. Sechehaye ، و A. Riedlinger ، A (Lausanne: Payot) ، 98 & # x02013101.

فاين ، س ، سنجر ، واي ، وتيشبي ، إن (1998). نموذج ماركوف الهرمي المخفي: التحليل والتطبيقات. ماخ. يتعلم. 32 ، 41 & # x0201362. دوى: 10.1023 / أ: 1007469218079

Gallese، V.، Fadiga، L.، Fogassi، L.، and Rizzolatti، G. (1996). التعرف على العمل في قشرة المحرك. مخ 119 و 593 و # x02013609. دوى: 10.1093 / دماغ / 119.2.593.001

جيلبرت ، سي دي ، ولي ، و. (2013). الارتباطات العصبية وترميز السكان والحساب. نات. القس نيوروسسي. 14 ، 350 & # x02013363. دوى: 10.1038 / nrn3476

G & # x000F6del، K. (1931/1986). & # x0201COn المقترحات غير القابلة للتقرير رسميًا للأنظمة ذات الصلة بـ Principia Mathematica ، & # x0201D في العمل المجمع: Vol. أنا، ed S.Feferman (Oxford: Oxford University Press)، 144 & # x02013195.

Goodman، N.D، Mansinghka، V.K، Roy، D.M، Bonawitz، K.، and Tenenbaum، J.B (2008). & # x0201Church: لغة النماذج التوليدية ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الرابع والعشرين في عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي، محرران D. McAllester ، P. Myllymaki (Corvallis: AUAI Press) ، 220 & # x02013229.

هاريس ، زد س. (1968). التراكيب الرياضية للغة. نيويورك ، نيويورك: جون وايلي وابنه.

Herbort ، O. ، and Butz ، M. V. (2012). جيدة جدا ليكون صحيحا؟ النظرية الحركية من منظور حسابي. أمام. بسيتشول. 3: 494. دوى: 10.3389 / fpsyg.2012.00494

هيرلي ، س. (2007). نموذج الدوائر المشتركة: كيف يمكن للتحكم والنسخ المتطابق والمحاكاة تمكين التقليد والتداول وقراءة الأفكار. Behav. علوم الدماغ. 31 ، 1 & # x0201322. دوى: 10.1017 / S0140525X07003123

جوشي ، ب. ، براشانت ، ج. ، وسونتاج ، إي دي (2007). الجوانب الحسابية للتغذية الراجعة في الدوائر العصبية. PLoS Comput. بيول. 3: e165. دوى: 10.1371 / journal.pcbi.0020165

كينيدي ، ج. ، وإبرهارت ، ر. (1995). & # x0201C تحسين سرب الجسيمات ، & # x0201D في سجل IEEE للمؤتمر الدولي للشبكات العصبية (بيرث ، واشنطن) ، 1942 & # x020131948.

كورزويل ، ر. (2012). كيف تصنع عقلًا: كشف سر الفكر البشري. نيويورك ، نيويورك: كتب فايكنغ.

لاكوف ، ج. (1979). & # x0201C النظرية المعاصرة للاستعارة ، & # x0201D في المجاز والفكر، ed A. Ortony (Cambridge: Cambridge University Press)، 203 & # x02013204.

Laumonnerie، C.، Tong، Y.G، Alstermark، H.، and Wilson، S.I (2015). تقوم الممرات المحورية الصوارية بتوجيه الهجرة العصبية في الحبل الشوكي للفأر. نات. كومون. 6 ، 7028. دوى: 10.1038 / ncomms8028

LeCun، Y.، Bottou، L.، Bengio، Y.، and Haffner، P. (1998). & # x0201C التعلم القائم على التدرج المطبق على التعرف على المستندات ، & # x0201D في وقائع IEEE ، المجلد 86 (بيسكاتواي ، نيوجيرسي) ، 2278 & # x020132324.

Libertus ، M.E ، Feigenson ، L. ، and Halberda ، J. (2011). ترتبط حدة نظام الأرقام التقريبي في مرحلة ما قبل المدرسة بقدرة المدرسة في الرياضيات. ديف. علوم. 14 ، 1292 & # x020131300. دوى: 10.1111 / j.1467-7687.2011.01080.x

ماس ، و. (1997). شبكات العصبونات المتصاعدة: الجيل الثالث من نماذج الشبكة العصبية. نتو العصبية. 10 ، 1659 & # x020131671. دوى: 10.1016 / S0893-6080 (97) 00011-7

Marghetis، T.، N & # x000FA & # x000F1ez، R.، and Bergen، B. K. (2014). ممارسة الحساب باليد: حركات اليد أثناء الحساب الدقيق تكشف عن معالجة مكانية ديناميكية ومنهجية. Q. J. Exp. بسيتشول. 67 ، 1579 & # x020131596. دوى: 10.1080 / 17470218.2014.897359

ماركرام ، هـ. (2012). مشروع الدماغ البشري. علوم. أكون. 306 ، 50 & # x0201355. دوى: 10.1038 / scientificamerican0612-50

مكارثي ، ج. (1960). الدوال المتكررة للتعبيرات الرمزية وحسابها بالآلة ، الجزء الأول. كومون. ACM 3 ، 184 & # x02013195. دوى: 10.1145 / 367177.367199

ماكنيل ، د. (1992). اليد والعقل: ما تكشفه الإيماءات عن الفكر. شيكاغو ، إلينوي: مطبعة جامعة شيكاغو.

ميكولا ، س ، ودينك ، و. (2015). تلطيخ كامل للدماغ عالي الدقة لإعادة بناء الدوائر الإلكترونية المجهرية. نات. أساليب. 12 ، 541 & # x02013546. دوى: 10.1038 / نميث .3361

مونتاج ، ر. (1974). الفلسفة الرسمية. نيو هافن ، كونيتيكت: مطبعة جامعة ييل.

مومفورد ، د. ، وديسولنوكس ، أ. (2010). نظرية الأنماط: التحليل العشوائي لإشارات العالم الحقيقي. ناتيك ، ماساتشوستس: A.K Peters، Ltd.

بنروز ، ر. (1989). الإمبراطور و # x00027s الجديد العقل. أكسفورد: مطبعة جامعة أكسفورد.

برينز ، و. (1990). نهج ترميز مشترك للإدراك والعمل. برلين: سبرينغر.

Rodr & # x000EDguez-S & # x000E1nchez، A.، Neumann، H.، and Piater، J. (2015). ما وراء الخلايا العصبية البسيطة والمعقدة: نحو تمثيلات الأشكال والأشياء ذات المستوى المتوسط. K & # x000FCnstliche Intell. 29 ، 19 & # x0201329. دوى: 10.1007 / s13218-014-0341-0

ساتو ، ت. ، وكامييا ، واي (1997). & # x0201CPRISM: لغة للنمذجة الإحصائية الرمزية ، & # x0201D بتنسيق وقائع المؤتمر الدولي الخامس عشر المشترك حول الذكاء الاصطناعي (ناغويا) ، 1330 & # x020131339.

شميدهوبر ، ج. (2015). التعلم العميق في الشبكات العصبية: نظرة عامة. نتو العصبية. 61 ، 85 & # x02013117. دوى: 10.1016 / j.neunet.2014.09.003

سيجلمان ، هـ. (1995). حساب يتجاوز حد تورينج. علم 268 ، 545 & # x02013548. دوى: 10.1126 / العلوم .268.5210.545.40

سميث ، إن ، وجونسون ، م. (2007). القواعد النحوية المرجحة والاحتمالية الخالية من السياق معبرة بشكل متساوٍ. حاسوب. لغوي. 33 ، 477 & # x02013491. دوى: 10.1162 / كولاي.2007.33.4.477

Staras ، L. ، and Branco ، K. T. (2009). احتمال إطلاق ناقل عصبي: التباين والتحكم في التغذية الراجعة عند المشابك المفردة. نات. القس نيوروسسي. 10 ، 373 و # x02013383. دوى: 10.1038 / nrn2634

ستوك ، أ ، وستوك ، سي (2004). تاريخ قصير للحركة الأيديولوجية. بسيتشول. الدقة. 68 ، 176 & # x02013188. دوى: 10.1007 / s00426-003-0154-5

تورينج ، أ. (1936). & # x0201COn أرقام قابلة للحساب ، مع تطبيق Entscheidungsproblem ، & # x0201D في وقائع جمعية لندن الرياضية (لندن) ، 2 ، 230 & # x02013265.

فان دير لوس ، هـ ، وجلاسر ، إي إم (1972). Autapses في القشرة المخية الحديثة: المشابك بين خلية هرمية ومحور # x00027s والتشعبات الخاصة بها. Res الدماغ. 48 ، 355 & # x02013360. دوى: 10.1016 / 0006-8993 (72) 90189-8

von Mammen، S.، and Jacob، C. (2009). تطور القواعد النحوية للأسراب و # x02013 زراعة الأشجار ، وصياغة الفن والتصميم من أسفل إلى أعلى ، حاسوب. انتل. 4 و 10 & # x0201319. دوى: 10.1109 / MCI.2009.933096

ويرث ، ن. (1977). ماذا يمكننا أن نفعل حيال التنوع غير الضروري للتدوين للتعريفات النحوية؟ كومون. ACM 20 ، 822 & # x02013823. دوى: 10.1145 / 359863.359883

ولفرام ، س. (1988). Mathematica: نظام لممارسة الرياضيات بواسطة الكمبيوتر. بوسطن ، ماساتشوستس: أديسون ويسلي.

الكلمات الرئيسية: متكرر ، عصبي ، عشوائي ، autapse ، وصف ذاتي ، استعارة ، قواعد ، hylomorphism

الاقتباس: du Castel B (2015) تنشيط النمط / نظرية التعرف على العقل. أمام. حاسوب. نيوروسسي. 9: 90. دوى: 10.3389 / fncom.2015.00090

تم الاستلام: 25 أكتوبر 2014 القبول: 25 يونيو 2015
تاريخ النشر: 15 يوليو 2015.

سيس فان ليوين ، جامعة لوفين ، بلجيكا
كايل هارينجتون ، كلية الطب بجامعة هارفارد ، الولايات المتحدة الأمريكية

حقوق النشر & # x000A9 2015 du Castel. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License (CC BY). يُسمح بالاستخدام أو التوزيع أو الاستنساخ في منتديات أخرى ، بشرط أن يتم اعتماد المؤلف (المؤلفين) الأصلي أو المرخص له وأن يتم الاستشهاد بالنشر الأصلي في هذه المجلة ، وفقًا للممارسات الأكاديمية المقبولة. لا يُسمح بأي استخدام أو توزيع أو إعادة إنتاج لا يتوافق مع هذه الشروط.


مراجع

عبد الرحمن ، م. ، داهل ، ج. إ. ، وهينتون ، ج. (2012). النمذجة الصوتية باستخدام شبكات المعتقدات العميقة. IEEE Trans. لغة الكلام الصوتي. معالجة. 20 و 14 و # x0201322. دوى: 10.1109 / tasl.2011.2109382

Alivisatos، A. P.، Chu، M.، Church، G.M، Greenspan، R.J، Roukes، M.L، and Yuste، R. (2012). مشروع خريطة نشاط الدماغ وتحدي الوصلات الوظيفية. عصبون 74 ، 970 & # x02013974. دوى: 10.1016 / j.neuron.2012.06.006

أندرسون ، جي آر (1983). بنية الإدراك. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة جامعة هارفارد.

أندرسون ، جي آر (2005). التلاعب بالرموز البشرية داخل بنية معرفية متكاملة. كوغن. علوم. 29 ، 313 & # x02013341. دوى: 10.1207 / s15516709cog0000_22

أندرسون ، جي آر (2007). كيف يمكن للعقل البشري أن يحدث في الكون المادي؟ نيويورك: مطبعة جامعة أكسفورد.

Arbib ، M.A (محرر). (2002). كتيب نظرية الدماغ والشبكات العصبية. 2nd Edn. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Arbib ، M.A (محرر). (2006). العمل على اللغة عبر نظام Mirror Neuron. نيويورك ، نيويورك: مطبعة جامعة كامبريدج.

بارس ، ب.ج ، وجيج ، إن إم (2010). الإدراك والدماغ والوعي. مقدمة في علم الأعصاب الإدراكي ، 2nd Edn. برلنغتون ، ماساتشوستس ، سان دييغو ، كاليفورنيا ، أكسفورد ، المملكة المتحدة: Elsevier Ltd.

Baddeley ، A. D. (2007). ذاكرة العمل والفكر والعمل. أكسفورد: مطبعة جامعة أكسفورد.

Baddeley، A.D، Della Sala، S.، Robbins، T.W، and Baddeley، A. (1996). ذاكرة العمل والتحكم التنفيذي. فيلوس. عبر. R. Soc. لوند. ب بيول. علوم. 351 ، 1397 & # x020131403. دوى: 10.1098 / rstb.1996.0123

باراك ، و. ، وتسوديكس ، م. (2014). نماذج عمل الذاكرة العاملة. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 25 ، 20 & # x0201324. دوى: 10.1016 / j.conb.2013.10.008

بنجيو ، واي (2009). تعلم البنى العميقة للذكاء الاصطناعي. وجد. الاتجاهات ماخ. يتعلم. 2 ، 1 & # x02013127. دوى: 10.1561 / 2200000006

بنجيو ، واي ، كورفيل ، أ. ، وفنسنت ، ب. (2013). تعلم التمثيل: مراجعة ومنظور جديد. IEEE Trans. نمط الشرج. ماخ. انتل. 35 ، 1798 و # x020131828. دوى: 10.1109 / TPAMI.2013.50

Bi، G.، and Poo، M.M (1998). تعديلات متشابكة في الخلايا العصبية الحُصَينية المستزرعة: الاعتماد على توقيت الارتفاع ، والقوة المشبكية ، ونوع الخلية بعد المشبكي. J. نيوروسسي. 18 ، 10464 & # x0201310472.

بيشوب ، سي م. (2006). التعرف على الأنماط وتعلم الآلة. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر.

كول ، ج. ، وتوماسيلو م. (2008). هل لدى الشمبانزي نظرية العقل؟ بعد 30 عاما. اتجاهات كوغن. علوم. 12 ، 187 & # x02013192. دوى: 10.1016 / j.tics.2008.02.010

Chapelle، O.، Sch & # x000F6lkopf، B.، and Zien، A. (2006). التعلم شبه الخاضع للإشراف. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Churchland ، P. S. ، and Sejnowski ، T.J. (1992). الدماغ الحسابي. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

كوبر ، ر. (2013). نمذجة العمليات المعرفية عالية المستوى. نيويورك ، نيويورك ، هوف ، المملكة المتحدة: مطبعة علم النفس.

دايان ، ب. ، وأبوت ، إل إف (2001). علم الأعصاب النظري. النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Doya ، K. ، Ishii ، S. ، Pouget ، A. ، and Rao ، R. P. N. (ed.). (2006). بايزي الدماغ. الأساليب الاحتمالية في الترميز العصبي. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

إنجل ، أ.ك. ، وسنجر ، و. (2001). الارتباط الزمني والارتباطات العصبية للوعي الحسي. اتجاهات كوغن. علوم. ريجول. إد. 5 ، 16 & # x0201325. دوى: 10.1016 / s1364-6613 (00) 01568-0

فودور ، جيه أ. (1983). نمطية العقل. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Gr & # x000FCn، S.، and Rotter، S. (ed.). (2010). تحليل قطارات سبايك المتوازية. سلسلة Springer في علم الأعصاب الحسابي. نيويورك ، دوردريخت ، هايدلبرغ ، لندن: سبرينغر.

هارناد ، س. (1990). مشكلة تأريض الرمز. فيزيكا د 42 ، 335 & # x02013346. دوى: 10.1016 / 0167-2789 (90) 90087-6

Heittmann، A.، and R & # x000FCckert، U. (1999). & # x0201CM تطبيق VLSI للوضع المختلط للذاكرة الترابطية العصبية ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الدولي السابع للإلكترونيات الدقيقة للأنظمة العصبية والضبابية والبيولوجية (غرناطة: IEEE) ، 299 & # x02013306.

هينتون ، جي ، دينج ، إل ، يو ، دي ، دال ، جي إي ، محمد ، إيه ، جيتلي ، إن ، وآخرون. (2012). الشبكات العصبية العميقة للنمذجة الصوتية في التعرف على الكلام. عملية إشارة IEEE. ماج. 29 ، 82 & # x0201397. دوى: 10.1109 / MSP.2012.2205597

هوبل ، دي إتش ، ويزل ، تي إن (1968). المجالات الاستقبالية والعمارة الوظيفية لقشرة القرد المخططة. J. Physiol. 195 ، 215 & # x02013243. دوى: 10.1113 / jphysiol.1968.sp008455

هوبل ، دي إتش ، ويزل ، تي إن ، ولو فاي ، س. (1977). مرونة أعمدة الهيمنة العينية في قشرة القرد المخططة. فيلوس. عبر. R. Soc. لوند. ب بيول. علوم. 278 ، 377 & # x02013409. دوى: 10.1098 / rstb.1977.0050

جايجر ، هـ ، وهاس ، هـ. (2004). تسخير اللاخطية: توقع الأنظمة الفوضوية وتوفير الطاقة في الاتصالات اللاسلكية. علم 304 ، 78 & # x0201380. دوى: 10.1126 / العلوم .1091277

كاهنمان ، د. (2011). التفكير السريع والبطيء. لندن: كتب البطريق.

Kiefer، M.، and Pulverm & # x000FCller، F. (2012). التمثيلات المفاهيمية في العقل والدماغ: التطورات النظرية والأدلة الحالية والاتجاهات المستقبلية. اللحاء 48 ، 805 & # x02013825. دوى: 10.1016 / j.cortex.2011.04.006

كوخ ، سي ، وتونوني ، ج. (2011). اختبار للوعي. كيف سنعرف متى قمنا & # x02019ve ببناء جهاز كمبيوتر حساس؟ بجعله يحل لغزًا بسيطًا. علوم. أكون. 304 ، 44 & # x0201347. دوى: 10.1038 / scientificamerican0611-44

Krikelis، A.، and Weems، C.C (1997). المعالجة النقابية والمعالجات. لوس ألاميتوس ، واشنطن ، بروكسل ، طوكيو: مطبعة جمعية الكمبيوتر IEEE.

ليرد ، جي إي (2012). حلق العمارة المعرفية. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

LeCun، Y.، Bengio، Y.، and Hinton، G. (2015). تعلم عميق. طبيعة سجية 521 ، 436 & # x02013444. دوى: 10.1038 / nature14539

ليفاندوفسكي ، س ، وفاريل ، س. (2010). النمذجة الحاسوبية في الإدراك: المبادئ والممارسة. ثاوزاند أوكس ، كاليفورنيا: منشورات SAGE.

ماس ، دبليو ، ناتشل & # x000E4ger ، T. ، وماركرام ، هـ. (2002). الحوسبة في الوقت الحقيقي بدون حالات مستقرة: إطار عمل جديد للحساب العصبي يعتمد على الاضطرابات. الحوسبة العصبية. 14، 2531 & # x020132560. دوى: 10.1162 / 089976602760407955

ماهوالد ، ودوغلاس ، ر. (1991). خلية عصبية من السيليكون. طبيعة سجية 354 ، 515 & # x02013518. دوى: 10.1038 / 354515a0

ماركرت ، هـ ، كوفمان ، يو ، كارا كايكسي ، زد ، وبالم ، ج. (2009). الذكريات النقابية العصبية لتكامل اللغة والرؤية والعمل في عامل مستقل. نتو العصبية. 22 ، 134 & # x02013143. دوى: 10.1016 / j.neunet.2009.01.011

ماركرت ، هـ. ، كنوبلوش ، أ. ، وبالم ، ج. (2007). نمذجة المعالجة النحوية في القشرة. الأنظمة الحيوية 89 ، 300 & # x02013315. دوى: 10.1016 / j.biosystems.2006.04.027

ماركرام ، هـ ، هيلم ، ب.ج ، وساكمان ، ب. (1995). عابر الكالسيوم الشجيري الناجم عن إمكانات عمل واحدة للتكاثر الخلفي في الخلايا العصبية الهرمية القشرية الحديثة للفئران. J. Physiol. 485، 1 & # x0201320. دوى: 10.1113 / jphysiol.1995.sp020708

ماركرام ، H. ، L & # x000FCbke ، J. ، Frotscher ، M. ، and Sakmann ، B. (1997). تنظيم فعالية التشابك عن طريق مصادفة APs بعد المشبكي و EPSPs. علم 275 ، 213 & # x02013215. دوى: 10.1126 / العلوم .275.5297.213

ماركرام ، إتش ، مولر ، إي ، راماسوامي ، إس ، ريمان ، إم دبليو ، عبد الله ، إم ، سانشيز ، سي إيه ، وآخرون. (2015). إعادة بناء ومحاكاة الدوائر الدقيقة للقشرة المخية الحديثة. زنزانة 163 ، 456 & # x02013492. دوى: 10.1016 / j.cell.2015.09.029

ميد ، سي (1989). التناظرية VLSI والأنظمة العصبية. بوسطن ، ماساتشوستس: أديسون ويسلي.

Merolla ، P. A. ، Arthur ، J.V ، Alvarez-Icaza ، R. ، Cassidy ، A. S. ، Sawada ، J. ، Akopyan ، F. ، et al. (2014). مليون دائرة متكاملة من الخلايا العصبية الشوكية مع شبكة اتصال وواجهة قابلة للتطوير. علم 345 ، 668 & # x02013673. دوى: 10.1126 / العلوم .1254642

نيويل ، أ. (1990). نظريات الإدراك الموحدة. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة جامعة هارفارد.

بالم ، ج. (1982). التجمعات العصبية. نهج بديل للذكاء الاصطناعي. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر ، برلين ، هايدلبرغ.

بالم ، ج. (2012). الجدة والمعلومات والمفاجأة. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر ، برلين ، هايدلبرغ.

بالم ، ج. (2013). الذكريات النقابية العصبية والترميز المتناثر. نتو العصبية. 37 ، 165 & # x02013171. دوى: 10.1016 / j.neunet.2012.08.013

بالم ، جي ، وبونهوفر ، ت. (1984). المعالجة المتوازية للشبكات النقابية والعصبية. بيول. سايبرن. 51 ، 201 & # x02013204. دوى: 10.1007 / bf00346141

Palm ، G. ، Knoblauch ، A. ، Hauser ، F. ، and Sch & # x000FCz ، A. (2014). تجمعات الخلايا في القشرة الدماغية. بيول. سايبرن. 108 ، 559 & # x02013572. دوى: 10.1007 / s00422-014-0596-4

بالم ، ج ، وبالم ، م. (1991). & # x0201C الشبكات الترابطية الموازية: النظام الشامل وشريحة باخوس ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الدولي الثاني للإلكترونيات الدقيقة للشبكات العصبية، eds U. Ramacher، U. R & # x000FCckert، and J. A. Nossek (M & # x000FCnchen: Kyrill & # x00026 Method Verlag)، 411 & # x02013416.

بيركيل ، دي إتش ، وبولوك ، تي إتش (1967). الترميز العصبي. نيوروسسي. الدقة. برنامج الثور. 6 ، 223 & # x02013344.

Pulverm & # x000FCller، F.، Moseley، R.L، Egorova، N.، Shebani، Z.، and Boulenger، V. (2014). الإدراك الحركي & # x02013 الدلالات الحركية: نظرية الإدراك الحركي للإدراك والتواصل. علم النفس العصبي 55 ، 71 & # x0201384. دوى: 10.1016 / j.neuropsychologia.2013.12.002

Ramacher، U.، R & # x000FCckert، U.، and Nossek، J.A (eds.). (1991). المؤتمر الدولي الثاني لقضايا الإلكترونيات الدقيقة للشبكات العصبية. ميونيخ: طريقة Kryll & # x00026.

Ranganath، C.، and Blumenfeld، R. S. (2005). شكوك حول الانفصال المزدوج بين الذاكرة قصيرة وطويلة المدى. اتجاهات كوغن. علوم. 9 ، 374 و # x02013380. دوى: 10.1016 / j.tics.2005.06.009

رانجاناث ، سي ، كوهين ، إم إكس ، دام ، سي ، ودي آند # x02019 إسبوزيتو ، إم (2004). مساهمات رديئة الزمانية ، والجبهة ، والحصين في صيانة الذاكرة العاملة المرئية واسترجاع الذاكرة الترابطية. J. نيوروسسي. 24 ، 3917 & # x020133925. دوى: 10.1523 / jneurosci.5053-03.2004

راو ، آر بي إن ، وبالارد ، دي إتش (1999). الترميز التنبئي في القشرة البصرية: تفسير وظيفي لبعض تأثيرات المجال الاستقبالي غير الكلاسيكية. نات. نيوروسسي. 2، 79 & # x02013872، 79 & # x0201387. دوى: 10.1038 / 4580

راو ، آر بي إن ، أولشاوسين ، بي إيه ، وليويكي إم إس (محرران). (2002). النماذج الاحتمالية للدماغ. الإدراك والوظيفة العصبية. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Riesenhuber، M.، and Poggio، T. (1999). النماذج الهرمية للاعتراف الكائن في القشرة. نات. نيوروسسي. 2 ، 1019 & # x020131025. دوى: 10.1038 / 14819

Roelfsema، P.R، Khayat، P. S.، and Sperkreijse، H. (2003). تسلسل المهام الفرعية في القشرة البصرية الأولية. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 100 ، 5467 & # x020135472. دوى: 10.1073 / pnas.0431051100

سارتر ، إم ، بيرنتسون ، جي جي ، وكاسيوبو ، جي تي (1996). تصوير الدماغ وعلم الأعصاب الإدراكي. نحو استنتاج قوي في إسناد الوظيفة إلى الهيكل. أكون. بسيتشول. 51 ، 13 & # x0201321. دوى: 10.1037 / 0003-066x.51.1.13

شوينكر ، إف ، وترينتين ، إي (2014). تصنيف الأنماط والتجميع: مراجعة مناهج التعلم تحت الإشراف الجزئي. التعرف على الأنماط. بادئة رسالة. 37 ، 4 & # x0201314. دوى: 10.1016 / j.patrec.2013.10.017

شانون ، سي إي (1948). نظرية رياضية للاتصال. بيل سيست. تقنية. ج. 27، 379 & # x02013423، 623 & # x02013656. دوى: 10.1002 / j.1538-7305.1948.tb00917.x

ستيوارت ، ج.ج. ، وساكمان ، ب. (1994). التكاثر النشط لإمكانيات الفعل الجسدي في التشعبات الخلوية الهرمية القشرية الحديثة. طبيعة سجية 367 ، 69 & # x0201372. دوى: 10.1038 / 367069a0

ستيوارت ج. بدء العمل المحتمل والانتشار العكسي في الخلايا العصبية للجهاز العصبي المركزي للثدييات. الاتجاهات العصبية. 20 ، 125 & # x02013131. دوى: 10.1016 / s0166-2236 (96) 10075-8

تونوني ، ج. (2012). نظرية المعلومات المتكاملة للوعي: حساب محدث. قوس. إيتال. بيول. 150 ، 56 & # x0201390. دوى: 10.4449 / aib.v149i5.1388

أولريش ، إم ، آدامز ، إس سي ، وكيفر ، إم (2014). يدعم الإنشاء المرن لشبكات الدماغ الوظيفية التعديل المتعمد للإدراك اللاواعي. همم. خريطة الدماغ. 35 ، 5500 & # x020135516. دوى: 10.1002 / ساعة ..22566

أوتال ، دبليو آر (2003). علم فراسة الدماغ الجديد: حدود توطين العمليات المعرفية في الدماغ. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

فابنيك ، ف.ن. (1998). نظرية التعلم الإحصائي. نيويورك: Wiley-Interscience.

Wickelgreen ، W.A (1979). علم النفس المعرفي. إنجليوود كليفس ، نيوجيرسي: برنتيس هول.

وينر ، ن. (1948). علم التحكم الآلي: أو التحكم والاتصال في الحيوان والآلة. نيو جرسي ، نيوجيرسي: وايلي.

يو ، سي ، وبالارد ، د. (2004). واجهة تعلم متعددة الوسائط لتأسيس اللغة المنطوقة في الإدراك الحسي. معاملات ACM على الإدراك التطبيقي 1 ، 57 & # x0201380. دوى: 10.1145 / 1008722.1008727

Zhu، S.، and Hammerstrom، D. (2002). & # x0201C محاكاة الشبكات العصبية النقابية & # x0201D ، في وقائع المؤتمر الدولي التاسع لمعالجة المعلومات العصبية (سنغافورة: IEEE)، 1639 & # x020131643.

زيجلر ، L. ، Zenke ، F. ، Kastner ، D. ، and Gerstner ، W. (2015). التوحيد المشبكي: من نقاط الاشتباك العصبي إلى النمذجة السلوكية. J. نيوروسسي. 35 ، 1319 & # x020131334. دوى: 10.1523 / JNEUROSCI.3989-14.2015

الكلمات المفتاحية: علم الأعصاب الحسابي ، الذكاء الاصطناعي ، النمذجة الحاسوبية واسعة النطاق ، الإدراك الحسابي ، الحوسبة العصبية الإدراكية

الاقتباس: Palm G (2016) معالجة المعلومات العصبية في الإدراك: نبدأ في فهم الأوركسترا ، لكن أين القائد؟ أمام. حاسوب. نيوروسسي. 10: 3. دوى: 10.3389 / fncom.2016.00003

تم الاستلام: 24 فبراير 2015 القبول: 01 يوليو 2016
تاريخ النشر: 26 يناير 2016.

سي وو ، جامعة بكين نورمال ، الصين

سين سونغ ، جامعة تسينغهوا ، الولايات المتحدة الأمريكية
جيسوس م. كورتيس ، معهد بيوكروسيس للبحوث الصحية ، إسبانيا

حقوق النشر & # x000A9 2016 Palm. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License (CC BY). يُسمح بالاستخدام والتوزيع والاستنساخ في المنتديات الأخرى ، بشرط أن يتم اعتماد المؤلف (المؤلفين) الأصلي أو المرخص له وأن يتم الاستشهاد بالنشر الأصلي في هذه المجلة ، وفقًا للممارسات الأكاديمية المقبولة. لا يُسمح بأي استخدام أو توزيع أو إعادة إنتاج لا يتوافق مع هذه الشروط.


6 الخلاصة

تمت دراسة شبكات Willshaw وخصائصها العديدة المثيرة للاهتمام على نطاق واسع. ومع ذلك ، يبدو أن الرموز الموزعة عشوائيًا المتناثرة فقط هي التي تستغلها بشكل أفضل. لهذا السبب ، هناك سؤال مفتوح كبير حول كيفية إنشاء مثل هذه الرموز لأنماط مرئية حقيقية - وبشكل أكثر تحديدًا ، كيفية إنشاء أكواد شبيهة بالعشوائية لأنماط غير عشوائية.

نظرًا لأن الرموز العشوائية تستخدم ، بتردد منتظم ، جزءًا كبيرًا من المساحة ، فقد افترضنا أن الميزات المفيدة للغاية ستؤدي إلى تشفير أنماط من أنواع مختلفة بمجموعات منفصلة تقريبًا من الميزات. كلما تمكنا من فصل الأنماط المختلفة بشكل أفضل ، كانت الشفرة أفضل. في الواقع ، إذا احتلت كل فئة منطقتها الخاصة من المساحة ، فسيحدث تداخل أقل ، مما يقلل من فرص الميزات المتكررة للغاية.

لاختبار الفرضية على الصور الحقيقية ، اتبعنا مجموعة فرعية من النهج المقترح مسبقًا لتصنيف الصور على مجموعة بيانات MNIST المعروفة التي تتعامل مع الرموز الثنائية. يتحكم عاملان رئيسيان في التوزيعات الناتجة ، وقد أكدنا الاتجاه وراء الفكرة. تؤدي ميزات المحتوى المعلوماتي المرتفع الممثلة في ناقلات متفرقة إلى تغطية فضائية جيدة.

في الواقع ، يبدو أن الحاجة إلى الندرة تحد من جودة الشفرة لأنها تقيد كمية المعلومات التي تحتوي عليها. إذا أراد المرء بناء التطبيق الأكثر فعالية قدر الإمكان ، فقد يكون من المنطقي استكشاف طرق بديلة تتسامح مع بيانات أقل ندرة (Knoblauch ، 2010 ، 2011 ، 2016). إلى جانب سؤال التباين ، يمكن تحسين دقة الاسترجاع نفسه من خلال العديد من التقنيات التي تم استكشافها مسبقًا (Knoblauch، 2012، 2013 Ferro، Gripon، & amp Jiang، 2016 Gripon، Lowe، & amp Vermet، 2018).

ومع ذلك ، فإن نموذج ذاكرة Willshaw هو طريقة بسيطة وفعالة ، في كل من المكان والزمان ، لضغط أعداد كبيرة من الأنماط. علاوة على ذلك ، إنها طريقة بيولوجية معقولة للقيام بذلك. لهذه الأسباب ، فإن التركيز الرئيسي لهذه الرسالة هو تقديم تلميح حول استراتيجية الترميز التي من شأنها أن تسمح باستخدام هذا النموذج لبيانات حقيقية في سيناريو عملي. يتحقق التحليل التجريبي من صحة هذه الفكرة حيث تمكنا من إجراء استرجاع متحمل للخطأ بعد ملء الذاكرة بعدة عوامل من عدد الخلايا العصبية.


ربيع 2016

تيشبي ن. ، بيريرا إف سي. & amp Bialek W. (1999). طريقة اختناق المعلومات. في "وقائع مؤتمر أليرتون السنوي السابع والثلاثين حول الاتصالات ،
التحكم والحوسبة ". ص. 368-377 ، (1999). [بي دي إف]

القارئ: إنغمار كانيتشايدر

B Agüera y Arcas ، A Fairhall & amp W Bialek (2003) الحساب في خلية عصبية واحدة: إعادة النظر في Hodgkin and Huxley الحساب العصبي 15 [بي دي إف]

B Sengupta، A Faisal، S Laughlin & amp J Niven (2013) تأثير حجم الخلية وكثافة القناة على تشفير المعلومات العصبية وكفاءة الطاقة. مجلة تدفق الدم الدماغي والتمثيل الغذائي. 33 [بي دي إف]

القارئ: إنغمار كانيتشايدر

A Graves ، G Wayne ، I Danihelka (2014) آلات تورينج العصبية. arXiv: 1410.5401v2 [وصلة]

القارئ: إنغمار كانيتشايدر

M Park، W Jitkrittum، A Qamar، Z Szabó، L Buesing، M Sahani (2015) Bayesian Manifold Learning: النموذج المحلي الخطي الكامن المتغير. نيبس [وصلة]

C Simoncini، L Perrinet، A Montagnini، P Mamassian & amp G Masson (2012) المزيد ليس دائمًا أفضل: يفسر التحكم في الكسب التكيفي الانفصال بين الإدراك والعمل. علم الأعصاب الطبيعي 15 [وصلة]


6 الخلاصة

تمت دراسة شبكات Willshaw وخصائصها العديدة المثيرة للاهتمام على نطاق واسع. ومع ذلك ، يبدو أن الرموز الموزعة عشوائيًا المتناثرة فقط هي التي تستغلها بشكل أفضل. لهذا السبب ، هناك سؤال مفتوح كبير حول كيفية إنشاء مثل هذه الرموز لأنماط مرئية حقيقية - وبشكل أكثر تحديدًا ، كيفية إنشاء أكواد شبيهة بالعشوائية لأنماط غير عشوائية.

نظرًا لأن الرموز العشوائية تستخدم ، بتردد منتظم ، جزءًا كبيرًا من المساحة ، فقد افترضنا أن الميزات المفيدة للغاية قد تتسبب في تشفير أنماط من أنواع مختلفة بمجموعات منفصلة تقريبًا من الميزات. كلما تمكنا من فصل الأنماط المختلفة بشكل أفضل ، كانت الشفرة أفضل. في الواقع ، إذا احتلت كل فئة منطقتها الخاصة من المساحة ، فسيحدث تداخل أقل ، مما يقلل من فرص الميزات المتكررة للغاية.

لاختبار الفرضية على الصور الحقيقية ، اتبعنا مجموعة فرعية من النهج المقترح مسبقًا لتصنيف الصور على مجموعة بيانات MNIST المعروفة التي تتعامل مع الرموز الثنائية. يتحكم عاملان رئيسيان في التوزيعات الناتجة ، وقد أكدنا الاتجاه وراء الفكرة. تؤدي ميزات المحتوى المعلوماتي المرتفع الممثلة في ناقلات متفرقة إلى تغطية فضائية جيدة.

في الواقع ، يبدو أن الحاجة إلى الندرة تحد من جودة الشفرة لأنها تقيد كمية المعلومات التي تحتوي عليها. إذا أراد المرء بناء التطبيق الأكثر فعالية قدر الإمكان ، فقد يكون من المنطقي استكشاف طرق بديلة تتسامح مع بيانات أقل ندرة (Knoblauch ، 2010 ، 2011 ، 2016). إلى جانب سؤال التباين ، يمكن تحسين دقة الاسترجاع نفسه من خلال العديد من التقنيات التي تم استكشافها مسبقًا (Knoblauch، 2012، 2013 Ferro، Gripon، & amp Jiang، 2016 Gripon، Lowe، & amp Vermet، 2018).

ومع ذلك ، فإن نموذج ذاكرة Willshaw هو طريقة بسيطة وفعالة ، في كل من المكان والزمان ، لضغط أعداد كبيرة من الأنماط. علاوة على ذلك ، إنها طريقة بيولوجية معقولة للقيام بذلك. لهذه الأسباب ، فإن التركيز الرئيسي لهذه الرسالة هو تقديم تلميح حول استراتيجية الترميز التي من شأنها أن تسمح باستخدام هذا النموذج لبيانات حقيقية في سيناريو عملي. يتحقق التحليل التجريبي من صحة هذه الفكرة حيث تمكنا من إجراء استرجاع متحمل للخطأ بعد ملء الذاكرة بعدة عوامل من عدد الخلايا العصبية.


مراجع

عبد الرحمن ، م. ، داهل ، ج. إ. ، وهينتون ، ج. (2012). النمذجة الصوتية باستخدام شبكات المعتقدات العميقة. IEEE Trans. لغة الكلام الصوتي. معالجة. 20 و 14 و # x0201322. دوى: 10.1109 / tasl.2011.2109382

Alivisatos، A. P.، Chu، M.، Church، G.M، Greenspan، R.J، Roukes، M.L، and Yuste، R. (2012). مشروع خريطة نشاط الدماغ وتحدي الوصلات الوظيفية. عصبون 74 ، 970 & # x02013974. دوى: 10.1016 / j.neuron.2012.06.006

أندرسون ، جي آر (1983). بنية الإدراك. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة جامعة هارفارد.

أندرسون ، جي آر (2005). التلاعب بالرموز البشرية داخل بنية معرفية متكاملة. كوغن. علوم. 29 ، 313 & # x02013341. دوى: 10.1207 / s15516709cog0000_22

أندرسون ، جي آر (2007). كيف يمكن للعقل البشري أن يحدث في الكون المادي؟ نيويورك: مطبعة جامعة أكسفورد.

Arbib ، M.A (محرر). (2002). كتيب نظرية الدماغ والشبكات العصبية. 2nd Edn. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Arbib ، M.A (محرر). (2006). العمل على اللغة عبر نظام Mirror Neuron. نيويورك ، نيويورك: مطبعة جامعة كامبريدج.

بارس ، ب.ج ، وجيج ، إن إم (2010). الإدراك والدماغ والوعي. مقدمة في علم الأعصاب الإدراكي ، 2nd Edn. برلنغتون ، ماساتشوستس ، سان دييغو ، كاليفورنيا ، أكسفورد ، المملكة المتحدة: Elsevier Ltd.

Baddeley ، A. D. (2007). ذاكرة العمل والفكر والعمل. أكسفورد: مطبعة جامعة أكسفورد.

Baddeley، A.D، Della Sala، S.، Robbins، T.W، and Baddeley، A. (1996). ذاكرة العمل والتحكم التنفيذي. فيلوس. عبر. R. Soc. لوند. ب بيول. علوم. 351 ، 1397 & # x020131403. دوى: 10.1098 / rstb.1996.0123

باراك ، و. ، وتسوديكس ، م. (2014). نماذج عمل الذاكرة العاملة. بالعملة. رأي. نيوروبيول. 25 ، 20 & # x0201324. دوى: 10.1016 / j.conb.2013.10.008

بنجيو ، واي (2009). تعلم البنى العميقة للذكاء الاصطناعي. وجد. الاتجاهات ماخ. يتعلم. 2 ، 1 & # x02013127. دوى: 10.1561 / 2200000006

بنجيو ، واي ، كورفيل ، أ. ، وفنسنت ، ب. (2013). تعلم التمثيل: مراجعة ومنظور جديد. IEEE Trans. نمط الشرج. ماخ. انتل. 35 ، 1798 و # x020131828. دوى: 10.1109 / TPAMI.2013.50

Bi، G.، and Poo، M.M (1998). تعديلات متشابكة في الخلايا العصبية الحُصَينية المستزرعة: الاعتماد على توقيت الارتفاع ، والقوة المشبكية ، ونوع الخلية بعد المشبكي. J. نيوروسسي. 18 ، 10464 & # x0201310472.

بيشوب ، سي م. (2006). التعرف على الأنماط وتعلم الآلة. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر.

كول ، ج. ، وتوماسيلو م. (2008). هل لدى الشمبانزي نظرية العقل؟ بعد 30 عاما. اتجاهات كوغن. علوم. 12 ، 187 & # x02013192. دوى: 10.1016 / j.tics.2008.02.010

Chapelle، O.، Sch & # x000F6lkopf، B.، and Zien، A. (2006). التعلم شبه الخاضع للإشراف. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Churchland ، P. S. ، and Sejnowski ، T.J. (1992). الدماغ الحسابي. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

كوبر ، ر. (2013). نمذجة العمليات المعرفية عالية المستوى. نيويورك ، نيويورك ، هوف ، المملكة المتحدة: مطبعة علم النفس.

دايان ، ب. ، وأبوت ، إل إف (2001). علم الأعصاب النظري. النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Doya ، K. ، Ishii ، S. ، Pouget ، A. ، and Rao ، R. P. N. (ed.). (2006). بايزي الدماغ. الأساليب الاحتمالية في الترميز العصبي. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

إنجل ، أ.ك. ، وسنجر ، و. (2001). الارتباط الزمني والارتباطات العصبية للوعي الحسي. اتجاهات كوغن. علوم. ريجول. إد. 5 ، 16 & # x0201325. دوى: 10.1016 / s1364-6613 (00) 01568-0

فودور ، جيه أ. (1983). نمطية العقل. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Gr & # x000FCn، S.، and Rotter، S. (ed.). (2010). تحليل قطارات سبايك المتوازية. سلسلة Springer في علم الأعصاب الحسابي. نيويورك ، دوردريخت ، هايدلبرغ ، لندن: سبرينغر.

هارناد ، س. (1990). مشكلة تأريض الرمز. فيزيكا د 42 ، 335 & # x02013346. دوى: 10.1016 / 0167-2789 (90) 90087-6

Heittmann، A.، and R & # x000FCckert، U. (1999). & # x0201CM تطبيق VLSI للوضع المختلط للذاكرة الترابطية العصبية ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الدولي السابع للإلكترونيات الدقيقة للأنظمة العصبية والضبابية والبيولوجية (غرناطة: IEEE) ، 299 & # x02013306.

هينتون ، جي ، دينج ، إل ، يو ، دي ، دال ، جي إي ، محمد ، إيه ، جيتلي ، إن ، وآخرون. (2012). الشبكات العصبية العميقة للنمذجة الصوتية في التعرف على الكلام. عملية إشارة IEEE. ماج. 29 ، 82 & # x0201397. دوى: 10.1109 / MSP.2012.2205597

هوبل ، دي إتش ، ويزل ، تي إن (1968). المجالات الاستقبالية والعمارة الوظيفية لقشرة القرد المخططة. J. Physiol. 195 ، 215 & # x02013243. دوى: 10.1113 / jphysiol.1968.sp008455

هوبل ، دي إتش ، ويزل ، تي إن ، ولو فاي ، س. (1977). مرونة أعمدة الهيمنة العينية في قشرة القرد المخططة. فيلوس. عبر. R. Soc. لوند. ب بيول. علوم. 278 ، 377 & # x02013409. دوى: 10.1098 / rstb.1977.0050

جايجر ، هـ ، وهاس ، هـ. (2004). تسخير اللاخطية: توقع الأنظمة الفوضوية وتوفير الطاقة في الاتصالات اللاسلكية. علم 304 ، 78 & # x0201380. دوى: 10.1126 / العلوم .1091277

كاهنمان ، د. (2011). التفكير السريع والبطيء. لندن: كتب البطريق.

Kiefer، M.، and Pulverm & # x000FCller، F. (2012). التمثيلات المفاهيمية في العقل والدماغ: التطورات النظرية والأدلة الحالية والاتجاهات المستقبلية. اللحاء 48 ، 805 & # x02013825. دوى: 10.1016 / j.cortex.2011.04.006

كوخ ، سي ، وتونوني ، ج. (2011). اختبار للوعي. كيف سنعرف متى قمنا & # x02019ve ببناء جهاز كمبيوتر حساس؟ بجعله يحل لغزًا بسيطًا. علوم. أكون. 304 ، 44 & # x0201347. دوى: 10.1038 / scientificamerican0611-44

Krikelis، A.، and Weems، C.C (1997). المعالجة النقابية والمعالجات. لوس ألاميتوس ، واشنطن ، بروكسل ، طوكيو: مطبعة جمعية الكمبيوتر IEEE.

ليرد ، جي إي (2012). حلق العمارة المعرفية. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

LeCun، Y.، Bengio، Y.، and Hinton، G. (2015). تعلم عميق. طبيعة سجية 521 ، 436 & # x02013444. دوى: 10.1038 / nature14539

ليفاندوفسكي ، س ، وفاريل ، س. (2010). النمذجة الحاسوبية في الإدراك: المبادئ والممارسة. ثاوزاند أوكس ، كاليفورنيا: منشورات SAGE.

ماس ، دبليو ، ناتشل & # x000E4ger ، T. ، وماركرام ، هـ. (2002). الحوسبة في الوقت الحقيقي بدون حالات مستقرة: إطار عمل جديد للحساب العصبي يعتمد على الاضطرابات. الحوسبة العصبية. 14، 2531 & # x020132560. دوى: 10.1162 / 089976602760407955

ماهوالد ، ودوغلاس ، ر. (1991). خلية عصبية من السيليكون. طبيعة سجية 354 ، 515 & # x02013518. دوى: 10.1038 / 354515a0

ماركرت ، هـ ، كوفمان ، يو ، كارا كايكسي ، زد ، وبالم ، ج. (2009). الذكريات النقابية العصبية لتكامل اللغة والرؤية والعمل في عامل مستقل. نتو العصبية. 22 ، 134 & # x02013143. دوى: 10.1016 / j.neunet.2009.01.011

ماركرت ، هـ. ، كنوبلوش ، أ. ، وبالم ، ج. (2007). نمذجة المعالجة النحوية في القشرة. الأنظمة الحيوية 89 ، 300 & # x02013315. دوى: 10.1016 / j.biosystems.2006.04.027

ماركرام ، هـ ، هيلم ، ب.ج ، وساكمان ، ب. (1995). عابر الكالسيوم الشجيري الناجم عن إمكانات عمل واحدة للتكاثر الخلفي في الخلايا العصبية الهرمية القشرية الحديثة للفئران. J. Physiol. 485، 1 & # x0201320. دوى: 10.1113 / jphysiol.1995.sp020708

ماركرام ، H. ، L & # x000FCbke ، J. ، Frotscher ، M. ، and Sakmann ، B. (1997). تنظيم فعالية التشابك عن طريق مصادفة APs بعد المشبكي و EPSPs. علم 275 ، 213 & # x02013215. دوى: 10.1126 / العلوم .275.5297.213

ماركرام ، إتش ، مولر ، إي ، راماسوامي ، إس ، ريمان ، إم دبليو ، عبد الله ، إم ، سانشيز ، سي إيه ، وآخرون. (2015). إعادة بناء ومحاكاة الدوائر الدقيقة للقشرة المخية الحديثة. زنزانة 163 ، 456 & # x02013492. دوى: 10.1016 / j.cell.2015.09.029

ميد ، سي (1989). التناظرية VLSI والأنظمة العصبية. بوسطن ، ماساتشوستس: أديسون ويسلي.

Merolla ، P. A. ، Arthur ، J.V ، Alvarez-Icaza ، R. ، Cassidy ، A. S. ، Sawada ، J. ، Akopyan ، F. ، et al. (2014). مليون دائرة متكاملة من الخلايا العصبية الشوكية مع شبكة اتصال وواجهة قابلة للتطوير. علم 345 ، 668 & # x02013673. دوى: 10.1126 / العلوم .1254642

نيويل ، أ. (1990). نظريات الإدراك الموحدة. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة جامعة هارفارد.

بالم ، ج. (1982). التجمعات العصبية. نهج بديل للذكاء الاصطناعي. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر ، برلين ، هايدلبرغ.

بالم ، ج. (2012). الجدة والمعلومات والمفاجأة. نيويورك ، نيويورك: سبرينغر ، برلين ، هايدلبرغ.

بالم ، ج. (2013). الذكريات النقابية العصبية والترميز المتناثر. نتو العصبية. 37 ، 165 & # x02013171. دوى: 10.1016 / j.neunet.2012.08.013

بالم ، جي ، وبونهوفر ، ت. (1984). المعالجة المتوازية للشبكات النقابية والعصبية. بيول. سايبرن. 51 ، 201 & # x02013204. دوى: 10.1007 / bf00346141

Palm ، G. ، Knoblauch ، A. ، Hauser ، F. ، and Sch & # x000FCz ، A. (2014). تجمعات الخلايا في القشرة الدماغية. بيول. سايبرن. 108 ، 559 & # x02013572. دوى: 10.1007 / s00422-014-0596-4

بالم ، ج ، وبالم ، م. (1991). & # x0201C الشبكات الترابطية الموازية: النظام الشامل وشريحة باخوس ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الدولي الثاني للإلكترونيات الدقيقة للشبكات العصبية، eds U. Ramacher، U. R & # x000FCckert، and J. A. Nossek (M & # x000FCnchen: Kyrill & # x00026 Method Verlag)، 411 & # x02013416.

بيركيل ، دي إتش ، وبولوك ، تي إتش (1967). الترميز العصبي. نيوروسسي. الدقة. برنامج الثور. 6 ، 223 & # x02013344.

Pulverm & # x000FCller، F.، Moseley، R.L، Egorova، N.، Shebani، Z.، and Boulenger، V. (2014). الإدراك الحركي & # x02013 الدلالات الحركية: نظرية الإدراك الحركي للإدراك والتواصل. علم النفس العصبي 55 ، 71 & # x0201384. دوى: 10.1016 / j.neuropsychologia.2013.12.002

Ramacher، U.، R & # x000FCckert، U.، and Nossek، J.A (eds.). (1991). المؤتمر الدولي الثاني لقضايا الإلكترونيات الدقيقة للشبكات العصبية. ميونيخ: طريقة Kryll & # x00026.

Ranganath، C.، and Blumenfeld، R. S. (2005). شكوك حول الانفصال المزدوج بين الذاكرة قصيرة وطويلة المدى. اتجاهات كوغن. علوم. 9 ، 374 و # x02013380. دوى: 10.1016 / j.tics.2005.06.009

رانجاناث ، سي ، كوهين ، إم إكس ، دام ، سي ، ودي آند # x02019 إسبوزيتو ، إم (2004). مساهمات رديئة الزمانية ، والجبهة ، والحصين في صيانة الذاكرة العاملة المرئية واسترجاع الذاكرة الترابطية. J. نيوروسسي. 24 ، 3917 & # x020133925. دوى: 10.1523 / jneurosci.5053-03.2004

راو ، آر بي إن ، وبالارد ، دي إتش (1999). الترميز التنبئي في القشرة البصرية: تفسير وظيفي لبعض تأثيرات المجال الاستقبالي غير الكلاسيكية. نات. نيوروسسي. 2، 79 & # x02013872، 79 & # x0201387. دوى: 10.1038 / 4580

راو ، آر بي إن ، أولشاوسين ، بي إيه ، وليويكي إم إس (محرران). (2002). النماذج الاحتمالية للدماغ. الإدراك والوظيفة العصبية. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

Riesenhuber، M.، and Poggio، T. (1999).النماذج الهرمية للاعتراف الكائن في القشرة. نات. نيوروسسي. 2 ، 1019 & # x020131025. دوى: 10.1038 / 14819

Roelfsema، P.R، Khayat، P. S.، and Sperkreijse، H. (2003). تسلسل المهام الفرعية في القشرة البصرية الأولية. بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 100 ، 5467 & # x020135472. دوى: 10.1073 / pnas.0431051100

سارتر ، إم ، بيرنتسون ، جي جي ، وكاسيوبو ، جي تي (1996). تصوير الدماغ وعلم الأعصاب الإدراكي. نحو استنتاج قوي في إسناد الوظيفة إلى الهيكل. أكون. بسيتشول. 51 ، 13 & # x0201321. دوى: 10.1037 / 0003-066x.51.1.13

شوينكر ، إف ، وترينتين ، إي (2014). تصنيف الأنماط والتجميع: مراجعة مناهج التعلم تحت الإشراف الجزئي. التعرف على الأنماط. بادئة رسالة. 37 ، 4 & # x0201314. دوى: 10.1016 / j.patrec.2013.10.017

شانون ، سي إي (1948). نظرية رياضية للاتصال. بيل سيست. تقنية. ج. 27، 379 & # x02013423، 623 & # x02013656. دوى: 10.1002 / j.1538-7305.1948.tb00917.x

ستيوارت ، ج.ج. ، وساكمان ، ب. (1994). التكاثر النشط لإمكانيات الفعل الجسدي في التشعبات الخلوية الهرمية القشرية الحديثة. طبيعة سجية 367 ، 69 & # x0201372. دوى: 10.1038 / 367069a0

ستيوارت ج. بدء العمل المحتمل والانتشار العكسي في الخلايا العصبية للجهاز العصبي المركزي للثدييات. الاتجاهات العصبية. 20 ، 125 & # x02013131. دوى: 10.1016 / s0166-2236 (96) 10075-8

تونوني ، ج. (2012). نظرية المعلومات المتكاملة للوعي: حساب محدث. قوس. إيتال. بيول. 150 ، 56 & # x0201390. دوى: 10.4449 / aib.v149i5.1388

أولريش ، إم ، آدامز ، إس سي ، وكيفر ، إم (2014). يدعم الإنشاء المرن لشبكات الدماغ الوظيفية التعديل المتعمد للإدراك اللاواعي. همم. خريطة الدماغ. 35 ، 5500 & # x020135516. دوى: 10.1002 / ساعة ..22566

أوتال ، دبليو آر (2003). علم فراسة الدماغ الجديد: حدود توطين العمليات المعرفية في الدماغ. كامبريدج ، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

فابنيك ، ف.ن. (1998). نظرية التعلم الإحصائي. نيويورك: Wiley-Interscience.

Wickelgreen ، W.A (1979). علم النفس المعرفي. إنجليوود كليفس ، نيوجيرسي: برنتيس هول.

وينر ، ن. (1948). علم التحكم الآلي: أو التحكم والاتصال في الحيوان والآلة. نيو جرسي ، نيوجيرسي: وايلي.

يو ، سي ، وبالارد ، د. (2004). واجهة تعلم متعددة الوسائط لتأسيس اللغة المنطوقة في الإدراك الحسي. معاملات ACM على الإدراك التطبيقي 1 ، 57 & # x0201380. دوى: 10.1145 / 1008722.1008727

Zhu، S.، and Hammerstrom، D. (2002). & # x0201C محاكاة الشبكات العصبية النقابية & # x0201D ، في وقائع المؤتمر الدولي التاسع لمعالجة المعلومات العصبية (سنغافورة: IEEE)، 1639 & # x020131643.

زيجلر ، L. ، Zenke ، F. ، Kastner ، D. ، and Gerstner ، W. (2015). التوحيد المشبكي: من نقاط الاشتباك العصبي إلى النمذجة السلوكية. J. نيوروسسي. 35 ، 1319 & # x020131334. دوى: 10.1523 / JNEUROSCI.3989-14.2015

الكلمات المفتاحية: علم الأعصاب الحسابي ، الذكاء الاصطناعي ، النمذجة الحاسوبية واسعة النطاق ، الإدراك الحسابي ، الحوسبة العصبية الإدراكية

الاقتباس: Palm G (2016) معالجة المعلومات العصبية في الإدراك: نبدأ في فهم الأوركسترا ، لكن أين القائد؟ أمام. حاسوب. نيوروسسي. 10: 3. دوى: 10.3389 / fncom.2016.00003

تم الاستلام: 24 فبراير 2015 القبول: 01 يوليو 2016
تاريخ النشر: 26 يناير 2016.

سي وو ، جامعة بكين نورمال ، الصين

سين سونغ ، جامعة تسينغهوا ، الولايات المتحدة الأمريكية
جيسوس م. كورتيس ، معهد بيوكروسيس للبحوث الصحية ، إسبانيا

حقوق النشر & # x000A9 2016 Palm. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License (CC BY). يُسمح بالاستخدام والتوزيع والاستنساخ في المنتديات الأخرى ، بشرط أن يتم اعتماد المؤلف (المؤلفين) الأصلي أو المرخص له وأن يتم الاستشهاد بالنشر الأصلي في هذه المجلة ، وفقًا للممارسات الأكاديمية المقبولة. لا يُسمح بأي استخدام أو توزيع أو إعادة إنتاج لا يتوافق مع هذه الشروط.


توماسو أ. بوجيو

Tomaso A. Poggio هو أستاذ يوجين ماكديرموت في قسم الدماغ والعلوم المعرفية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، حيث يشغل أيضًا منصب مدير مركز العقول والعقول والآلات ومدير مركز التعلم البيولوجي والحاسوب. هو محرر مشارك في التعلم الإدراكي (مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا).

اللحاء المرئي والشبكات العميقة

تعلم التمثيلات الثابتة

إطار رياضي يصف تعلم التمثيلات الثابتة في التيار البطني ، ويقدم التطوير النظري والتطبيقات.

يُعتقد أن التيار البصري البطني يكمن وراء التعرف على الأشياء في الرئيسيات. على مدار الخمسين عامًا الماضية ، طور الباحثون سلسلة من النماذج الكمية التي أصبحت مخلصة بشكل متزايد للعمارة البيولوجية. في الآونة الأخيرة ، تم تدريب شبكات الالتفاف للتعلم العميق - والتي لا تعكس العديد من السمات المهمة لبنية التيار البطني وعلم وظائف الأعضاء - بمجموعات بيانات كبيرة للغاية ، مما أدى إلى إنتاج خلايا عصبية نموذجية تحاكي التعرف على الأشياء ولكنها لا تشرح طبيعة العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها في التيار البطني. يطور هذا الكتاب إطارًا رياضيًا يصف تعلم التمثيلات الثابتة للتيار البطني وهو وثيق الصلة بشكل خاص بشبكات التعلم التلافيفية العميقة.

يقترح المؤلفون نظرية تستند إلى الفرضية القائلة بأن الهدف الحسابي الرئيسي للتيار البطني هو حساب التمثيلات العصبية للصور غير المتغيرة للتحولات الشائعة في البيئة المرئية والتي يتم تعلمها من تجربة غير خاضعة للإشراف. يصفون إطارًا نظريًا عامًا لنظرية حسابية للثبات (مع التفاصيل والأدلة المقدمة في الملاحق) ثم يراجعون تطبيق النظرية على المسار الأمامي للتيار البطني في القشرة البصرية الرئيسية.

التعلم الإدراكي

نظرة عامة على مجال التعلم الإدراكي - دراسة التغيرات الدائمة في البنية القشرية الناتجة عن المحفزات الخارجية.

التعلم الإدراكي هو تعديل محدد ودائم نسبيًا للإدراك والسلوك بعد التجربة الحسية. وهي تشمل أجزاء من عملية التعلم مستقلة عن أشكال التعلم الواعية وتنطوي على تغييرات هيكلية و / أو وظيفية في القشرة الحسية الأولية. ومن الأمثلة المألوفة علاج العين "الكسولة" أو المتصالبة. يؤدي تغطية العين السليمة إلى تحسن تدريجي في التمثيلات القشرية للعين الأضعف. ومع ذلك ، إذا تم ترقيع العين الجيدة لفترة طويلة ، فإنها تتعلم أن ترى بشكل أقل حدة.

يعرض هذا الكتاب التقدم الذي تم إحرازه في العقد الماضي في هذا المجال سريع النمو. يفحص الجزء الأول التغيرات العصبية التي تسببها الآفات أو التأثيرات الخارجية. ويناقش آثار هذه التغييرات على السلوك ومدى إمكانية اللدونة في الأنظمة الحسية. من خلال نظرة أوسع ، ينظر الجزء الثاني في كيفية تسبب المحفزات الواعية أو الجهازية في حدوث تغيرات قشرية. توضح التجارب السريرية التي يتم فيها تدريس الموضوعات للتعرف على المحفزات السمعية والبصرية العلاقة بين التعلم الإدراكي والتعلم المعرفي. تقدم الأقسام الأخيرة نماذج عامة للتعلم الإدراكي وتناقش مستقبل المجال.

المناهج النظرية في علم الأعصاب

مساهم

دورة تمهيدية في علم الأعصاب الحسابي

كتاب مدرسي للطلاب ذوي الخلفية المحدودة في الرياضيات وترميز الكمبيوتر ، مع التركيز على دروس الكمبيوتر التي توجه القراء في إنتاج نماذج للسلوك العصبي.

يعلم هذا النص التمهيدي الطلاب فهم ومحاكاة وتحليل السلوكيات المعقدة للخلايا العصبية الفردية ودوائر الدماغ. إنه مبني على دروس الكمبيوتر التي توجه الطلاب في إنتاج نماذج للسلوك العصبي ، مع كود Matlab المرتبط المتاح مجانًا عبر الإنترنت. من هذه النماذج ، يتعلم الطلاب كيف تعمل الخلايا العصبية الفردية وكيف ، عند الاتصال ، تتعاون الخلايا العصبية في الدائرة. يوضح الكتاب من خلال نماذج محاكاة كيف يمكن أن تنشأ التذبذبات وقابلية التعدد وانتعاش ما بعد التحفيز والفوضى داخل أي من الخلايا العصبية أو الدوائر المفردة ، ويستكشف أدوارها في الدماغ.

يقدم الكتاب أولاً خلفية أساسية في علم الأعصاب والفيزياء والرياضيات وماتلاب ، مع تفسيرات موضحة بالعديد من الأمثلة. تغطي الفصول اللاحقة قطارات السنبلة المفردة لإنتاج العصبونات والسرعات والعمليات الإدراكية الأساسية النماذج القائمة على الموصلية ، ومحاكاة الوصلات المشبكية ، ونماذج معدل إطلاق الأنظمة الديناميكية لتشغيل الدائرة واسعة النطاق ومكوناتها اللدونة المتشابكة وتقنيات لتحليل مجموعات البيانات السكانية للخلايا العصبية ، بما في ذلك تحليل المكونات الرئيسية ، ونمذجة ماركوف المخفية ، وفك تشفير بايزي.

يمكن الوصول إلى الكتاب الجامعيين في علوم الحياة ذوي الخلفية المحدودة في الرياضيات وترميز الكمبيوتر ، ويمكن استخدام الكتاب في نهج تدريسي "مقلوب" أو "مقلوب" ، مع تخصيص وقت الفصل للعمل العملي على دروس الكمبيوتر. يمكن أن يكون أيضًا مصدرًا لطلاب الدراسات العليا في علوم الحياة الذين يرغبون في اكتساب مهارات الحوسبة ومعرفة أعمق بالوظيفة العصبية والدوائر العصبية.

من الخلايا العصبية إلى الإدراك عبر علم الأعصاب الحسابي

كتاب مدرسي شامل ومتكامل ويمكن الوصول إليه يقدم موضوعات علم الأعصاب الأساسية من منظور حسابي ، ويتتبع مسارًا من الخلايا والدوائر إلى السلوك والإدراك.

يقدم هذا الكتاب المدرسي مجموعة واسعة من الموضوعات في علم الأعصاب من منظور حسابي. يقدم مقدمة شاملة ومتكاملة للموضوعات الأساسية ، باستخدام الأدوات الحسابية لتتبع مسار من الخلايا العصبية والدوائر إلى السلوك والإدراك. علاوة على ذلك ، تُظهر الفصول كيف أن علم الأعصاب الحسابي - طرق نمذجة التفاعلات السببية الكامنة وراء الأنظمة العصبية - يكمل البحث التجريبي في تطوير فهم الدماغ والسلوك.

تغطي الفصول - كل ذلك من قبل رواد في هذا المجال ، وتم دمجها بعناية من قبل المحررين - مواضيع مثل المرونة العصبية للتحكم في الحركة والتحكم الحركي ، والتعديل العصبي ، والتعلم المعزز الرؤية واللغة - جوهر الإدراك البشري.

يمكن استخدام الكتاب للدورات المتقدمة على مستوى البكالوريوس أو الدراسات العليا. يقدم كل الخلفية الضرورية في علم الأعصاب بما يتجاوز الحقائق الأساسية حول الخلايا العصبية ونقاط الاشتباك العصبي والأفكار العامة حول بنية ووظيفة الدماغ البشري. يجب أن يكون الطلاب على دراية بالمعادلات التفاضلية ونظرية الاحتمالات ، وأن يكونوا قادرين على التقاط أساسيات البرمجة في MATLAB و / أو Python. تتوفر الشرائح والتمارين والمواد المساعدة الأخرى مجانًا على الإنترنت ، وقد تم توثيق العديد من النماذج الموضحة في الفصول في قاعدة بيانات عمليات الدماغ ، BODB (والتي تم وصفها أيضًا في فصل من كتاب).

المساهمون أربيب ، وجوزيف آيرز ، وجيمس بدنار ، وأندريه بيكانسكي ، وجيمس ج. فورد دوميني ، بيير إينيل ، جان مارك فيلوس ، ستيفانو فوسي ، ولفرام غيرستنر ، فرانك جراسو ، جاكلين أ. وليام دبليو ليتون ، وتوماسو بوجيو ، وجون بوريل ، وتوني جيه. بريسكوت ، وجون رينزل ، وإدموند رولز ، وجوناثان روبين ، ونيكولاس شفايغوفر ، ومحمد أ. وانج ، كريستوفر ويليامز ، رانسوم ويندر ، آلان ل

دراسات حالة في تحليل البيانات العصبية

دليل لعالم الأعصاب الممارس

دليل عملي لتقنيات تحليل البيانات العصبية يقدم عينات من مجموعات البيانات وطرق عملية لتحليل البيانات.

مع تزايد تعقيد البيانات العصبية ، يحتاج علماء الأعصاب الآن إلى مهارات في برمجة الكمبيوتر والإحصاءات وتحليل البيانات. يعلم هذا الكتاب تقنيات عملية تحليل البيانات العصبية من خلال تقديم أمثلة لمجموعات البيانات وتطوير تقنيات وأدوات لتحليلها. يبدأ كل فصل بمثال محدد للبيانات العصبية ، والذي يحفز طرق التحليل الرياضية والإحصائية التي يتم تطبيقها بعد ذلك على البيانات. هذا النهج العملي العملي فريد من نوعه بين كتب وأدلة تحليل البيانات ، ويزود القارئ بالأدوات اللازمة لتحليل البيانات العصبية في العالم الحقيقي.

يبدأ الكتاب بمقدمة إلى MATLAB ، منصة البرمجة الأكثر شيوعًا في علم الأعصاب ، والتي يتم استخدامها في الكتاب. (يمكن للقراء المطلعين على MATLAB تخطي هذا الفصل وقد يقررون التركيز على نوع البيانات أو نوع الطريقة.) يستمر الكتاب في تغطية بيانات المجال العصبي وبيانات القطار السريع والتحليل الطيفي والنماذج الخطية المعممة والتماسك والاقتران عبر التردد . يقدم كل فصل دراسة حالة قائمة بذاتها يمكن استخدامها بشكل منفصل كجزء من تحقيق مستهدف. يتضمن الكتاب بعض المناقشات الرياضية ولكنه لا يركز على النظرية الرياضية أو الإحصائية ، ويؤكد على الجانب العملي بدلاً من ذلك. يتم تضمين المراجع للقراء الذين يرغبون في استكشاف النظرية بشكل أعمق. تتوفر البيانات ورمز MATLAB المصاحب مجانًا على موقع المؤلفين. يمكن استخدام الكتاب في دورات المستوى الأعلى للطلاب الجامعيين أو الدراسات العليا أو كمرجع مهني.

يتوفر إصدار من هذا الكتاب المدرسي مع جميع الأمثلة في Python على https://mark-kramer.github.io/Case-Studies-Python/

الدماغ الحسابي ، إصدار الذكرى الخامسة والعشرين

إصدار الذكرى السنوية للعمل الكلاسيكي الذي أثر على جيل من علماء الأعصاب وعلماء الأعصاب الإدراكيين.

قبل الدماغ الحسابي في عام 1992 ، كانت الأطر المفاهيمية لوظيفة الدماغ تستند إلى سلوك الخلايا العصبية المفردة ، ويتم تطبيقها على مستوى العالم. في الدماغ الحسابي ، طور باتريشيا تشيرشلاند وتيرينس سيجنوفسكي إطارًا مفاهيميًا مختلفًا ، بناءً على مجموعات كبيرة من الخلايا العصبية. لقد فعلوا ذلك من خلال إظهار أن أنماط الأنشطة بين الوحدات في نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية المدربة لها خصائص تشبه تلك المسجلة من مجموعات الخلايا العصبية المسجلة واحدة تلو الأخرى. إنه أحد الكتب الأولى التي تجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي. تستهدف جمهورًا عريضًا من علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر وعلماء الإدراك والفلاسفة ، الدماغ الحسابي هو مكتوب لكل من الخبراء والمبتدئين. يقدم إصدار الذكرى السنوية هذه مقدمة جديدة للمؤلفين تضع الكتاب في سياق البحث الحالي.

أثر هذا النهج على جيل من الباحثين. حتى اليوم ، عندما يستطيع علماء الأعصاب التسجيل بشكل روتيني من مئات الخلايا العصبية باستخدام البصريات بدلاً من الكهرباء ، وقد بشرت مبادرة البيت الأبيض BRAIN لعام 2013 بعصر جديد في التقنيات العصبية المبتكرة ، وهي الرسالة الرئيسية لـ الدماغ الحسابي لا يزال ذا صلة.

حساب الدماغ كتجريد هرمي

حجة مفادها أن تعقيدات وظيفة الدماغ يمكن فهمها بشكل هرمي ، من حيث مستويات التجريد المختلفة ، مثل حوسبة السيليكون.

قد تشير الاختلافات الهائلة بين الدوائر العصبية للدماغ ودائرة السيليكون في الكمبيوتر إلى أنه لا يوجد شيء مشترك بينهما. في الواقع ، كما تجادل دانا بالارد في هذا الكتاب ، فإن الأدوات الحسابية ضرورية لفهم وظيفة الدماغ. يوضح بالارد أن التنظيم الهرمي للدماغ له العديد من أوجه التشابه مع التنظيم الهرمي للحوسبة كما هو الحال في حوسبة السيليكون ، يمكن تبسيط تعقيدات حساب الدماغ بشكل كبير عندما يتم حسابها في مستويات مختلفة من التجريد.

بالاعتماد على عدة عقود من التقدم في علم الأعصاب الحسابي ، جنبًا إلى جنب مع النتائج الأخيرة في منهجيات التعلم المعززة والبايزية ، فإن بالارد عامل القضايا الحسابية الرئيسية للدماغ من حيث مكانها الطبيعي في التسلسل الهرمي الشامل. كل من هذه العوامل يؤدي إلى منظور جديد. يركز المستوى العصبي على وظائف الدماغ الأمامي الأساسية ويوضح كيف تملي متطلبات المعالجة الاستخدام المكثف للدوائر القائمة على التوقيت والتنظيم العام للذاكرة الجدولية. تعمل منظمة مستوى التجسيد بشكل عكسي ، مما يجعل الاستخدام المكثف لتعدد الإرسال والمعالجة حسب الطلب لتحقيق حساب موازٍ سريع. يركز مستوى الوعي على تمثيلات الدماغ للعاطفة والانتباه والوعي ، مما يدل على أنها يمكن أن تعمل باقتصاد كبير في سياق الركائز العصبية والتجسيدية.

مبادئ ديناميات الدماغ

تفاعلات الدولة العالمية

المناهج التجريبية والنظرية لديناميات الدماغ العالمية التي تعتمد على أحدث الأبحاث في هذا المجال.

يعتبر اعتبار الوقت أو الديناميكيات أمرًا أساسيًا لجميع جوانب النشاط العقلي - الإدراك والإدراك والعاطفة - لأن السمة الرئيسية لنشاط الدماغ هي التغيير المستمر لحالات الدماغ الأساسية حتى في بيئة ثابتة. بدأ تطبيق الديناميات غير الخطية على دراسة نشاط الدماغ في الازدهار في التسعينيات عندما اقترن بالملاحظات التجريبية من الملاحظات المورفولوجية والفسيولوجية الحديثة. يقدم هذا الكتاب وجهات نظر حول ديناميكيات الدماغ التي تعتمد على أحدث التطورات في البحث في هذا المجال. يتضمن مساهمات من كل من المنظرين والتجريبيين ، ويقدم معالجة انتقائية للقضايا الأساسية.

تتراوح الموضوعات التي تم تناولها من المناهج التجريبية والحسابية إلى ديناميكيات الدماغ العابرة إلى مبدأ الطاقة الحرة كنظرية عالمية للدماغ. يختتم الكتاب بدليل قصير ولكنه صارم للديناميكيات اللاخطية الحديثة وتطبيقها على الديناميكيات العصبية.

التعلم والتحكم البيولوجي

كيف يبني الدماغ التمثيلات ، ويتنبأ بالأحداث ، ويتخذ القرارات

إطار نظري جديد يصف الأساس المنطقي المحتمل للانتظام في كيفية تحركنا ، وكيف نتعلم ، وكيف يتنبأ دماغنا بالأحداث.

في التعلم والتحكم البيولوجييقدم كل من رضا شادمر وساندرو موسى إيفالدي إطارًا نظريًا لفهم انتظام تصورات الدماغ ، وردود أفعاله على المحفزات الحسية ، والتحكم في الحركات. يقدمون حسابًا للإدراك باعتباره مزيجًا من التنبؤ والملاحظة: يبني الدماغ نماذج داخلية تصف ما يجب أن يحدث ثم يجمع هذا التنبؤ مع التقارير الواردة من النظام الحسي لتكوين اعتقاد.

بالنظر إلى سيطرة الدماغ على الحركات ، والاختلافات على الرغم من أوجه التشابه الميكانيكية الحيوية بين كبار السن والشباب ، والأشخاص الأصحاء وغير الصحيين ، والبشر والحيوانات الأخرى ، قام شادمهر وموسى إيفالدي بمراجعة الأدلة التي تشير إلى أن الأوامر الحركية تعكس قرارًا اقتصاديًا يتخذه دماغنا يزن المكافأة والجهد . تشير هذه الأدلة أيضًا إلى أن الدماغ يفضل الحصول على المكافأة عاجلاً وليس آجلاً ، مما يقلل من قيمة المكافأة أو ينقصها بمرور الوقت حيث تتغير قيمة المكافأة المتوقعة في الدماغ بمرور الوقت (بسبب التطور أو المرض أو التطور) ، فإن شكل حركاتنا سيتغير أيضًا.

تزود النماذج الداخلية التي شكلها الدماغ الدماغ بمهارة البقاء الأساسية: القدرة على التنبؤ بناءً على الملاحظات السابقة. تقدم المفاهيم الرسمية التي قدمها شادمير وموسى إيفالدي طريقة لوصف كيفية تشكل التمثيلات ، وما هي البنية التي تمتلكها ، وكيف يمكن اختبار المفاهيم النظرية.

هندسة التحكم العصبي

التقاطع الناشئ بين نظرية التحكم وعلم الأعصاب

كيف يمكن تطبيق الأساليب الجديدة القوية في هندسة التحكم غير الخطية على علم الأعصاب ، من صياغة النموذج الأساسي إلى التطبيقات الطبية المتقدمة.

على مدار الستين عامًا الماضية ، كانت الأساليب القوية في هندسة التحكم القائمة على النماذج مسؤولة عن مثل هذه التطورات الهائلة في الأنظمة الهندسية مثل الطائرات ذاتية القيادة والمركبات المستقلة وحتى التنبؤ بالطقس. خلال تلك العقود نفسها ، تطورت نماذجنا للجهاز العصبي من أغشية أحادية الخلية إلى شبكات عصبية إلى نماذج واسعة النطاق للدماغ البشري. حتى وقت قريب ، كانت نظرية التحكم غير قابلة للتطبيق تمامًا على أنواع النماذج غير الخطية التي يتم تطويرها في علم الأعصاب. جعلت الثورة في هندسة التحكم غير الخطية في أواخر التسعينيات تقاطع نظرية التحكم وعلم الأعصاب ممكنًا. في هندسة التحكم العصبي، يسعى ستيفن شيف إلى تجسير المجالين ، بدراسة تطبيق أساليب جديدة في هندسة التحكم غير الخطية على علم الأعصاب. بعد تقديم مادة مكثفة حول صياغة نماذج علم الأعصاب الحسابية في بيئة تحكم - بما في ذلك بعض أساسيات الخوارزميات التي تساعد في عبور الفجوة من الحدس إلى التطبيق الفعال - يفحص شيف مجموعة من التطبيقات ، بما في ذلك واجهات الدماغ والآلة والتحفيز العصبي. قدم تقريرًا عن الأبحاث التي أجراها هو وزملاؤه لإظهار أنه يمكن تطبيق طرق نظرية التحكم غير الخطية على نماذج الخلايا المفردة والشبكات العصبية الصغيرة والشبكات واسعة النطاق في حالات مرض باركنسون والصرع. مع هندسة التحكم العصبي يكتسب القارئ معرفة عملية بأساسيات نظرية التحكم وعلم الأعصاب الحسابي بما يكفي ليس فقط لفهم الأدبيات في هذا المجال التربوي ولكن أيضًا لبدء العمل على تقدم هذا المجال. سيكون الكتاب بمثابة دليل أساسي للعلماء في علم الأحياء أو الهندسة وللأطباء الذين يرغبون في اكتساب الخبرة في هذه المجالات.

رموز السكان المرئية

نحو إطار مشترك متعدد المتغيرات لتسجيل الخلايا والتصوير الوظيفي

كيف يتم تمثيل المحتوى المرئي في رموز السكان العصبية وكيفية تحليل هذه الرموز بتقنيات متعددة المتغيرات.

الرؤية هي عملية حسابية متوازية بشكل كبير ، يتم فيها تحويل صورة الشبكية عبر سلسلة من المراحل للتأكيد على المعلومات ذات الصلة بالسلوك (مثل فئة الكائن والهوية) وإلغاء التأكيد على المعلومات الأخرى (مثل وجهة النظر والإضاءة). تعمل العمليات الكامنة وراء الرؤية عن طريق الحساب المتزامن وتمرر الرسائل بين الخلايا العصبية داخل منطقة بصرية وبين مناطق مختلفة. المفهوم النظري لـ "كود السكان" يلخص فكرة أن المحتوى المرئي يتم تمثيله في كل مرحلة بنمط النشاط عبر السكان المحليين من الخلايا العصبية. يتطلب فهم رموز السكان المرئية في النهاية قياسًا متعدد القنوات وتحليلًا متعدد المتغيرات لأنماط النشاط. على مدى العقد الماضي ، اكتسب النهج متعدد المتغيرات زخمًا كبيرًا في أبحاث الرؤية. يقيس التصوير الوظيفي وتسجيل الخلية نشاط الدماغ بطرق مختلفة اختلافًا جذريًا ، لكنهما يستخدمان الآن مفاهيم نظرية وأدوات رياضية متشابهة في النمذجة والتحليلات.

مع التركيز على تيار المعالجة البطني الذي يُعتقد أنه أساس التعرف على الكائنات ، يقدم هذا الكتاب التطورات الحديثة في فهمنا لرموز السكان المرئية ، وتقنيات تحليل معلومات الأنماط الجديدة متعددة المتغيرات ، وبدايات منظور موحد لتسجيل الخلايا والتصوير الوظيفي. إنه بمثابة مقدمة ونظرة عامة ومرجع للعلماء والطلاب عبر التخصصات المهتمين برؤية الإنسان والرئيسيات ، وبشكل أعم ، في فهم كيفية تمثيل الدماغ للمعلومات ومعالجتها.

وجوه ديناميكية

رؤى من التجارب والحسابات

أحدث الأبحاث حول إدراك الوجوه الديناميكية ، وهو موضوع مهم للدماغ والعلوم الإدراكية والحاسوبية.

التعرف على الوجوه هو وظيفة بصرية أساسية لها أهمية للتفاعل الاجتماعي والتواصل. زاد الاهتمام العلمي بالتعرف على الوجه بشكل كبير خلال العقد الماضي. نشر الباحثون في مجالات مثل علم النفس ، وعلم وظائف الأعصاب ، والتصوير الوظيفي أكثر من 10000 دراسة حول معالجة الوجه. تركز جميع هذه الدراسات تقريبًا على معالجة الصور الثابتة للوجوه ، ومع ذلك ، مع القليل من الاهتمام بالتعرف على الوجوه الديناميكية ، والوجوه لأنها تتغير بمرور الوقت - وهو موضوع في علم الأعصاب وثيق الصلة أيضًا بمجموعة متنوعة من التطبيقات التقنية ، بما في ذلك الروبوتات والرسوم المتحركة وواجهات الإنسان والحاسوب. يقدم هذا المجلد نظرة عامة حديثة ومتعددة التخصصات للعمل الأخير على الوجوه الديناميكية من المنظورين البيولوجي والحسابي.

تغطي الفصول مجموعة واسعة من الموضوعات ، بما في ذلك الفيزياء النفسية للإدراك الديناميكي للوجه ، والنتائج من الفيزيولوجيا الكهربية والتصوير ، والعجز السريري لدى المرضى الذين يعانون من ضعف في المعالجة الديناميكية للوجه ، والنماذج الحسابية التي توفر رؤى حول آليات الدماغ لمعالجة الوجوه الديناميكية . يقدم الكتاب لعلماء الأعصاب وعلماء الأحياء مرجعًا أساسيًا لتصميم تجارب جديدة ، ويزود علماء الكمبيوتر بالمعرفة التي ستساعدهم على تحسين الأنظمة التقنية للتعرف على الوجوه الديناميكية ومعالجتها وتوليفها وتحريكها.

رؤية

تحقيق حسابي في التمثيل البشري ومعالجة المعلومات المرئية

متوفر مرة أخرى ، كتاب مؤثر يقدم إطارًا لفهم الإدراك البصري وينظر في الأسئلة الأساسية حول الدماغ ووظائفه.

نشر ديفيد مار بعد وفاته رؤية (1982) أثر على جيل من علماء الدماغ والإدراك ، مما ألهم الكثيرين لدخول هذا المجال. في رؤيةيصف مار إطارًا عامًا لفهم الإدراك البصري ويتطرق إلى أسئلة أوسع حول كيفية دراسة وفهم الدماغ ووظائفه. لطالما قدر الباحثون من مجموعة من علوم الدماغ والإدراك إبداع مار وقوته الفكرية وقدرته على دمج الأفكار والبيانات من علم الأعصاب وعلم النفس والحساب. يتيح هذا الإصدار المطبوع من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا عمل مار المؤثر لجيل جديد من الطلاب والعلماء.

في إطار عمل مار ، تقوم عملية الرؤية ببناء مجموعة من التمثيلات ، بدءًا من وصف الصورة المدخلة وتنتهي بوصف الكائنات ثلاثية الأبعاد في البيئة المحيطة. الموضوع المركزي ، والذي كان له تأثير بعيد المدى في كل من علم الأعصاب والعلوم المعرفية ، هو فكرة مستويات مختلفة من التحليل - في إطار مار ، والمستوى الحسابي ، والمستوى الحسابي ، ومستوى تنفيذ الأجهزة.

الآن ، بعد ثلاثين عامًا ، لا تزال المشاكل الرئيسية التي شغلت مار هي المشاكل الأساسية المفتوحة في دراسة الإدراك. توفر الرؤية مصدر إلهام للجهود المستمرة لدمج المعرفة من الإدراك والحساب لفهم الرؤية والدماغ.

طرق النمذجة الحاسوبية لعلماء الأعصاب

دليل لطرق النمذجة الحسابية في علم الأعصاب ، يغطي مجموعة من مقاييس النمذجة من التفاعلات الجزيئية إلى الشبكات العصبية الكبيرة.

يقدم هذا الكتاب مقدمة للطرق الحالية في النمذجة الحاسوبية في علم الأعصاب. يصف الكتاب طرق النمذجة الواقعية على مستويات من التعقيد تتراوح من التفاعلات الجزيئية إلى الشبكات العصبية الكبيرة. إنه كتاب "كيف" بدلاً من حساب تحليلي ، فهو يركز على عرض الأساليب المنهجية ، بما في ذلك اختيار الطريقة المناسبة ومخاطرها المحتملة. إنه مخصص لعلماء الأعصاب التجريبيين وطلاب الدراسات العليا الذين لديهم القليل من التدريب الرسمي في الأساليب الرياضية ، ولكنه سيكون مفيدًا أيضًا للعلماء ذوي الخلفيات النظرية الذين يرغبون في البدء في استخدام أساليب النمذجة القائمة على البيانات. يتم الاحتفاظ بالرياضيات المطلوبة إلى مستوى تمهيدي يشرح الفصل الأول الطرق الرياضية التي يحتاج القارئ إلى إتقانها لفهم بقية الكتاب. كتب الفصول علماء نجحوا في دمج النمذجة القائمة على البيانات مع العمل التجريبي ، لذا فإن جميع المواد متاحة للتجربة. تقدم الفصول تغطية شاملة مع القليل من التداخل والمراجع التبادلية الشاملة ، والانتقال من اللبنات الأساسية إلى التطبيقات الأكثر تعقيدًا.

المساهمون بابلو آشارد ، هارون أنور ، أبيندر س. بهالا ، ميشيل بيرندز ، نيكولاس برونيل ، رونالد إل كالابريس ، بريندا كليبورن ، هوغو كورنيليس ، إريك دي شاتر ، آلان ديستكس ، بارد إرمنتروت ، كريستين هاريس ، شون هيل ، جون آر هوغوينارد ، ويليام آر هولمز ، جوين جاكوبس ، جويندال ليماسون ، هنري ماركرام ، رينود مايكس ، أستريد أ.برنز ، عماد رياشي ، جون رينزل ، آرند روث ، فيليكس شورمان ، فيرنر فان جيت ، مارك سي دبليو فان روسوم ، ستيفان ويلس

بايزي الدماغ

الأساليب الاحتمالية في الترميز العصبي

يستخدم علماء الأعصاب التجريبيون والنظريون مناهج بايز لتحليل آليات الدماغ للإدراك واتخاذ القرار والتحكم الحركي.

يمكن لنهج بايزي أن يساهم في فهم الدماغ على مستويات متعددة ، من خلال إعطاء تنبؤات معيارية حول الكيفية التي يجب أن يجمع بها النظام الحسي المثالي المعرفة السابقة والملاحظة ، من خلال توفير تفسير ميكانيكي للأداء الديناميكي لدائرة الدماغ ، وعن طريق اقتراح الطرق المثلى لفك تشفير البيانات التجريبية. بايزي الدماغ يجمع بين المساهمات من علماء الأعصاب التجريبيين والنظريين الذين يدرسون آليات الدماغ للإدراك واتخاذ القرار والتحكم الحركي وفقًا لمفاهيم تقدير بايز ، بعد نظرة عامة على المفاهيم الرياضية ، بما في ذلك نظرية بايز ، التي تعتبر أساسية لفهم تمت مناقشة المقاربات ، يناقش المساهمون كيف يمكن استخدام مفاهيم بايز لتفسير بيانات بيولوجية عصبية مثل النبضات العصبية والتصوير الوظيفي للدماغ. بعد ذلك ، يفحص المساهمون نمذجة المعالجة الحسية ، بما في ذلك الترميز العصبي للمعلومات حول العالم الخارجي. أخيرًا ، يستكشف المساهمون العمليات الديناميكية للسلوكيات المناسبة ، بما في ذلك رياضيات سرعة ودقة القرارات الإدراكية والنماذج العصبية لنشر المعتقدات.

الأنظمة الديناميكية في علم الأعصاب

هندسة الاستثارة والانفجار

يشرح علاقة الفيزيولوجيا الكهربية والديناميكيات اللاخطية والخصائص الحسابية للخلايا العصبية ، مع كل مفهوم مقدم من حيث كل من علم الأعصاب والرياضيات وموضح باستخدام الحدس الهندسي.

من أجل نمذجة السلوك العصبي أو لتفسير نتائج دراسات النمذجة ، يجب على علماء الأعصاب استدعاء أساليب الديناميات غير الخطية. يقدم هذا الكتاب مقدمة لنظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية للباحثين وطلاب الدراسات العليا في علم الأعصاب. كما يقدم لمحة عامة عن علم الأعصاب لعلماء الرياضيات الذين يرغبون في معرفة الحقائق الأساسية في الفيزيولوجيا الكهربية.

الأنظمة الديناميكية في علم الأعصاب يقدم دراسة منهجية للعلاقة بين الفيزيولوجيا الكهربية والديناميات غير الخطية والخصائص الحسابية للخلايا العصبية. ويؤكد أن معالجة المعلومات في الدماغ لا تعتمد فقط على الخصائص الكهربية للخلايا العصبية ولكن أيضًا على خصائصها الديناميكية. يقدم الكتاب الأنظمة الديناميكية ، بدءًا من النماذج أحادية وثنائية الأبعاد من نوع Hodgkin-Huxley وتستمر في وصف أنظمة الانفجار. ينتقل كل فصل من البسيط إلى المعقد ، ويقدم أمثلة للمشكلات في النهاية. يشرح الكتاب جميع المفاهيم الرياضية الضرورية باستخدام الحدس الهندسي ، فهو يتضمن العديد من الأشكال والقليل من المعادلات ، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص لغير الرياضيين. يتم تقديم كل مفهوم من حيث كل من علم الأعصاب والرياضيات ، مما يوفر رابطًا بين المجالين.

تعتبر نظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية في صميم أبحاث علم الأعصاب الحسابي ، ولكنها ليست جزءًا قياسيًا من منهج علوم الأعصاب للخريجين - أو يتم تدريسها من قبل قسم الرياضيات أو الفيزياء بطريقة مناسبة لطلاب علم الأحياء. يقدم هذا الكتاب لطلاب علم الأعصاب والباحثين وصفًا شاملاً للمفاهيم والأساليب المستخدمة بشكل متزايد في علم الأعصاب الحسابي.

يمكن العثور على فصل إضافي عن المزامنة ، مع مواد أكثر تقدمًا ، على موقع المؤلف على الويب ، www.izhikevich.com.

البيولوجيا العصبية الحاسوبية للوصول والتأشير

مؤسسة للتعلم الحركي

مقدمة في علم الأحياء الحسابي للوصول والإشارة ، مع التركيز على التعلم الحركي.

يتضمن علم الأعصاب دراسة الجهاز العصبي ، وتتراوح موضوعاته من علم الوراثة إلى التفكير الاستنتاجي. ومع ذلك ، يكمن في جوهره البحث عن فهم كيفية تأثير البيئة على الجهاز العصبي وكيف يمكّننا الجهاز العصبي بدوره من التفاعل مع بيئتنا وتغييرها. هذا التمكين يتطلب التعلم الحركي. البيولوجيا العصبية الحاسوبية للوصول والتأشير يعالج الآليات العصبية لشكل مهم من أشكال التعلم الحركي. يقوم المؤلفون بدمج مواد من العلوم الحسابية والسلوكية والعصبية للتحكم في المحركات التي لا تتوفر في أي مصدر واحد آخر. والنتيجة هي نموذج موحد وشامل للوصول والإشارة. يهدف الكتاب إلى استخدامه كنص من قبل طلاب الدراسات العليا في كل من علم الأعصاب والهندسة الحيوية وكمصدر مرجعي من قبل خبراء في علم الأعصاب والروبوتات والتخصصات الأخرى.

يبدأ الكتاب بنظرة عامة على تطور وتشريح ووظائف الأعضاء في النظام الحركي ، بما في ذلك آليات توليد القوة والحفاظ على استقرار الأطراف. تقدم الأقسام التالية ، "حساب المواقع والإزاحة" ، و "المهارات ، والتكيفات ، والمسارات" ، و "التنبؤات والقرارات والمرونة" ، نظرية للوصول والإشارة الموجهين حسيًا والتي تتطور عضوياً بناءً على مبادئ حسابية بدلاً من نهج الهيكلية التقليدية. يتضمن الكتاب أيضًا خمسة ملاحق تقدم معلومات موجزة عن أساسيات علم الأحياء والرياضيات والفيزياء وعلم وظائف الأعضاء العصبية ، بالإضافة إلى مسرد للمصطلحات ذات الصلة. قام المؤلفون أيضًا بإتاحة مواد تكميلية على الإنترنت. توفر مستندات الويب هذه التعليمات البرمجية المصدر لعمليات المحاكاة ، والاشتقاقات خطوة بخطوة لبعض الصيغ الرياضية ، والتفسيرات الموسعة لبعض المفاهيم.

الهندسة العصبية

الحساب والتمثيل والديناميكيات في النظم العصبية الحيوية

لسنوات ، استخدم الباحثون الأدوات النظرية للهندسة لفهم الأنظمة العصبية ، ولكن تم إجراء الكثير من هذا العمل في عزلة نسبية. في الهندسة العصبيةيقدم كريس إلياسميث وتشارلز أندرسون توليفة من الأساليب المتباينة الحالية في علم الأعصاب الحسابي ، والتي تتضمن أفكارًا من الترميز العصبي ، والحساب العصبي ، وعلم وظائف الأعضاء ، ونظرية الاتصالات ، ونظرية التحكم ، والديناميات ، ونظرية الاحتمالات. وهم يجادلون بأن هذا التوليف يتيح رؤى نظرية وعملية جديدة لعمل الأنظمة العصبية. هذه الرؤى وثيقة الصلة بعلماء الأعصاب التجريبيين والحاسوبيين والمهندسين والفيزيائيين وعلماء الكمبيوتر المهتمين بكيفية ارتباط أدواتهم الكمية بالدماغ.

قدم المؤلفون ثلاثة مبادئ للهندسة العصبية بناءً على تمثيل الإشارات بواسطة المجموعات العصبية ، وتحولات هذه التمثيلات من خلال أوزان اقتران الخلايا العصبية ، وتكامل نظرية التحكم والديناميات العصبية. من خلال الأمثلة التفصيلية والمناقشات المتعمقة ، فإنهم يؤكدون أن هذه المبادئ التوجيهية تشكل نظرية مفيدة لتوليد نماذج واسعة النطاق للوظيفة العصبية الحيوية. حزمة برامج مكتوبة في MatLab للاستخدام مع منهجيتها ، بالإضافة إلى أمثلة وملاحظات الدورة التدريبية والتمارين والتوثيق والمواد الأخرى ، متوفرة على الويب.

علم الأعصاب النظري

النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية

يوفر علم الأعصاب النظري أساسًا كميًا لوصف ما تقوم به الأنظمة العصبية ، وتحديد كيفية عملها ، وكشف المبادئ العامة التي تعمل من خلالها. يقدم هذا النص الأساليب الرياضية والحسابية الأساسية لعلم الأعصاب النظري ويقدم تطبيقات في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك الرؤية والتكامل الحسي الحركي والتنمية والتعلم والذاكرة.

الكتاب مقسم إلى ثلاثة أجزاء. يناقش الجزء الأول العلاقة بين المحفزات الحسية والاستجابات العصبية ، مع التركيز على تمثيل المعلومات من خلال نشاط تصاعد الخلايا العصبية. يناقش الجزء الثاني نمذجة الخلايا العصبية والدوائر العصبية على أساس الفيزياء الحيوية الخلوية والمتشابكة. الجزء الثالث يحلل دور اللدونة في التنمية والتعلم. يغطي الملحق الطرق الرياضية المستخدمة ، والتمارين متاحة على موقع الويب للكتاب.

تشكيل الخرائط ذاتية التنظيم

أسس الحساب العصبي

يقدم هذا الكتاب لمحة عامة عن تشكيل الخرائط ذاتية التنظيم ، بما في ذلك التطورات الأخيرة. تشكل الخرائط ذاتية التنظيم فرعًا من التعلم غير الخاضع للإشراف ، وهو دراسة ما يمكن تحديده بشأن الخصائص الإحصائية لبيانات الإدخال دون تعليقات صريحة من المعلم. المقالات مأخوذة من مجلة Neural Computation ، ويتكون الكتاب من خمسة أقسام. يبحث القسم الأول في محاولات نمذجة تنظيم الخرائط القشرية وفي نظرية وتطبيقات خوارزميات الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الصلة. يحلل القسم الثاني الخرائط الطبوغرافية وتشكيلها عبر وظائف موضوعية. يناقش القسم الثالث الخرائط القشرية لخصائص التحفيز. يناقش القسم الرابع الخرائط ذاتية التنظيم لتحليل البيانات بدون إشراف. يناقش القسم الخامس امتدادات الخرائط ذاتية التنظيم ، بما في ذلك تطبيقان مفاجئان لخوارزميات التعيين لمشكلات علوم الكمبيوتر القياسية: التحسين التوافقي والفرز.

المساهمون JJ Atick ، ​​HG Barrow ، HU Bauer ، CM Bishop ، HJ Bray ، J. Bruske ، JML Budd ، M. Budinich ، V. Cherkassky ، J. Cowan ، R. Durbin ، E. Erwin ، GJ Goodhill ، T. Graepel ، D Grier، S. Kaski، T. Kohonen، H. Lappalainen، Z. Li، J. Lin، R. Linsker، SP Luttrell، DJC MacKay، KD Miller، G. Mitchison، F. Mulier، K. Obermayer، C. بيبينبروك ، إتش ريتر ، ك.شولتن ، تي جيهSejnowski، S. Smirnakis، G. Sommer، M. Svensen، R. Szeliski، A. Utsugi، C.K.I Williams، L. Wiskott، L. Xu، A. Yuille، J. Zhang

نماذج رسومية

أسس الحساب العصبي

يجسد هذا الكتاب التفاعل بين الإطار الرسمي العام للنماذج الرسومية واستكشاف خوارزمية ومعماريات جديدة. تتراوح الاختيارات من الأوراق التأسيسية ذات الأهمية التاريخية إلى النتائج في طليعة البحث.

تستخدم النماذج الرسومية الرسوم البيانية لتمثيل التوزيعات الاحتمالية المشتركة ومعالجتها. لديهم جذورهم في الذكاء الاصطناعي والإحصاءات والشبكات العصبية. تجعل الشكلية الرياضية النظيفة لإطار عمل النماذج الرسومية من الممكن فهم مجموعة واسعة من المناهج المستندة إلى الشبكة للحساب ، وعلى وجه الخصوص لفهم العديد من خوارزميات الشبكة العصبية والمعماريات كحالات لمنهجية احتمالية أوسع. كما أنه يجعل من الممكن تحديد الميزات الجديدة لخوارزميات الشبكة العصبية وبنياتها وتوسيعها لتشمل نماذج رسومية أكثر عمومية. يجسد هذا الكتاب التفاعل بين الإطار الرسمي العام للنماذج الرسومية واستكشاف الخوارزميات والبنى الجديدة. تتراوح الاختيارات من الأوراق التأسيسية ذات الأهمية التاريخية إلى النتائج في طليعة البحث.

المساهمون أتياس ، سي إم بيشوب ، بي جي فراي ، زي.غيراماني ، دي هيكيرمان ، جي إي هينتون ، آر هوفمان ، را جاكوبس ، مايكل آي جوردان ، إتش جي كابين ، إيه كروغ ، آر نيل ، إس كيه ريس ، إف بي رودريغيز ، LK Saul، Terrence J. Sejnowski، P. Smyth، ME Tipping، V. Tresp، Y. Weiss

الرؤية الحاسوبية

معالجة المعلومات في الإدراك والسلوك البصري

يقدم هذا النص مقدمة للجوانب الحسابية للرؤية المبكرة ، على وجه الخصوص ، الألوان ، والستريو ، والملاحة المرئية. إنه يدمج مناهج من الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب الكمي ، بالإضافة إلى النظريات والخوارزميات من رؤية الآلة والقياس التصويري. عند تقديم مادة رياضية ، فإنه يستخدم الأوصاف اللفظية المفصلة والرسوم التوضيحية لتوضيح النقاط المعقدة. النص مناسب لطلاب المستوى الأعلى في علم الأعصاب وعلم الأحياء وعلم النفس الذين لديهم مهارات رياضية أساسية ويهتمون بدراسة النمذجة الرياضية للإدراك.

الرموز العصبية والتمثيلات الموزعة

أسس الحساب العصبي

منذ تأسيسها في عام 1989 بواسطة Terrence Sejnowski ، الحساب العصبي أصبحت المجلة الرائدة في هذا المجال. أسس الحساب العصبي يجمع ، حسب الموضوع ، أهم الأوراق التي ظهرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية.

يركز المجلد الحالي على الرموز والتمثيلات العصبية ، والموضوعات ذات الأهمية الواسعة لعلماء الأعصاب والمصممين. الموضوعات التي تم تناولها هي: كيف تقوم الخلايا العصبية بتشفير المعلومات من خلال أنماط إطلاق النار المحتملة ، وكيف تمثل مجموعات الخلايا العصبية المعلومات ، وكيف تستخدم الخلايا العصبية الفردية المعالجة التغصنية والخصائص الفيزيائية الحيوية للمشابك لفك تشفير القطارات المرتفعة. تشمل الأوراق مجموعة واسعة من مستويات التحقيق ، من التشعبات والخلايا العصبية إلى الشبكات والأنظمة.

تعليم غير مشرف عليه

أسس الحساب العصبي

منذ تأسيسها في عام 1989 من قبل Terrence Sejnowski ، أصبحت Neural Computation المجلات الرائدة في هذا المجال. تجمع "أسس الحساب العصبي" ، حسب الموضوع ، أهم الأوراق البحثية التي ظهرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية. يركز هذا الحجم من أسس الحساب العصبي ، على خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف ، على خوارزميات تعلم الشبكة العصبية التي لا تتطلب معلمًا واضحًا. الهدف من التعلم غير الخاضع للإشراف هو استخراج تمثيل داخلي فعال للبنية الإحصائية المتضمنة في المدخلات. توفر هذه الخوارزميات رؤى حول تطور القشرة الدماغية والتعلم الضمني عند البشر. كما أنها تهم المهندسين العاملين في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام الذين يسعون للحصول على تمثيل فعال لبيانات الإدخال الخام.

التذبذبات السريعة في الدوائر القشرية

تعتبر دراسة التذبذبات القشرية ذات أهمية كبيرة لأولئك الذين يعملون في العديد من مجالات علم الأعصاب. إيقاع مخطط كهربية الدماغ سريع التماسك يسمى جاما أو "40 هرتز" متورط في الإدراك ، لأنه قد يلعب دورًا في ربط سمات الأشياء معًا. قد يكون هذا الإيقاع مهمًا أيضًا للوعي ، حيث إن عددًا من الأدوية التي تحفز التخدير العام تعطل تزامن الإيقاع عند التركيزات ذات الصلة سريريًا. هناك أيضًا أدلة موحية تشير إلى وجود خلل في إيقاعات جاما في مرض الزهايمر ، وربما في اضطرابات نفسية عصبية أخرى.

في التذبذبات السريعة في الدوائر القشرية، يستخدم المؤلفون مزيجًا من تقنيات الفيزيولوجيا الكهربية والنمذجة الحاسوبية لتحليل كيف يمكن للشبكات الكبيرة من الخلايا العصبية أن تنتج نوبات صرع والتذبذبات المتزامنة ذات الصلة وظيفيًا. تشمل الموضوعات المحددة التي يتم تناولها الخلايا الهرمية الحصينية المفردة ، والحصين الداخلي ، والتفاعلات المشبكية ، وتذبذبات جاما في شرائح الدماغ وكذلك في الجسم الحي ، وآليات تزامن التذبذب (المحلي والطويل المدى) ، والتحول من ترددات جاما إلى بيتا وتردداتها. الآثار المترتبة على الذاكرة ، وأهمية تذبذبات جاما لوظيفة الدماغ.

أساسيات نمذجة الشبكة العصبية

علم النفس العصبي وعلم الأعصاب الإدراكي

يوفر مقدمة لنمذجة الشبكة العصبية للعمليات الإدراكية والنفسية العصبية المعقدة.

على مدى السنوات القليلة الماضية ، أصبحت نمذجة الكمبيوتر أكثر انتشارًا في العلوم السريرية كبديل لنماذج معالجة الرموز التقليدية. يقدم هذا الكتاب مقدمة لنمذجة الشبكة العصبية للعمليات الإدراكية والنفسية العصبية المعقدة. الغرض منه هو جعل نهج الشبكة العصبية متاحًا لممارسي علماء النفس العصبي وعلماء النفس وعلماء الأعصاب والأطباء النفسيين. سيكون أيضًا مصدرًا مفيدًا لعلماء الكمبيوتر وعلماء الرياضيات وعلماء الأعصاب الإدراكيين متعددي التخصصات. يشرح المحررون والمساهمون (في مقدمتهم) المفاهيم الأساسية وراء النمذجة ويتجنبون استخدام الرياضيات عالية المستوى.

وينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء. يقدم الجزء الأول نظرة عامة شاملة ولكن أساسية عن نمذجة الشبكة العصبية ، بما في ذلك اتجاهات تاريخها وحاضرها ومستقبلها. كما يحتوي على فصول عن الانتباه والذاكرة ودراسات الرئيسيات. يناقش الجزء الثاني نماذج الشبكة العصبية للحالات السلوكية مثل الاعتماد على الكحول والعجز المكتسب والاكتئاب والاستيقاظ والنوم. يعرض الجزء الثالث نماذج الشبكة العصبية للاختبارات النفسية العصبية مثل مهمة فرز بطاقات ويسكونسن وبرج هانوي واختبار ستروب. أخيرًا ، يصف الجزء الرابع تطبيق نماذج الشبكة العصبية على الخرف: نماذج الأستيكولين والذاكرة ، الطلاقة اللفظية ، مرض باركنسون ، ومرض الزهايمر.

المساهمون ويسون آشفورد ، راجيندرا دي بادجيان ، جان بي بانكويت ، إيف بورنود ، نيلسون باتيرز ، جون كاردوسو ، أغنيس إس تشان ، جان بيير تشانجوكس ، كيري إل.كوبورن ، جوناثان دي كوهين ، لوران كوهين ، جوزيه إل. كونتريراس فيدال ، أنطونيو داماسيو ، هانا داماسيو ، ستانيسلاس ديهاين ، مارثا ج.فرح ، جواكين م. فوستر ، فيليب جوسيير ، أنجيليكا جيسلر ، ديلان ج.هاروود ، مايكل إي هاسيلمو ، جيه ، ألان هوبسون ، سام ليفين ، دانيال S. Levine ، و Debra L. Long ، و Roderick K. Mahurin ، و Raymond L.Onby ، و Randolph W. جي تيبيت ، دانيال ترانيل ، برادلي ويبل

طرق في النمذجة العصبية ، الطبعة الثانية

تركز الكثير من الأبحاث على مسألة كيفية معالجة المعلومات في الجهاز العصبي ، من مستوى القنوات الأيونية الفردية إلى الشبكات العصبية واسعة النطاق ، ومن الحيوانات "البسيطة" مثل الرخويات البحرية والذباب إلى القطط والرئيسيات. تجمع منهجيات جديدة متعددة التخصصات بين منهجية تجريبية من أسفل إلى أعلى مع نهج حسابي ونمذجة موجه من أعلى إلى أسفل. يُعد هذا الكتاب بمثابة دليل للطرق والتقنيات الحسابية لنمذجة الخصائص الوظيفية لأفراد ومجموعات من الخلايا العصبية. يسلط المساهمون الضوء على العديد من الاتجاهات الرئيسية: (1) تشديد الرابط بين النماذج التحليلية / العددية والبيانات التجريبية المرتبطة بها ، (2) توسيع طرق النمذجة ، على كل من المستوى دون الخلوي ومستوى الشبكات العصبية الكبيرة التي تتضمن خصائص بيوفيزيائية حقيقية من الخلايا العصبية وكذلك الخصائص الإحصائية لقطارات سبايك ، و (3) تنظيم البيانات المكتسبة عن طريق المحاكاة الفيزيائية لمكونات الجهاز العصبي من خلال استخدام تقنية تكامل الدوائر واسعة النطاق (VLSI). نما مجال علم الأعصاب بشكل كبير منذ نشر الطبعة الأولى من هذا الكتاب قبل تسع سنوات. نصف فصول الطبعة الثانية جديدة تمامًا ، تمت مراجعة جميع الفصول المتبقية بدقة. توفر العديد من الفصول فرصة للدروس التفاعلية وبرامج المحاكاة. يمكن الوصول إليها عبر موقع الويب الخاص بـ Christof Koch.

المساهمون لاري إف أبوت ، بول آر آدامز ، هاغاي آغمون سنير ، جيمس إم باور ، روبرت إي بورك ، إريك دي شاتر ، آلان ديستكس ، رودني دوغلاس ، بارد إرمينتروت ، فابريزيو جاباني ، ديفيد هانسل ، مايكل هاينز ، كريستوف كوخ ، ميشا ماهوالد ، زاكاري ف.ماينن ، إيف ماردر ، مايكل ف.ماسكاني ، ألكسندر د. بروتوباباس ، ويلفريد رال ، جون رينزل ، إيدان سيغيف ، تيرينس جيه سيجنسكي ، شهاب شما ، آرثر إس شيرمان ، بول سمولين ، حاييم سومبولينسكي ، مايكل فانيير ، والتر إم يامادا

الخلايا العصبية والشبكات والسلوك الحركي

تعتمد التطورات الحديثة في أبحاث السلوك الحركي على المعرفة التفصيلية لخصائص الخلايا العصبية والشبكات التي تولد السلوك الحركي. على المستوى الخلوي الخلايا العصبية والشبكات والسلوك الحركي يصف الخصائص الحسابية للخلايا العصبية الفردية وكيف يتم تعديل هذه الخصائص بواسطة المعدلات العصبية. على مستوى الشبكة والسلوك ، يناقش المجلد كيفية تعديل بنية الشبكة ديناميكيًا لإنتاج سلوك تكيفي. توفر مقارنات أنظمة النماذج في جميع أنحاء المملكة الحيوانية نظرة ثاقبة للمبادئ العامة للتحكم في المحركات. يصف المساهمون كيف تولد الشبكات سلوكيات حركية مثل المشي والسباحة والطيران والخدش والوصول والتنفس والتغذية والمضغ. يتمثل أحد المبادئ الناشئة في التنظيم في أن الأنظمة العصبية فعالة بشكل ملحوظ في بناء الشبكات العصبية التي تتحكم في مهام متعددة وتتكيف ديناميكيًا مع التغيير. يحتوي المجلد على ستة أقسام: اختيار وبدء إنشاء الأنماط الحركية وتشكيل الأنماط الحركية: توليد الخصائص الخلوية والأنظمة وتشكيل الأنماط الحركية: المناهج الحسابية التعديل وإعادة التكوين.

المسامير

استكشاف الكود العصبي

ماذا يعني أن نقول إن مجموعة معينة من الارتفاعات هي الإجابة الصحيحة على مشكلة حسابية؟ بأي معنى ينقل قطار سبايك معلومات عن العالم الحسي؟ تبدأ المسامير بتقديم صيغ دقيقة لهذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة حول تمثيل الإشارات الحسية في قطارات السنبلة العصبية. يتم بعد ذلك متابعة الإجابات على هذه الأسئلة في تجارب على الخلايا العصبية الحسية. مخصص لعلماء الأحياء العصبية المهتمين بالتحليل الرياضي للبيانات العصبية بالإضافة إلى العدد المتزايد من الفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهتمين بمعالجة المعلومات بواسطة أنظمة عصبية "حقيقية" ، يقدم Spikes مراجعة قائمة بذاتها للمفاهيم ذات الصلة في نظرية المعلومات ونظرية القرار الإحصائي .

إن إدراكنا للعالم مدفوع بمدخلات من الأعصاب الحسية. يصل هذا الإدخال مشفرًا على شكل تسلسلات من المسامير المتطابقة. تتضمن الكثير من الحسابات العصبية معالجة هذه القطارات الشوكية. ماذا يعني أن نقول إن مجموعة معينة من الارتفاعات هي الإجابة الصحيحة على مشكلة حسابية؟ بأي معنى ينقل قطار سبايك معلومات عن العالم الحسي؟ تبدأ المسامير بتقديم صيغ دقيقة لهذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة حول تمثيل الإشارات الحسية في قطارات السنبلة العصبية. يتم متابعة الإجابات على هذه الأسئلة في تجارب على الخلايا العصبية الحسية ، ويدعو المؤلفون القارئ إلى لعب دور مراقب افتراضي داخل الدماغ يتخذ القرارات بناءً على القطارات الشوكية الواردة. بدلاً من السؤال عن كيفية استجابة الخلايا العصبية لمنبه معين ، يسأل المؤلفون كيف يمكن للدماغ أن يتوصل إلى استنتاجات حول منبه غير معروف من استجابة عصبية معينة. يتم التعرف على نكهة بعض المشكلات التي يواجهها الكائن الحي من خلال تحليل الطريقة التي يمكن بها للمراقب إجراء إعادة بناء جارية للمحفز الحسي أثناء تطوره بمرور الوقت. يتم توضيح هذه الأفكار من خلال أمثلة من تجارب على عدة أنظمة بيولوجية.

مخصص لعلماء الأحياء العصبية المهتمين بالتحليل الرياضي للبيانات العصبية بالإضافة إلى العدد المتزايد من الفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهتمين بمعالجة المعلومات بواسطة أنظمة عصبية "حقيقية" ، يقدم Spikes مراجعة قائمة بذاتها للمفاهيم ذات الصلة في نظرية المعلومات ونظرية القرار الإحصائي . يتم استخدام إطار كمي لطرح أسئلة دقيقة حول بنية الشفرة العصبية. تؤثر هذه الأسئلة بدورها على كل من تصميم وتحليل التجارب على الخلايا العصبية الحسية.

الأساس النظري لوظيفة شجيري

الأوراق المجمعة لويلفريد رال مع التعليقات

هذه المجموعة المكونة من خمسة عشر ورقة منشورة سابقًا ، بعضها غير متاح على نطاق واسع ، تم اختيارها بعناية وتعليقها من قبل زملاء رال وغيرهم من علماء الأعصاب البارزين.

كان ويلفريد رال رائدًا في إنشاء الوظائف التكاملية للتشعبات العصبية التي وفرت أساسًا لعلم الأعصاب بشكل عام وعلم الأعصاب الحسابي بشكل خاص. هذه المجموعة المكونة من خمسة عشر ورقة منشورة سابقًا ، بعضها غير متاح على نطاق واسع ، تم اختيارها بعناية وتعليقها من قبل زملاء رال وغيرهم من علماء الأعصاب البارزين. إنه يجمع عمل Rall على مدار أكثر من أربعين عامًا ، بما في ذلك أوراقه الأولى التي وسعت نظرية الكابلات إلى الأشجار المتغصنة المعقدة ، وورقته البحثية الرائدة التي تقدم التحليل الجزئي لعلم الأعصاب الحسابي ، ودراساته عن التكامل التشابكي في الخلايا العصبية الحركية ، والتفاعلات التغصنية ، ودونة التشعب. العمود الفقري ، والخصائص التغصنية النشطة. من المعروف اليوم أن المعلومات المتشابكة للدماغ تتم معالجتها في الغالب في التشعبات حيث تحدث العديد من التغييرات البلاستيكية الكامنة وراء التعلم والذاكرة. لقد حان الوقت بشكل خاص للنظر مرة أخرى في عمل أحد المبدعين الرئيسيين في هذا المجال ، لتقدير أين بدأت الأشياء وأين قادت ، وتصحيح أي تفسيرات خاطئة لعمل رال. تسلط مقدمة المحررين الضوء على الأفكار الرئيسية التي تم الحصول عليها من دراسات رال وكذلك من معاونيه وأتباعه. يطرح الأسئلة التي طرحها رال خلال مسيرته العلمية ويلخص الإجابات بإيجاز.

تتضمن الأوراق تعليقات بقلم ميلتون برايتمان وروبرت إي بورك وويليام آر هولمز ودونالد آر همفري وجوليان جي بي جاك وجون ميلر وستيفن ريدمان وجون رينزل وإيدان سيغيف وجوردون إم شبرد وتشارلز ويلسون.

نماذج معالجة المعلومات في العقد القاعدية

يجمع هذا الكتاب بين السمات البيولوجية والحسابية للعقد القاعدية والمناطق القشرية المرتبطة بها جنبًا إلى جنب مع أمثلة مختارة لكيفية دمج هذه المعرفة في نماذج الشبكة العصبية.

شهدت السنوات الأخيرة توسعًا ملحوظًا في المعرفة حول التنظيم التشريحي لجزء الدماغ المعروف باسم العقد القاعدية ، ومعالجة الإشارات التي تحدث في هذه الهياكل ، والعلاقات العديدة مع الآليات الجزيئية والوظائف المعرفية. يجمع هذا الكتاب بين السمات البيولوجية والحسابية للعقد القاعدية والمناطق القشرية المرتبطة بها جنبًا إلى جنب مع أمثلة مختارة لكيفية دمج هذه المعرفة في نماذج الشبكة العصبية. تم تنظيم الفصول في أربعة أجزاء - الأساسيات ، والوظائف الحركية وذكريات العمل ، وآليات المكافأة ، والعمليات المعرفية والذاكرة - تقدم مزيجًا فريدًا من النظرية ، وعلم النفس المعرفي ، وعلم التشريح ، وعلم وظائف الأعضاء على مستوى الخلية والأنظمة كتبها خبراء في كل منها من هذه المناطق. قدم المحررون التعليقات كدليل مفيد لكل جزء. تم تلخيص العديد من الاكتشافات الجديدة حول بيولوجيا العقد القاعدية ، وتمت مناقشة تأثيرها على الدور الحسابي للدماغ الأمامي في التخطيط والتحكم في السلوكيات الحركية المعقدة. تشير النتائج المختلفة إلى دور غير متوقع للعقد القاعدية في التحليل السياقي للبيئة وفي الاستخدام التكيفي لهذه المعلومات لتخطيط وتنفيذ السلوكيات الذكية. تم استكشاف أوجه التشابه بين هذه النتائج وأساليب الاتصال الجديدة لمشاكل التحكم الصعبة في الروبوتات والهندسة.

المساهمون جيمس إل آدامز ، بي آبيسيلا ، مايكل أربيب ، دانا إتش بالارد ، أندرو جي بارتو ، جي بريان بيرنز ، كريستوفر آي كونولي ، بيتر ف. ، باتريشيا س.غولدمان-راكيتش ، آن إم. جرايبيل ، بي إم غروفز ، ماري إم هايهو ، جي آر هولرمان ، جورج هوتون ، جيمس سي هوك ، ستيفن جاكسون ، مينورو كيمورا ، إيه بي كيريلوف ، رولف كوتر ، جي سي ليندر ، تي ليونجبرج ، MS Manley، ME Martone، J. Mirenowicz، CD Myre، Jeff Pelz، Nathalie Picard، R. Romo، SF Sawyer، E Scarnat، Wolfram Schultz، Peter L. Strick، Charles J. Wilson، Jeff Wickens، Donald J. Woodward ، SJ يونغ

النظريات العصبية واسعة النطاق للدماغ

يشمل المؤلفون خلفية واسعة ، من الفيزياء الحيوية والفيزيولوجيا الكهربية إلى الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب والرؤية الحاسوبية. ومع ذلك ، تركز جميع الفصول على قضية مشتركة: دور القشرة الدماغية الرئيسية (بما في ذلك الإنسان) في الذاكرة ، والإدراك البصري ، والانتباه البؤري ، والوعي.

النظريات العصبية واسعة النطاق للدماغ يجمع بين ثلاثة عشر مساهمة أصلية من قبل بعض كبار العلماء العاملين في علم الأعصاب اليوم. يقدم نماذج ونظريات من المرجح أن تشكل وتؤثر على طريقة تفكيرنا في الدماغ والعقل والتفاعلات بين الاثنين في السنوات القادمة. تنظر الفصول في النظريات العالمية للدماغ من الأسفل إلى الأعلى ، وتقدم نظريات تستند إلى الخلايا العصبية الحقيقية ، وخصائص إطلاقها ، واتصالاتها التشريحية. يتناقض هذا مع المحاولات التي قام بها علماء النفس والمنظرون في مجتمع الذكاء الاصطناعي لفهم الدماغ بدقة من وجهة نظر نفسية أو حسابية.يشمل المؤلفون خلفية واسعة ، من الفيزياء الحيوية والفيزيولوجيا الكهربية إلى الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب والرؤية الحاسوبية. ومع ذلك ، تركز جميع الفصول على قضية مشتركة: دور القشرة الدماغية الرئيسية (بما في ذلك الإنسان) في الذاكرة ، والإدراك البصري ، والانتباه البؤري ، والوعي.

المساهمون هوراس بارلو. باتريشيا تشيرشلاند ، في إس راماشاندران ، وتيرينس جيه سيجنوفسكي. أنطونيو ر. داماسيو وحنا داماسيو. روبرت ديسيمون ، إيرل ك.ميلر ، وليوناردو شيلازي. كريستوف كوخ وفرانسيس كريك. رودولفو ر. ليناس وأورس ريباري. ديفيد مومفورد. توماسو بوجيو وأنيا هيرلبرت. مايكل آي بوسنر وماري ك. روثبارت. وولف سينجر. تشارلز ف. ستيفنز. شمعون أولمان. ديفيد سي فان إيسن ، تشارلز دبليو أندرسون ، وبرونو إيه أولشوزن

علم الأعصاب للشبكات العصبية

تسعى هذه النظرة العامة والتوليف في الوقت المناسب للعمل الأخير في كل من الشبكات العصبية الاصطناعية وعلم الأعصاب إلى فحص البيانات البيولوجية العصبية من منظور الشبكة وتشجيع علماء الأعصاب على المشاركة في بناء الجيل التالي من الشبكات العصبية. تم تكليف فصول فردية من مؤلفين مختارين لسد الفجوة بين نماذج الشبكة العصبية الحالية واحتياجات علماء الفسيولوجيا العصبية الذين يحاولون استخدام هذه النماذج كجزء من أبحاثهم حول كيفية عمل الدماغ.

محتويات مقدمة: نحو الشبكات العصبية العصبية ، دانيال جاردنر • مبدأان من مبادئ تنظيم الدماغ: تحدي للشبكات العصبية الاصطناعية ، تشارلز ف. ستيفنز • المحددات الثابتة للقوة المشبكية ، دانيال جاردنر • قواعد التعلم من علم الأعصاب ، دوجلاس إيه باكستر وجون هـ. بيرن • نماذج شبكة واقعية للمعالجة الموزعة في العلقة ، شون ر. لوكري وتيرينس جيه • الديناميكيات العصبية والمحيطية كمحددات للسلوك الحركي النموذجي ، هيلل جي تشيل وراندال دي بير • نماذج الشبكة العصبية الديناميكية للسلوك الحسي ، إيبرهارد إي فيتز

الشبكات البيولوجية الديناميكية

الجهاز العصبي المعدي

تصف هذه المقدمة للجهاز العصبي المعدي والفم للقشريات (STNS) بعضًا من أفضل الشبكات العصبية المفهومة في المملكة الحيوانية على المستويات الخلوية والشبكات والسلوكية والمقارنة والتطورية للتحليل.

الدماغ الحسابي

يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال.

كيف تتفاعل مجموعات الخلايا العصبية لتمكين الكائن الحي من الرؤية واتخاذ القرار والتحرك بشكل مناسب؟ ما هي المبادئ التي بموجبها تمثل شبكات الخلايا العصبية وتحسبها؟ هذه هي الأسئلة المركزية التي تم بحثها الدماغ الحسابي. يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال. الدماغ الحسابي هو أول كتاب موحد ويمكن الوصول إليه على نطاق واسع ليجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي.

يمكن لنماذج الكمبيوتر المقيدة بالبيانات البيولوجية العصبية أن تساعد في الكشف عن كيف - شبكات من الخلايا العصبية تفرز الإدراك والسلوك - يمكن أن تؤدي تفاعلاتها الفيزيائية إلى نتائج عالمية في الإدراك والسلوك ، وكيف تُستخدم خصائصها الفيزيائية لترميز المعلومات وحلول الحساب. الدماغ الحسابي يركز بشكل أساسي على ثلاثة مجالات: الإدراك البصري والتعلم والذاكرة والتكامل الحسي. تمت مناقشة أمثلة نماذج الكمبيوتر الحديثة في هذه المجالات بالتفصيل ، مع إبراز نقاط القوة والضعف ، واستخراج المبادئ المطبقة على المجالات الأخرى. يوضح تشرشلاند وسيجنوفسكي كيف يمكن لكل من النماذج المجردة والنماذج الواقعية من الناحية البيولوجية العصبية أن يكون لها أدوار مفيدة في علم الأعصاب الحسابي ، ويتوقعان التطور المشترك للنماذج والتجارب على العديد من مستويات التنظيم ، من الخلايا العصبية إلى النظام.

الدماغ الحسابي يخاطب جمهورًا عريضًا: علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر وعلماء الإدراك والفلاسفة. هو مكتوب لكل من الخبير والمبتدئ. يتم تقديم نظرة عامة أساسية عن علم الأعصاب والنظرية الحاسوبية ، تليها دراسة لبعض أعمال النمذجة الأحدث والأكثر تعقيدًا في سياق البحوث البيولوجية العصبية ذات الصلة. يتم شرح المصطلحات الفنية بوضوح في النص ، ويتم توفير التعريفات في مسرد شامل. يحتوي الملحق على ملخص للتقنيات العصبية الحيوية.

الدماغ الحسابي هو أول كتاب موحد ويمكن الوصول إليه على نطاق واسع ليجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي. يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال.

سلسلة علم الأعصاب الحسابي

الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية

يصف بحث Heiligenberg الرائد سلوك أحد الأنواع ، وهو استجابة تجنب التشويش في الأسماك الكهربائية Eigenmannia ، مما يوفر منجمًا غنيًا من البيانات التي توثق أول مثال فقاري لعمل النظام السلوكي بأكمله من المدخلات الحسية إلى المخرجات الحركية. الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية يقدم المبادئ والنتائج التفصيلية التي انبثقت عن هذا البرنامج المثير. تعرّف مقدمة هيليغنبرغ القارئ على الطريقة الحسية غير العادية للاستقبال الكهربائي ، مما يدل على الأساس المنطقي والدافع وراء البحث. يتناول النص ، الذي يتضمن العديد من الرسوم البيانية التربوية الجديدة المفيدة ، العمل السلوكي الذي تم إنجازه في أوائل الثمانينيات ، بدءًا من استكشافات المستقبلات الطرفية ، والدماغ المؤخر ، والدماغ المتوسط ​​، وأخيرًا الدماغ البيني ، إلى أحدث الدراسات حول المخرجات الحركية. الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية يصف بوضوح تحليل Heiligenberg للطبيعة المعقدة للمحفز الكهربائي الذي يتم تسليمه إلى Eigenmannia أثناء تجنب التشويش ، ويشرح الترميز الجديد ثنائي المعامل الذي يستخدمه لتمثيل المراحل المختلفة في معالجة المعلومات ، مع إعطاء العديد من الأمثلة على قوة الترميز. يربط الكتاب جميع الظواهر السلوكية المعروفة لاستجابة تجنب التشويش بخصائص محددة لتنظيم الشبكة العصبية الأساسية ويرسم أوجه تشابه مثيرة للاهتمام بين الحس الكهربائي وأنظمة المعالجة الحسية الأخرى ، مثل نظام توطين صوت بومة الحظيرة ، وأنظمة كشف الحركة في الرؤية ، وتحديد الموقع بالصدى.


تيرينس جيه سيجنوفسكي

Terrence J. Sejnowski يشغل كرسي فرانسيس كريك في معهد سالك للدراسات البيولوجية وأستاذ متميز في جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو. كان عضوًا في اللجنة الاستشارية لمبادرة BRAIN لإدارة أوباما ورئيس مؤسسة معالجة المعلومات العصبية (NIPS). هو مؤلف ثورة التعلم العميق (مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا) وكتب أخرى.

موقع المؤلف سهم صغير

القشرة المخية الحديثة

يقوم الخبراء بمراجعة أحدث الأبحاث حول القشرة المخية الحديثة والنظر في الاتجاهات المحتملة للبحث في المستقبل.

على مدى العقد الماضي ، أدت التطورات التكنولوجية إلى زيادة كبيرة في المعلومات حول التنظيم الهيكلي والوظيفي للدماغ ، وخاصة القشرة الدماغية. لقد أدى هذا الانفجار في البيانات إلى توسيع قدرتنا بشكل جذري على توصيف الدوائر العصبية والتدخل بدقة أعلى بشكل متزايد ، ولكن من غير الواضح كيف أدى ذلك إلى فهمنا للآليات والعمليات الأساسية.

بحثًا عن إطار مفاهيمي لتوجيه الأبحاث المستقبلية ، يتناول الباحثون الرائدون في هذا المجلد التطور والتطور الجيني للبنى القشرية ، والشبكة العصبية القشرية ، والخصائص الوظيفية للدوائر العصبية والسكان. إنهم يستكشفون ما يشكل قدرات عقلية "بشرية فريدة" وما إذا كان يمكن مشاركة الحلول والحسابات العصبية عبر الأنواع أو إعادة توظيفها للقدرات البشرية الفريدة المحتملة.

المساهمون دانييل س.باسيت ، راندي م.برونو ، إليزابيث إيه بوفالو ، مايكل إي كولتر ، هيرمان كونتز ، ستانيسلاس ديهاين ، جيمس جيه ديكارلو ، باسكال فرايز ، كارل جي فريستون ، آصف أ.غزانفار ، آن ليز جيرو ، جوشوا غولد ، سكوت تي جرافتون ، جينيفر إم جروه ، إليزابيث أ.جروف ، ساسكيا هايجنز ، كينيث دي هاريس ، كريستين إم هاريس ، نيكولاس ج.هاتسوبولوس ، طارق إف حيدر ، تاكاو كيه هينش ، ويلاند ب. هاتنر ، ماتياس كاشوبي ، جيل لوران ، ديفيد إيه ليوبولد ، يوهانس ليوجرينغ ، بيلين لورنتي جالدوس ، جايسون إن ماكلين ، ديفيد إيه ماكورميك ، لوسيا ميلوني ، أنيش ميترا ، زولتان مولنار ، سيدني كي موشنيك ، باسكال نيترز ، مارسيل أوبرلاندر ، بيجان بيساران ، كريستوفر آي بيتكوف ، جوردون بيبا ، ديفيد بوبل ، ماركوس إي.رايشل ، باسكو راكيتش ، جون إتش رينولدز ، رايان ف.راوت ، جون إل.روبنشتاين ، أندرو ب.شوارتز ، تيرينس ج.سينوفسكي ، نيناد سيستان ، ديبرا إل.سيلفر ، وولف سينجر ، بيتر إل ستريك ، مايكل بي سترايكر ، ماريجانكا سور ، ماري إليزابيث ساذرلاند ، ماريا أنتونيتا توشيز ، ويليام إيه تايلر ، مارتن فينك ، كريستوفر أ.ولش ، بيري زورن

ثورة التعلم العميق

كيف يعمل التعلم العميق - من ترجمة Google إلى السيارات ذاتية القيادة إلى المساعدين الإدراكيين الشخصيين - على تغيير حياتنا وتحويل كل قطاع من قطاعات الاقتصاد.

لقد جلبت لنا ثورة التعلم العميق سيارات بدون سائق ، وتحسين ترجمة Google بشكل كبير ، وإجراء محادثات بطلاقة مع Siri و Alexa ، وأرباحًا هائلة من التداول الآلي في بورصة نيويورك للأوراق المالية. يمكن لشبكات التعلم العميق أن تلعب البوكر بشكل أفضل من لاعبي البوكر المحترفين وأن تهزم بطل العالم في Go. في هذا الكتاب ، يشرح تيري سيجنوفسكي كيف تحول التعلم العميق من كونه مجالًا أكاديميًا غامضًا إلى تقنية تخريبية في اقتصاد المعلومات.

لعب Sejnowski دورًا مهمًا في تأسيس التعلم العميق ، كواحد من مجموعة صغيرة من الباحثين في الثمانينيات الذين تحدوا النسخة السائدة القائمة على المنطق والرموز للذكاء الاصطناعي. النسخة الجديدة من AI Sejnowski وغيرها التي تم تطويرها ، والتي أصبحت تعلمًا عميقًا ، تغذيها البيانات بدلاً من ذلك. تتعلم الشبكات العميقة من البيانات بنفس الطريقة التي يختبر بها الأطفال العالم ، بدءًا من العيون الجديدة واكتساب المهارات اللازمة للتنقل في بيئات جديدة تدريجيًا. يمكن استخدام خوارزميات التعلم لاستخراج المعلومات من معلومات البيانات الخام لإنشاء معرفة معرفية تكمن وراء فهم يقود إلى الحكمة. في يوم من الأيام ، ستعرف السيارة ذاتية القيادة الطريق بشكل أفضل مما تعرفه وستقود بمهارة أكثر ، وستقوم شبكة التعلم العميق بتشخيص مرضك ، وسيزيد المساعد المعرفي الشخصي من دماغك البشري الهزيل. لقد استغرقت الطبيعة ملايين السنين لتطوير الذكاء البشري ، حيث يسير الذكاء الاصطناعي على مسار يُقاس بالعقود. يعدنا Sejnowski لمستقبل التعلم العميق.

الدماغ الحسابي ، إصدار الذكرى الخامسة والعشرين

إصدار الذكرى السنوية للعمل الكلاسيكي الذي أثر على جيل من علماء الأعصاب وعلماء الأعصاب الإدراكيين.

قبل الدماغ الحسابي في عام 1992 ، كانت الأطر المفاهيمية لوظيفة الدماغ تستند إلى سلوك الخلايا العصبية المفردة ، ويتم تطبيقها على مستوى العالم. في الدماغ الحسابي ، طور باتريشيا تشيرشلاند وتيرينس سيجنوفسكي إطارًا مفاهيميًا مختلفًا ، بناءً على مجموعات كبيرة من الخلايا العصبية. لقد فعلوا ذلك من خلال إظهار أن أنماط الأنشطة بين الوحدات في نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية المدربة لها خصائص تشبه تلك المسجلة من مجموعات الخلايا العصبية المسجلة واحدة تلو الأخرى. إنه أحد الكتب الأولى التي تجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي. تستهدف جمهورًا عريضًا من علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر وعلماء الإدراك والفلاسفة ، الدماغ الحسابي هو مكتوب لكل من الخبراء والمبتدئين. يقدم إصدار الذكرى السنوية هذه مقدمة جديدة للمؤلفين تضع الكتاب في سياق البحث الحالي.

أثر هذا النهج على جيل من الباحثين. حتى اليوم ، عندما يستطيع علماء الأعصاب التسجيل بشكل روتيني من مئات الخلايا العصبية باستخدام البصريات بدلاً من الكهرباء ، وقد بشرت مبادرة البيت الأبيض BRAIN لعام 2013 بعصر جديد في التقنيات العصبية المبتكرة ، وهي الرسالة الرئيسية لـ الدماغ الحسابي لا يزال ذا صلة.

اتجاهات جديدة في معالجة الإشارات الإحصائية

يقدم الباحثون الرائدون في معالجة الإشارات والحساب العصبي عملًا يهدف إلى تعزيز التفاعل والتلقيح المتبادل بين المجالين.

أثرت معالجة الإشارات والحساب العصبي بشكل منفصل وكبير على العديد من التخصصات ، لكن التخصيب المتبادل بين المجالين لم يبدأ إلا مؤخرًا. تُظهر الأبحاث الآن أن لكل منها الكثير لتعليمه للآخر ، حيث نرى أنواعًا متطورة للغاية من معالجة الإشارات ومستويات هرمية معقدة من الحساب العصبي يتم إجراؤها جنبًا إلى جنب في الدماغ. في اتجاهات جديدة في معالجة الإشارات الإحصائية، يقدم باحثون بارزون من كل من معالجة الإشارات والحساب العصبي عملاً جديدًا يهدف إلى تعزيز التفاعل بين التخصصين. تبدأ فصول الكتاب الأربعة عشر ، المقسمة بالتساوي تقريبًا بين معالجة الإشارات والحساب العصبي ، بالدماغ وتنتقل إلى الاتصال ومعالجة الإشارات وأنظمة التعلم. إنهم يدرسون موضوعات مثل كيف تساعدنا النماذج الحسابية على فهم معالجة معلومات الدماغ ، وكيف يمكن لآلة ذكية أن تحل "مشكلة حفلة الكوكتيل" من خلال "الاختبار النشط" في بيئة صاخبة ، وأساليب نمذجة البنية الرسومية والشبكات ، وعدم اليقين في اتصالات الشبكة ، النهج الهندسي لمعالجة الإشارات العمياء ، وخوارزميات التعلم النظري للعبة ، ونماذج المشغل التي يمكن ملاحظتها (OOMs) كبديل لنماذج ماركوف المخفية (HMMs).

تشكيل الخرائط ذاتية التنظيم

أسس الحساب العصبي

يقدم هذا الكتاب لمحة عامة عن تشكيل الخرائط ذاتية التنظيم ، بما في ذلك التطورات الأخيرة. تشكل الخرائط ذاتية التنظيم فرعًا من التعلم غير الخاضع للإشراف ، وهو دراسة ما يمكن تحديده بشأن الخصائص الإحصائية لبيانات الإدخال دون تعليقات صريحة من المعلم. المقالات مأخوذة من مجلة Neural Computation ، ويتكون الكتاب من خمسة أقسام. يبحث القسم الأول في محاولات نمذجة تنظيم الخرائط القشرية وفي نظرية وتطبيقات خوارزميات الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الصلة. يحلل القسم الثاني الخرائط الطبوغرافية وتشكيلها عبر وظائف موضوعية. يناقش القسم الثالث الخرائط القشرية لخصائص التحفيز. يناقش القسم الرابع الخرائط ذاتية التنظيم لتحليل البيانات بدون إشراف. يناقش القسم الخامس امتدادات الخرائط ذاتية التنظيم ، بما في ذلك تطبيقان مفاجئان لخوارزميات التعيين لمشكلات علوم الكمبيوتر القياسية: التحسين التوافقي والفرز.

المساهمون JJ Atick ، ​​HG Barrow ، HU Bauer ، CM Bishop ، HJ Bray ، J. Bruske ، JML Budd ، M. Budinich ، V. Cherkassky ، J. Cowan ، R. Durbin ، E. Erwin ، GJ Goodhill ، T. Graepel ، D . Grier، S. Kaski، T. Kohonen، H. Lappalainen، Z. Li، J. Lin، R. Linsker، SP Luttrell، DJC MacKay، KD Miller، G. Mitchison، F. Mulier، K. Obermayer، C. بيبينبروك ، إتش ريتر ، ك.شولتن ، تي جيه سيجنوفسكي ، إس سميرناكيس ، جي سومر ، إم سفينسن ، آر سيليسكي ، إيه أوتسوجي ، سي كي آي ويليامز ، إل ويسكوت ، إل شو ، إيه يويلي ، ج. تشانغ

نماذج رسومية

أسس الحساب العصبي

يجسد هذا الكتاب التفاعل بين الإطار الرسمي العام للنماذج الرسومية واستكشاف خوارزمية ومعماريات جديدة. تتراوح الاختيارات من الأوراق التأسيسية ذات الأهمية التاريخية إلى النتائج في طليعة البحث.

تستخدم النماذج الرسومية الرسوم البيانية لتمثيل التوزيعات الاحتمالية المشتركة ومعالجتها. لديهم جذورهم في الذكاء الاصطناعي والإحصاءات والشبكات العصبية. تجعل الشكلية الرياضية النظيفة لإطار عمل النماذج الرسومية من الممكن فهم مجموعة واسعة من المناهج المستندة إلى الشبكة للحساب ، وعلى وجه الخصوص لفهم العديد من خوارزميات الشبكة العصبية والمعماريات كحالات لمنهجية احتمالية أوسع. كما أنه يجعل من الممكن تحديد الميزات الجديدة لخوارزميات الشبكة العصبية وبنياتها وتوسيعها لتشمل نماذج رسومية أكثر عمومية. يجسد هذا الكتاب التفاعل بين الإطار الرسمي العام للنماذج الرسومية واستكشاف الخوارزميات والبنى الجديدة. تتراوح الاختيارات من الأوراق التأسيسية ذات الأهمية التاريخية إلى النتائج في طليعة البحث.

المساهمون أتياس ، سي إم بيشوب ، بي جي فراي ، زي.غيراماني ، دي هيكيرمان ، جي إي هينتون ، آر هوفمان ، را جاكوبس ، مايكل آي جوردان ، إتش جي كابين ، إيه كروغ ، آر نيل ، إس كيه ريس ، إف بي رودريغيز ، LK Saul، Terrence J. Sejnowski، P. Smyth، ME Tipping، V. Tresp، Y. Weiss

الرموز العصبية والتمثيلات الموزعة

أسس الحساب العصبي

منذ تأسيسها في عام 1989 بواسطة Terrence Sejnowski ، الحساب العصبي أصبحت المجلة الرائدة في هذا المجال. أسس الحساب العصبي يجمع ، حسب الموضوع ، أهم الأوراق التي ظهرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية.

يركز المجلد الحالي على الرموز والتمثيلات العصبية ، والموضوعات ذات الأهمية الواسعة لعلماء الأعصاب والمصممين. الموضوعات التي تم تناولها هي: كيف تقوم الخلايا العصبية بتشفير المعلومات من خلال أنماط إطلاق النار المحتملة ، وكيف تمثل مجموعات الخلايا العصبية المعلومات ، وكيف تستخدم الخلايا العصبية الفردية المعالجة التغصنية والخصائص الفيزيائية الحيوية للمشابك لفك تشفير القطارات المرتفعة. تشمل الأوراق مجموعة واسعة من مستويات التحقيق ، من التشعبات والخلايا العصبية إلى الشبكات والأنظمة.

تعليم غير مشرف عليه

أسس الحساب العصبي

منذ تأسيسها في عام 1989 من قبل Terrence Sejnowski ، أصبحت Neural Computation المجلات الرائدة في هذا المجال. تجمع "أسس الحساب العصبي" ، حسب الموضوع ، أهم الأوراق البحثية التي ظهرت في المجلة على مدار السنوات التسع الماضية. يركز هذا الحجم من أسس الحساب العصبي ، على خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف ، على خوارزميات تعلم الشبكة العصبية التي لا تتطلب معلمًا واضحًا. الهدف من التعلم غير الخاضع للإشراف هو استخراج تمثيل داخلي فعال للبنية الإحصائية المتضمنة في المدخلات. توفر هذه الخوارزميات رؤى حول تطور القشرة الدماغية والتعلم الضمني عند البشر. كما أنها تهم المهندسين العاملين في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام الذين يسعون للحصول على تمثيل فعال لبيانات الإدخال الخام.

الدماغ الحسابي

يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال.

كيف تتفاعل مجموعات الخلايا العصبية لتمكين الكائن الحي من الرؤية واتخاذ القرار والتحرك بشكل مناسب؟ ما هي المبادئ التي بموجبها تمثل شبكات الخلايا العصبية وتحسبها؟ هذه هي الأسئلة المركزية التي تم بحثها الدماغ الحسابي. يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال. الدماغ الحسابي هو أول كتاب موحد ويمكن الوصول إليه على نطاق واسع ليجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي.

يمكن لنماذج الكمبيوتر المقيدة بالبيانات البيولوجية العصبية أن تساعد في الكشف عن كيف - شبكات من الخلايا العصبية تفرز الإدراك والسلوك - يمكن أن تؤدي تفاعلاتها الفيزيائية إلى نتائج عالمية في الإدراك والسلوك ، وكيف تُستخدم خصائصها الفيزيائية لترميز المعلومات وحلول الحساب. الدماغ الحسابي يركز بشكل أساسي على ثلاثة مجالات: الإدراك البصري والتعلم والذاكرة والتكامل الحسي. تمت مناقشة أمثلة نماذج الكمبيوتر الحديثة في هذه المجالات بالتفصيل ، مع إبراز نقاط القوة والضعف ، واستخراج المبادئ المطبقة على المجالات الأخرى. يوضح تشرشلاند وسيجنوفسكي كيف يمكن لكل من النماذج المجردة والنماذج الواقعية من الناحية البيولوجية العصبية أن يكون لها أدوار مفيدة في علم الأعصاب الحسابي ، ويتوقعان التطور المشترك للنماذج والتجارب على العديد من مستويات التنظيم ، من الخلايا العصبية إلى النظام.

الدماغ الحسابي يخاطب جمهورًا عريضًا: علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر وعلماء الإدراك والفلاسفة. هو مكتوب لكل من الخبير والمبتدئ. يتم تقديم نظرة عامة أساسية عن علم الأعصاب والنظرية الحاسوبية ، تليها دراسة لبعض أعمال النمذجة الأحدث والأكثر تعقيدًا في سياق البحوث البيولوجية العصبية ذات الصلة. يتم شرح المصطلحات الفنية بوضوح في النص ، ويتم توفير التعريفات في مسرد شامل. يحتوي الملحق على ملخص للتقنيات العصبية الحيوية.

الدماغ الحسابي هو أول كتاب موحد ويمكن الوصول إليه على نطاق واسع ليجمع بين المفاهيم الحسابية والبيانات السلوكية في إطار بيولوجي عصبي. يتناول تشرشلاند وسيجنوفسكي الأفكار التأسيسية للمجال الناشئ لعلم الأعصاب الحسابي ، ويفحصان مجموعة متنوعة من نماذج الشبكات العصبية ، وينظران في الاتجاهات المستقبلية لهذا المجال.

سلسلة علم الأعصاب الحسابي

مساهم

دورة تمهيدية في علم الأعصاب الحسابي

كتاب مدرسي للطلاب ذوي الخلفية المحدودة في الرياضيات وترميز الكمبيوتر ، مع التركيز على دروس الكمبيوتر التي توجه القراء في إنتاج نماذج للسلوك العصبي.

يعلم هذا النص التمهيدي الطلاب فهم ومحاكاة وتحليل السلوكيات المعقدة للخلايا العصبية الفردية ودوائر الدماغ. إنه مبني على دروس الكمبيوتر التي توجه الطلاب في إنتاج نماذج للسلوك العصبي ، مع كود Matlab المرتبط المتاح مجانًا عبر الإنترنت. من هذه النماذج ، يتعلم الطلاب كيف تعمل الخلايا العصبية الفردية وكيف ، عند الاتصال ، تتعاون الخلايا العصبية في الدائرة. يوضح الكتاب من خلال نماذج محاكاة كيف يمكن أن تنشأ التذبذبات وقابلية التعدد وانتعاش ما بعد التحفيز والفوضى داخل أي من الخلايا العصبية أو الدوائر المفردة ، ويستكشف أدوارها في الدماغ.

يقدم الكتاب أولاً خلفية أساسية في علم الأعصاب والفيزياء والرياضيات وماتلاب ، مع تفسيرات موضحة بالعديد من الأمثلة. تغطي الفصول اللاحقة قطارات السنبلة المفردة لإنتاج العصبونات والسرعات والعمليات الإدراكية الأساسية النماذج القائمة على الموصلية ، ومحاكاة الوصلات المشبكية ، ونماذج معدل إطلاق الأنظمة الديناميكية لتشغيل الدائرة واسعة النطاق ومكوناتها اللدونة المتشابكة وتقنيات لتحليل مجموعات البيانات السكانية للخلايا العصبية ، بما في ذلك تحليل المكونات الرئيسية ، ونمذجة ماركوف المخفية ، وفك تشفير بايزي.

يمكن الوصول إلى الكتاب الجامعيين في علوم الحياة ذوي الخلفية المحدودة في الرياضيات وترميز الكمبيوتر ، ويمكن استخدام الكتاب في نهج تدريسي "مقلوب" أو "مقلوب" ، مع تخصيص وقت الفصل للعمل العملي على دروس الكمبيوتر. يمكن أن يكون أيضًا مصدرًا لطلاب الدراسات العليا في علوم الحياة الذين يرغبون في اكتساب مهارات الحوسبة ومعرفة أعمق بالوظيفة العصبية والدوائر العصبية.

علم الأحياء الكمي

النظرية والطرق الحسابية والنماذج

مقدمة للنمذجة الكمية للعمليات البيولوجية ، وتقديم مناهج النمذجة ، والمنهجية ، والخوارزميات العملية ، وأدوات البرمجيات ، وأمثلة على البحث الحالي.

تعد النمذجة الكمية للعمليات البيولوجية بتوسيع نطاق البحث البيولوجي من علم المراقبة والاكتشاف إلى علم التنبؤ الدقيق والتحليل الكمي. يسعى مجال البيولوجيا الكمية سريع النمو إلى استخدام القدرات التكنولوجية والحاسوبية الناشئة في علم الأحياء لنمذجة العمليات البيولوجية. يقدم هذا الكتاب المدرسي مقدمة لنظرية وأساليب وأدوات علم الأحياء الكمي.

يقدم الكتاب أولاً أسس النمذجة البيولوجية ، مع التركيز على بعض الأشكال الشكلية الأكثر استخدامًا. ثم يقدم المنهجية الأساسية للتحليلات الموجهة بالنموذج للبيانات البيولوجية ، والتي تغطي طرقًا مثل إعادة بناء الشبكة ، والتقدير الكمي لعدم اليقين ، والخوارزميات العملية للتصميم التجريبي وحزم البرامج لنمذجة النظم البيولوجية وأمثلة محددة لبحوث البيولوجيا الكمية الحالية والأساليب المتخصصة ذات الصلة. تقدم معظم الفصول مشاكل ، تتقدم من البسيط إلى المعقد ، والتي تختبر إتقان القارئ لمثل هذه التقنيات الرئيسية مثل المحاكاة الحتمية والعشوائية وتحليل البيانات. تتضمن العديد من الفصول مقتطفات من التعليمات البرمجية التي يمكن استخدامها لإعادة إنشاء التحليلات وإنشاء أرقام متعلقة بالنص. يتم تقديم الأمثلة بلغات الحوسبة الثلاث الشائعة: Matlab و R و Python. تكمل النص مجموعة متنوعة من الموارد عبر الإنترنت.

المحررون هم المنظمون منذ فترة طويلة لمدرسة q-bio الصيفية السنوية ، التي تأسست في عام 2007. من خلال المدرسة ، ساعد المحررون في تدريب أكثر من 400 طالب زائر في لوس ألاموس ، نيو مكسيكو ، سانتا في ، نيو مكسيكو ، سان دييغو ، CA، Albuquerque، NM، and Fort Collins، CO. هذا الكتاب مستوحى من مناهج المدرسة ، وقد شارك معظم المساهمين في المدرسة كطلاب أو محاضرين أو كليهما.

المساهمون جون إتش أبيل ، روبرتو بيرتولوسو ، دانييلا بيسوزي ، مايكل إل بلينوف ، كلايف جي بوشر ، فيونا أ. براين دراجرت ، شون فانسر ، جاريث دبليو فيرنلي ، ديرك فاي ، زاكاري فوكس ، رامون غريما ، أندرياس هيلاندر ، ستيفان هيلاندر ، ديفيد هوفمان ، داميان هيرنانديز ، ويليام س.هللافسيك ، جيانجون هوانج ، توماسز جيتكا ، دونجيا جيا ، موهيت كومار جوملي ، بوريس ن.خلودنكو ، ماركيك كيميل ، ميشاي كوموروفسكي ، جانهوي لان ، هيسوب لي ، هربرت ليفين ، ليزلي إم لوف ، جايسون جي لومنيتز ، أرد إيه لويس ، جرانت ليث ، كارمن مولينا-باريس ، إيون إي مورارو ، أندرو موغلر ، بريان مونسكي ، جو ناتالي ، إيليا نيمنمان ، كارول نينايتوسكي ، ماركو إس نوبيل ، ماريا نوفيكا ، سارة أولسون ، آلان س.بيرلسون ، ليندا بيتزولد ، سرينيفاسان بونامبالام ، آريا بورزانجاني ، روي إم ريبيرو ، ويليام ريموند ، ويليام ريموند ، هربرت م.ساورو ، مايكل إيه سافاجو ، أبهيوداي سينغ ، جيمس سي شاف ، بوريس إم سليبتشينكو ، توماس آر سوكولوفسكي ، بيتر دو إل سي ، أندريا تانغيرلوني ، بيتر رين تين وولد ، فيليب توماس ، كارين تكاش توزمان ، ليف إس. تسيمرينج ، دان فاسيليسكو ، مارجريتيس فولوتيس ، ليزا ويبر

من الخلايا العصبية إلى الإدراك عبر علم الأعصاب الحسابي

كتاب مدرسي شامل ومتكامل ويمكن الوصول إليه يقدم موضوعات علم الأعصاب الأساسية من منظور حسابي ، ويتتبع مسارًا من الخلايا والدوائر إلى السلوك والإدراك.

يقدم هذا الكتاب المدرسي مجموعة واسعة من الموضوعات في علم الأعصاب من منظور حسابي. يقدم مقدمة شاملة ومتكاملة للموضوعات الأساسية ، باستخدام الأدوات الحسابية لتتبع مسار من الخلايا العصبية والدوائر إلى السلوك والإدراك. علاوة على ذلك ، تُظهر الفصول كيف أن علم الأعصاب الحسابي - طرق نمذجة التفاعلات السببية الكامنة وراء الأنظمة العصبية - يكمل البحث التجريبي في تطوير فهم الدماغ والسلوك.

تغطي الفصول - كل ذلك من قبل رواد في هذا المجال ، وتم دمجها بعناية من قبل المحررين - مواضيع مثل المرونة العصبية للتحكم في الحركة والتحكم الحركي ، والتعديل العصبي ، والتعلم المعزز الرؤية واللغة - جوهر الإدراك البشري.

يمكن استخدام الكتاب للدورات المتقدمة على مستوى البكالوريوس أو الدراسات العليا. يقدم كل الخلفية الضرورية في علم الأعصاب بما يتجاوز الحقائق الأساسية حول الخلايا العصبية ونقاط الاشتباك العصبي والأفكار العامة حول بنية ووظيفة الدماغ البشري. يجب أن يكون الطلاب على دراية بالمعادلات التفاضلية ونظرية الاحتمالات ، وأن يكونوا قادرين على التقاط أساسيات البرمجة في MATLAB و / أو Python. تتوفر الشرائح والتمارين والمواد المساعدة الأخرى مجانًا على الإنترنت ، وقد تم توثيق العديد من النماذج الموضحة في الفصول في قاعدة بيانات عمليات الدماغ ، BODB (والتي تم وصفها أيضًا في فصل من كتاب).

المساهمون أربيب ، وجوزيف آيرز ، وجيمس بدنار ، وأندريه بيكانسكي ، وجيمس ج. فورد دوميني ، بيير إينيل ، جان مارك فيلوس ، ستيفانو فوسي ، ولفرام غيرستنر ، فرانك جراسو ، جاكلين أ. وليام دبليو ليتون ، وتوماسو بوجيو ، وجون بوريل ، وتوني جيه. بريسكوت ، وجون رينزل ، وإدموند رولز ، وجوناثان روبين ، ونيكولاس شفايغوفر ، ومحمد أ. وانج ، كريستوفر ويليامز ، رانسوم ويندر ، آلان ل

دراسات حالة في تحليل البيانات العصبية

دليل لعالم الأعصاب الممارس

دليل عملي لتقنيات تحليل البيانات العصبية يقدم عينات من مجموعات البيانات وطرق عملية لتحليل البيانات.

مع تزايد تعقيد البيانات العصبية ، يحتاج علماء الأعصاب الآن إلى مهارات في برمجة الكمبيوتر والإحصاءات وتحليل البيانات. يعلم هذا الكتاب تقنيات عملية تحليل البيانات العصبية من خلال تقديم أمثلة لمجموعات البيانات وتطوير تقنيات وأدوات لتحليلها. يبدأ كل فصل بمثال محدد للبيانات العصبية ، والذي يحفز طرق التحليل الرياضية والإحصائية التي يتم تطبيقها بعد ذلك على البيانات. هذا النهج العملي العملي فريد من نوعه بين كتب وأدلة تحليل البيانات ، ويزود القارئ بالأدوات اللازمة لتحليل البيانات العصبية في العالم الحقيقي.

يبدأ الكتاب بمقدمة إلى MATLAB ، منصة البرمجة الأكثر شيوعًا في علم الأعصاب ، والتي يتم استخدامها في الكتاب. (يمكن للقراء المطلعين على MATLAB تخطي هذا الفصل وقد يقررون التركيز على نوع البيانات أو نوع الطريقة.) يستمر الكتاب في تغطية بيانات المجال العصبي وبيانات القطار السريع والتحليل الطيفي والنماذج الخطية المعممة والتماسك والاقتران عبر التردد . يقدم كل فصل دراسة حالة قائمة بذاتها يمكن استخدامها بشكل منفصل كجزء من تحقيق مستهدف. يتضمن الكتاب بعض المناقشات الرياضية ولكنه لا يركز على النظرية الرياضية أو الإحصائية ، ويؤكد على الجانب العملي بدلاً من ذلك. يتم تضمين المراجع للقراء الذين يرغبون في استكشاف النظرية بشكل أعمق. تتوفر البيانات ورمز MATLAB المصاحب مجانًا على موقع المؤلفين. يمكن استخدام الكتاب في دورات المستوى الأعلى للطلاب الجامعيين أو الدراسات العليا أو كمرجع مهني.

يتوفر إصدار من هذا الكتاب المدرسي مع جميع الأمثلة في Python على https://mark-kramer.github.io/Case-Studies-Python/

اللحاء المرئي والشبكات العميقة

تعلم التمثيلات الثابتة

إطار رياضي يصف تعلم التمثيلات الثابتة في التيار البطني ، ويقدم التطوير النظري والتطبيقات.

يُعتقد أن التيار البصري البطني يكمن وراء التعرف على الأشياء في الرئيسيات. على مدار الخمسين عامًا الماضية ، طور الباحثون سلسلة من النماذج الكمية التي أصبحت مخلصة بشكل متزايد للعمارة البيولوجية. في الآونة الأخيرة ، تم تدريب شبكات الالتفاف للتعلم العميق - والتي لا تعكس العديد من السمات المهمة لبنية التيار البطني وعلم وظائف الأعضاء - بمجموعات بيانات كبيرة للغاية ، مما أدى إلى إنتاج خلايا عصبية نموذجية تحاكي التعرف على الأشياء ولكنها لا تشرح طبيعة العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها في التيار البطني. يطور هذا الكتاب إطارًا رياضيًا يصف تعلم التمثيلات الثابتة للتيار البطني وهو وثيق الصلة بشكل خاص بشبكات التعلم التلافيفية العميقة.

يقترح المؤلفون نظرية تستند إلى الفرضية القائلة بأن الهدف الحسابي الرئيسي للتيار البطني هو حساب التمثيلات العصبية للصور غير المتغيرة للتحولات الشائعة في البيئة المرئية والتي يتم تعلمها من تجربة غير خاضعة للإشراف. يصفون إطارًا نظريًا عامًا لنظرية حسابية للثبات (مع التفاصيل والأدلة المقدمة في الملاحق) ثم يراجعون تطبيق النظرية على المسار الأمامي للتيار البطني في القشرة البصرية الرئيسية.

حساب الدماغ كتجريد هرمي

حجة مفادها أن تعقيدات وظيفة الدماغ يمكن فهمها بشكل هرمي ، من حيث مستويات التجريد المختلفة ، مثل حوسبة السيليكون.

قد تشير الاختلافات الهائلة بين الدوائر العصبية للدماغ ودائرة السيليكون في الكمبيوتر إلى أنه لا يوجد شيء مشترك بينهما. في الواقع ، كما تجادل دانا بالارد في هذا الكتاب ، فإن الأدوات الحسابية ضرورية لفهم وظيفة الدماغ. يوضح بالارد أن التنظيم الهرمي للدماغ له العديد من أوجه التشابه مع التنظيم الهرمي للحوسبة كما هو الحال في حوسبة السيليكون ، يمكن تبسيط تعقيدات حساب الدماغ بشكل كبير عندما يتم حسابها في مستويات مختلفة من التجريد.

بالاعتماد على عدة عقود من التقدم في علم الأعصاب الحسابي ، جنبًا إلى جنب مع النتائج الأخيرة في منهجيات التعلم المعززة والبايزية ، فإن بالارد عامل القضايا الحسابية الرئيسية للدماغ من حيث مكانها الطبيعي في التسلسل الهرمي الشامل. كل من هذه العوامل يؤدي إلى منظور جديد. يركز المستوى العصبي على وظائف الدماغ الأمامي الأساسية ويوضح كيف تملي متطلبات المعالجة الاستخدام المكثف للدوائر القائمة على التوقيت والتنظيم العام للذاكرة الجدولية. تعمل منظمة مستوى التجسيد بشكل عكسي ، مما يجعل الاستخدام المكثف لتعدد الإرسال والمعالجة حسب الطلب لتحقيق حساب موازٍ سريع. يركز مستوى الوعي على تمثيلات الدماغ للعاطفة والانتباه والوعي ، مما يدل على أنها يمكن أن تعمل باقتصاد كبير في سياق الركائز العصبية والتجسيدية.

مبادئ ديناميات الدماغ

تفاعلات الدولة العالمية

المناهج التجريبية والنظرية لديناميات الدماغ العالمية التي تعتمد على أحدث الأبحاث في هذا المجال.

يعتبر اعتبار الوقت أو الديناميكيات أمرًا أساسيًا لجميع جوانب النشاط العقلي - الإدراك والإدراك والعاطفة - لأن السمة الرئيسية لنشاط الدماغ هي التغيير المستمر لحالات الدماغ الأساسية حتى في بيئة ثابتة. بدأ تطبيق الديناميات غير الخطية على دراسة نشاط الدماغ في الازدهار في التسعينيات عندما اقترن بالملاحظات التجريبية من الملاحظات المورفولوجية والفسيولوجية الحديثة. يقدم هذا الكتاب وجهات نظر حول ديناميكيات الدماغ التي تعتمد على أحدث التطورات في البحث في هذا المجال. يتضمن مساهمات من كل من المنظرين والتجريبيين ، ويقدم معالجة انتقائية للقضايا الأساسية.

تتراوح الموضوعات التي تم تناولها من المناهج التجريبية والحسابية إلى ديناميكيات الدماغ العابرة إلى مبدأ الطاقة الحرة كنظرية عالمية للدماغ. يختتم الكتاب بدليل قصير ولكنه صارم للديناميكيات اللاخطية الحديثة وتطبيقها على الديناميكيات العصبية.

التعلم والتحكم البيولوجي

كيف يبني الدماغ التمثيلات ، ويتنبأ بالأحداث ، ويتخذ القرارات

إطار نظري جديد يصف الأساس المنطقي المحتمل للانتظام في كيفية تحركنا ، وكيف نتعلم ، وكيف يتنبأ دماغنا بالأحداث.

في التعلم والتحكم البيولوجييقدم كل من رضا شادمر وساندرو موسى إيفالدي إطارًا نظريًا لفهم انتظام تصورات الدماغ ، وردود أفعاله على المحفزات الحسية ، والتحكم في الحركات. يقدمون حسابًا للإدراك باعتباره مزيجًا من التنبؤ والملاحظة: يبني الدماغ نماذج داخلية تصف ما يجب أن يحدث ثم يجمع هذا التنبؤ مع التقارير الواردة من النظام الحسي لتكوين اعتقاد.

بالنظر إلى سيطرة الدماغ على الحركات ، والاختلافات على الرغم من أوجه التشابه الميكانيكية الحيوية بين كبار السن والشباب ، والأشخاص الأصحاء وغير الصحيين ، والبشر والحيوانات الأخرى ، قام شادمهر وموسى إيفالدي بمراجعة الأدلة التي تشير إلى أن الأوامر الحركية تعكس قرارًا اقتصاديًا يتخذه دماغنا يزن المكافأة والجهد . تشير هذه الأدلة أيضًا إلى أن الدماغ يفضل الحصول على المكافأة عاجلاً وليس آجلاً ، مما يقلل من قيمة المكافأة أو ينقصها بمرور الوقت حيث تتغير قيمة المكافأة المتوقعة في الدماغ بمرور الوقت (بسبب التطور أو المرض أو التطور) ، فإن شكل حركاتنا سيتغير أيضًا.

تزود النماذج الداخلية التي شكلها الدماغ الدماغ بمهارة البقاء الأساسية: القدرة على التنبؤ بناءً على الملاحظات السابقة. تقدم المفاهيم الرسمية التي قدمها شادمير وموسى إيفالدي طريقة لوصف كيفية تشكل التمثيلات ، وما هي البنية التي تمتلكها ، وكيف يمكن اختبار المفاهيم النظرية.

هندسة التحكم العصبي

التقاطع الناشئ بين نظرية التحكم وعلم الأعصاب

كيف يمكن تطبيق الأساليب الجديدة القوية في هندسة التحكم غير الخطية على علم الأعصاب ، من صياغة النموذج الأساسي إلى التطبيقات الطبية المتقدمة.

على مدار الستين عامًا الماضية ، كانت الأساليب القوية في هندسة التحكم القائمة على النماذج مسؤولة عن مثل هذه التطورات الهائلة في الأنظمة الهندسية مثل الطائرات ذاتية القيادة والمركبات المستقلة وحتى التنبؤ بالطقس. خلال تلك العقود نفسها ، تطورت نماذجنا للجهاز العصبي من أغشية أحادية الخلية إلى شبكات عصبية إلى نماذج واسعة النطاق للدماغ البشري. حتى وقت قريب ، كانت نظرية التحكم غير قابلة للتطبيق تمامًا على أنواع النماذج غير الخطية التي يتم تطويرها في علم الأعصاب. جعلت الثورة في هندسة التحكم غير الخطية في أواخر التسعينيات تقاطع نظرية التحكم وعلم الأعصاب ممكنًا. في هندسة التحكم العصبي، يسعى ستيفن شيف إلى تجسير المجالين ، بدراسة تطبيق أساليب جديدة في هندسة التحكم غير الخطية على علم الأعصاب. بعد تقديم مادة مكثفة حول صياغة نماذج علم الأعصاب الحسابية في بيئة تحكم - بما في ذلك بعض أساسيات الخوارزميات التي تساعد في عبور الفجوة من الحدس إلى التطبيق الفعال - يفحص شيف مجموعة من التطبيقات ، بما في ذلك واجهات الدماغ والآلة والتحفيز العصبي. قدم تقريرًا عن الأبحاث التي أجراها هو وزملاؤه لإظهار أنه يمكن تطبيق طرق نظرية التحكم غير الخطية على نماذج الخلايا المفردة والشبكات العصبية الصغيرة والشبكات واسعة النطاق في حالات مرض باركنسون والصرع. مع هندسة التحكم العصبي يكتسب القارئ معرفة عملية بأساسيات نظرية التحكم وعلم الأعصاب الحسابي بما يكفي ليس فقط لفهم الأدبيات في هذا المجال التربوي ولكن أيضًا لبدء العمل على تقدم هذا المجال. سيكون الكتاب بمثابة دليل أساسي للعلماء في علم الأحياء أو الهندسة وللأطباء الذين يرغبون في اكتساب الخبرة في هذه المجالات.

رموز السكان المرئية

نحو إطار مشترك متعدد المتغيرات لتسجيل الخلايا والتصوير الوظيفي

كيف يتم تمثيل المحتوى المرئي في رموز السكان العصبية وكيفية تحليل هذه الرموز بتقنيات متعددة المتغيرات.

الرؤية هي عملية حسابية متوازية بشكل كبير ، يتم فيها تحويل صورة الشبكية عبر سلسلة من المراحل للتأكيد على المعلومات ذات الصلة بالسلوك (مثل فئة الكائن والهوية) وإلغاء التأكيد على المعلومات الأخرى (مثل وجهة النظر والإضاءة). تعمل العمليات الكامنة وراء الرؤية عن طريق الحساب المتزامن وتمرر الرسائل بين الخلايا العصبية داخل منطقة بصرية وبين مناطق مختلفة. المفهوم النظري لـ "كود السكان" يلخص فكرة أن المحتوى المرئي يتم تمثيله في كل مرحلة بنمط النشاط عبر السكان المحليين من الخلايا العصبية. يتطلب فهم رموز السكان المرئية في النهاية قياسًا متعدد القنوات وتحليلًا متعدد المتغيرات لأنماط النشاط. على مدى العقد الماضي ، اكتسب النهج متعدد المتغيرات زخمًا كبيرًا في أبحاث الرؤية. يقيس التصوير الوظيفي وتسجيل الخلية نشاط الدماغ بطرق مختلفة اختلافًا جذريًا ، لكنهما يستخدمان الآن مفاهيم نظرية وأدوات رياضية متشابهة في النمذجة والتحليلات.

مع التركيز على تيار المعالجة البطني الذي يُعتقد أنه أساس التعرف على الكائنات ، يقدم هذا الكتاب التطورات الحديثة في فهمنا لرموز السكان المرئية ، وتقنيات تحليل معلومات الأنماط الجديدة متعددة المتغيرات ، وبدايات منظور موحد لتسجيل الخلايا والتصوير الوظيفي. إنه بمثابة مقدمة ونظرة عامة ومرجع للعلماء والطلاب عبر التخصصات المهتمين برؤية الإنسان والرئيسيات ، وبشكل أعم ، في فهم كيفية تمثيل الدماغ للمعلومات ومعالجتها.

التنسيق الديناميكي في الدماغ

فحص مدى مرونة وفعالية تنسيق أنشطة الدماغ الموزعة على نطاق واسع والمتخصصة.

يحدث تحول أساسي في علم الأعصاب والتخصصات ذات الصلة. في الماضي ، ركز الباحثون على التخصص الوظيفي للدماغ ، واكتشاف استراتيجيات المعالجة المعقدة القائمة على التقارب والتباعد في التكيف البطيء للهياكل التشريحية. ومع ذلك ، لكي يتكيف الدماغ مع الظروف المتغيرة باستمرار والتي لا يمكن التنبؤ بها ، فإنه يحتاج إلى استراتيجيات ذات ديناميكيات تفاعلية أكثر ثراءً على المدى القصير. كشفت الأبحاث الحديثة عن الطرق التي ينسق بها الدماغ بفعالية الأنشطة الموزعة والمتخصصة على نطاق واسع لتلبية احتياجات اللحظة. يستكشف هذا الكتاب هذه النتائج ، ويدرس وظائف وآليات ومظاهر التنسيق الديناميكي الموزع في الدماغ والعقل عبر الأنواع المختلفة ومستويات التنظيم. يحدد الكتاب ثلاث وظائف أساسية للتنسيق الديناميكي: توضيح السياق ، والتجميع الديناميكي ، والتوجيه الديناميكي. إنه يأخذ في الاعتبار دور التنسيق الديناميكي في النشاط المنظم مؤقتًا ويستكشف هذه القضايا على مستويات مختلفة ، من آليات الدائرة المشبكية والمحلية إلى ديناميكيات النظام العياني ، مع التركيز على أهميتها للإدراك والسلوك وعلم النفس المرضي.

المساهمون إيفان بالابان ، جيورجي بوزاكي ، نيكولا إس كلايتون ، ماوريتسيو كوربيتا ، روبرت ديسيموني ، كامران ديبا ، شيمون إيدلمان ، أندرياس ك.إنجل ، إيف فريجناك ، باسكال فرايز ، كارل فريستون ، آن جرايبيل ، ستين جريلنر ، أوري غرودزينسكي ، جون ديلان هاينز ، لوران إيتي ، إريك د. جارفيس ، جون إتش كاس ، جا سكوت كيلسو ، بيتر كونيغ ، نانسي ج.كوبل ، إيلونا كوفاكس ، أندرياس كريتر ، أندرس لانسنر ، جيل لوران ، يورج لوك ، ميكائيل لوندكفيست ، أنجوس ماكدونالد ، كيفان مارتن ، مايانك ميهتا ، لوسيا ميلوني ، إيرل ك. مونيير ، إدوارد إي موسر ، ماي بريت موسر ، دانكو نيكوليتش ​​، ويليام أ.فيليبس ، جوردون بيبا ، كونستانتين روثكوبف ، تيرينس جيه سيجنوفسكي ، ستيفن إم.سيلفرستين ، وولف سينجر ، كاثرين تالون بودري ، روجر دي تروب ، يوشين تريش ، بيتر أولهاس ، كريستوف فون دير مالسبورج ، توماس ويسوانج ، مايلز ويتينجتون ، ماثيو ويلسون

طرق النمذجة الحاسوبية لعلماء الأعصاب

دليل لطرق النمذجة الحسابية في علم الأعصاب ، يغطي مجموعة من مقاييس النمذجة من التفاعلات الجزيئية إلى الشبكات العصبية الكبيرة.

يقدم هذا الكتاب مقدمة للطرق الحالية في النمذجة الحاسوبية في علم الأعصاب. يصف الكتاب طرق النمذجة الواقعية على مستويات من التعقيد تتراوح من التفاعلات الجزيئية إلى الشبكات العصبية الكبيرة. إنه كتاب "كيف" بدلاً من حساب تحليلي ، فهو يركز على عرض الأساليب المنهجية ، بما في ذلك اختيار الطريقة المناسبة ومخاطرها المحتملة. إنه مخصص لعلماء الأعصاب التجريبيين وطلاب الدراسات العليا الذين لديهم القليل من التدريب الرسمي في الأساليب الرياضية ، ولكنه سيكون مفيدًا أيضًا للعلماء ذوي الخلفيات النظرية الذين يرغبون في البدء في استخدام أساليب النمذجة القائمة على البيانات. يتم الاحتفاظ بالرياضيات المطلوبة إلى مستوى تمهيدي يشرح الفصل الأول الطرق الرياضية التي يحتاج القارئ إلى إتقانها لفهم بقية الكتاب. كتب الفصول علماء نجحوا في دمج النمذجة القائمة على البيانات مع العمل التجريبي ، لذا فإن جميع المواد متاحة للتجربة. تقدم الفصول تغطية شاملة مع القليل من التداخل والمراجع التبادلية الشاملة ، والانتقال من اللبنات الأساسية إلى التطبيقات الأكثر تعقيدًا.

المساهمون بابلو آشارد ، هارون أنور ، أبيندر س. بهالا ، ميشيل بيرندز ، نيكولاس برونيل ، رونالد إل كالابريس ، بريندا كليبورن ، هوغو كورنيليس ، إريك دي شاتر ، آلان ديستكس ، بارد إرمنتروت ، كريستين هاريس ، شون هيل ، جون آر هوغوينارد ، ويليام آر هولمز ، جوين جاكوبس ، جويندال ليماسون ، هنري ماركرام ، رينود مايكس ، أستريد أ.برنز ، عماد رياشي ، جون رينزل ، آرند روث ، فيليكس شورمان ، فيرنر فان جيت ، مارك سي دبليو فان روسوم ، ستيفان ويلس

بايزي الدماغ

الأساليب الاحتمالية في الترميز العصبي

يستخدم علماء الأعصاب التجريبيون والنظريون مناهج بايز لتحليل آليات الدماغ للإدراك واتخاذ القرار والتحكم الحركي.

يمكن لنهج بايزي أن يساهم في فهم الدماغ على مستويات متعددة ، من خلال إعطاء تنبؤات معيارية حول الكيفية التي يجب أن يجمع بها النظام الحسي المثالي المعرفة السابقة والملاحظة ، من خلال توفير تفسير ميكانيكي للأداء الديناميكي لدائرة الدماغ ، وعن طريق اقتراح الطرق المثلى لفك تشفير البيانات التجريبية. بايزي الدماغ يجمع بين المساهمات من علماء الأعصاب التجريبيين والنظريين الذين يدرسون آليات الدماغ للإدراك واتخاذ القرار والتحكم الحركي وفقًا لمفاهيم تقدير بايز ، بعد نظرة عامة على المفاهيم الرياضية ، بما في ذلك نظرية بايز ، التي تعتبر أساسية لفهم تمت مناقشة المقاربات ، يناقش المساهمون كيف يمكن استخدام مفاهيم بايز لتفسير بيانات بيولوجية عصبية مثل النبضات العصبية والتصوير الوظيفي للدماغ. بعد ذلك ، يفحص المساهمون نمذجة المعالجة الحسية ، بما في ذلك الترميز العصبي للمعلومات حول العالم الخارجي. أخيرًا ، يستكشف المساهمون العمليات الديناميكية للسلوكيات المناسبة ، بما في ذلك رياضيات سرعة ودقة القرارات الإدراكية والنماذج العصبية لنشر المعتقدات.

الأنظمة الديناميكية في علم الأعصاب

هندسة الاستثارة والانفجار

يشرح علاقة الفيزيولوجيا الكهربية والديناميكيات اللاخطية والخصائص الحسابية للخلايا العصبية ، مع كل مفهوم مقدم من حيث كل من علم الأعصاب والرياضيات وموضح باستخدام الحدس الهندسي.

من أجل نمذجة السلوك العصبي أو لتفسير نتائج دراسات النمذجة ، يجب على علماء الأعصاب استدعاء أساليب الديناميات غير الخطية. يقدم هذا الكتاب مقدمة لنظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية للباحثين وطلاب الدراسات العليا في علم الأعصاب. كما يقدم لمحة عامة عن علم الأعصاب لعلماء الرياضيات الذين يرغبون في معرفة الحقائق الأساسية في الفيزيولوجيا الكهربية.

الأنظمة الديناميكية في علم الأعصاب يقدم دراسة منهجية للعلاقة بين الفيزيولوجيا الكهربية والديناميات غير الخطية والخصائص الحسابية للخلايا العصبية. ويؤكد أن معالجة المعلومات في الدماغ لا تعتمد فقط على الخصائص الكهربية للخلايا العصبية ولكن أيضًا على خصائصها الديناميكية. يقدم الكتاب الأنظمة الديناميكية ، بدءًا من النماذج أحادية وثنائية الأبعاد من نوع Hodgkin-Huxley وتستمر في وصف أنظمة الانفجار. ينتقل كل فصل من البسيط إلى المعقد ، ويقدم أمثلة للمشكلات في النهاية. يشرح الكتاب جميع المفاهيم الرياضية الضرورية باستخدام الحدس الهندسي ، فهو يتضمن العديد من الأشكال والقليل من المعادلات ، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص لغير الرياضيين. يتم تقديم كل مفهوم من حيث كل من علم الأعصاب والرياضيات ، مما يوفر رابطًا بين المجالين.

تعتبر نظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية في صميم أبحاث علم الأعصاب الحسابي ، ولكنها ليست جزءًا قياسيًا من منهج علوم الأعصاب للخريجين - أو يتم تدريسها من قبل قسم الرياضيات أو الفيزياء بطريقة مناسبة لطلاب علم الأحياء. يقدم هذا الكتاب لطلاب علم الأعصاب والباحثين وصفًا شاملاً للمفاهيم والأساليب المستخدمة بشكل متزايد في علم الأعصاب الحسابي.

يمكن العثور على فصل إضافي عن المزامنة ، مع مواد أكثر تقدمًا ، على موقع المؤلف على الويب ، www.izhikevich.com.

البيولوجيا العصبية الحاسوبية للوصول والتأشير

مؤسسة للتعلم الحركي

مقدمة في علم الأحياء الحسابي للوصول والإشارة ، مع التركيز على التعلم الحركي.

يتضمن علم الأعصاب دراسة الجهاز العصبي ، وتتراوح موضوعاته من علم الوراثة إلى التفكير الاستنتاجي. ومع ذلك ، يكمن في جوهره البحث عن فهم كيفية تأثير البيئة على الجهاز العصبي وكيف يمكّننا الجهاز العصبي بدوره من التفاعل مع بيئتنا وتغييرها. هذا التمكين يتطلب التعلم الحركي. البيولوجيا العصبية الحاسوبية للوصول والتأشير يعالج الآليات العصبية لشكل مهم من أشكال التعلم الحركي. يقوم المؤلفون بدمج مواد من العلوم الحسابية والسلوكية والعصبية للتحكم في المحركات التي لا تتوفر في أي مصدر واحد آخر. والنتيجة هي نموذج موحد وشامل للوصول والإشارة. يهدف الكتاب إلى استخدامه كنص من قبل طلاب الدراسات العليا في كل من علم الأعصاب والهندسة الحيوية وكمصدر مرجعي من قبل خبراء في علم الأعصاب والروبوتات والتخصصات الأخرى.

يبدأ الكتاب بنظرة عامة على تطور وتشريح ووظائف الأعضاء في النظام الحركي ، بما في ذلك آليات توليد القوة والحفاظ على استقرار الأطراف. تقدم الأقسام التالية ، "حساب المواقع والإزاحة" ، و "المهارات ، والتكيفات ، والمسارات" ، و "التنبؤات والقرارات والمرونة" ، نظرية للوصول والإشارة الموجهين حسيًا والتي تتطور عضوياً بناءً على مبادئ حسابية بدلاً من نهج الهيكلية التقليدية. يتضمن الكتاب أيضًا خمسة ملاحق تقدم معلومات موجزة عن أساسيات علم الأحياء والرياضيات والفيزياء وعلم وظائف الأعضاء العصبية ، بالإضافة إلى مسرد للمصطلحات ذات الصلة. قام المؤلفون أيضًا بإتاحة مواد تكميلية على الإنترنت. توفر مستندات الويب هذه التعليمات البرمجية المصدر لعمليات المحاكاة ، والاشتقاقات خطوة بخطوة لبعض الصيغ الرياضية ، والتفسيرات الموسعة لبعض المفاهيم.

الهندسة العصبية

الحساب والتمثيل والديناميكيات في النظم العصبية الحيوية

لسنوات ، استخدم الباحثون الأدوات النظرية للهندسة لفهم الأنظمة العصبية ، ولكن تم إجراء الكثير من هذا العمل في عزلة نسبية. في الهندسة العصبيةيقدم كريس إلياسميث وتشارلز أندرسون توليفة من الأساليب المتباينة الحالية في علم الأعصاب الحسابي ، والتي تتضمن أفكارًا من الترميز العصبي ، والحساب العصبي ، وعلم وظائف الأعضاء ، ونظرية الاتصالات ، ونظرية التحكم ، والديناميات ، ونظرية الاحتمالات. وهم يجادلون بأن هذا التوليف يتيح رؤى نظرية وعملية جديدة لعمل الأنظمة العصبية. هذه الرؤى وثيقة الصلة بعلماء الأعصاب التجريبيين والحاسوبيين والمهندسين والفيزيائيين وعلماء الكمبيوتر المهتمين بكيفية ارتباط أدواتهم الكمية بالدماغ.

قدم المؤلفون ثلاثة مبادئ للهندسة العصبية بناءً على تمثيل الإشارات بواسطة المجموعات العصبية ، وتحولات هذه التمثيلات من خلال أوزان اقتران الخلايا العصبية ، وتكامل نظرية التحكم والديناميات العصبية. من خلال الأمثلة التفصيلية والمناقشات المتعمقة ، فإنهم يؤكدون أن هذه المبادئ التوجيهية تشكل نظرية مفيدة لتوليد نماذج واسعة النطاق للوظيفة العصبية الحيوية. حزمة برامج مكتوبة في MatLab للاستخدام مع منهجيتها ، بالإضافة إلى أمثلة وملاحظات الدورة التدريبية والتمارين والتوثيق والمواد الأخرى ، متوفرة على الويب.

علم الأعصاب النظري

النمذجة الحسابية والرياضية للأنظمة العصبية

يوفر علم الأعصاب النظري أساسًا كميًا لوصف ما تقوم به الأنظمة العصبية ، وتحديد كيفية عملها ، وكشف المبادئ العامة التي تعمل من خلالها. يقدم هذا النص الأساليب الرياضية والحسابية الأساسية لعلم الأعصاب النظري ويقدم تطبيقات في مجموعة متنوعة من المجالات بما في ذلك الرؤية والتكامل الحسي الحركي والتنمية والتعلم والذاكرة.

الكتاب مقسم إلى ثلاثة أجزاء. يناقش الجزء الأول العلاقة بين المحفزات الحسية والاستجابات العصبية ، مع التركيز على تمثيل المعلومات من خلال نشاط تصاعد الخلايا العصبية. يناقش الجزء الثاني نمذجة الخلايا العصبية والدوائر العصبية على أساس الفيزياء الحيوية الخلوية والمتشابكة. الجزء الثالث يحلل دور اللدونة في التنمية والتعلم. يغطي الملحق الطرق الرياضية المستخدمة ، والتمارين متاحة على موقع الويب للكتاب.

الرؤية الحاسوبية

معالجة المعلومات في الإدراك والسلوك البصري

يقدم هذا النص مقدمة للجوانب الحسابية للرؤية المبكرة ، على وجه الخصوص ، الألوان ، والستريو ، والملاحة المرئية. إنه يدمج مناهج من الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب الكمي ، بالإضافة إلى النظريات والخوارزميات من رؤية الآلة والقياس التصويري. عند تقديم مادة رياضية ، فإنه يستخدم الأوصاف اللفظية المفصلة والرسوم التوضيحية لتوضيح النقاط المعقدة. النص مناسب لطلاب المستوى الأعلى في علم الأعصاب وعلم الأحياء وعلم النفس الذين لديهم مهارات رياضية أساسية ويهتمون بدراسة النمذجة الرياضية للإدراك.

التذبذبات السريعة في الدوائر القشرية

تعتبر دراسة التذبذبات القشرية ذات أهمية كبيرة لأولئك الذين يعملون في العديد من مجالات علم الأعصاب. إيقاع مخطط كهربية الدماغ سريع التماسك يسمى جاما أو "40 هرتز" متورط في الإدراك ، لأنه قد يلعب دورًا في ربط سمات الأشياء معًا. قد يكون هذا الإيقاع مهمًا أيضًا للوعي ، حيث إن عددًا من الأدوية التي تحفز التخدير العام تعطل تزامن الإيقاع عند التركيزات ذات الصلة سريريًا. هناك أيضًا أدلة موحية تشير إلى وجود خلل في إيقاعات جاما في مرض الزهايمر ، وربما في اضطرابات نفسية عصبية أخرى.

في التذبذبات السريعة في الدوائر القشرية، يستخدم المؤلفون مزيجًا من تقنيات الفيزيولوجيا الكهربية والنمذجة الحاسوبية لتحليل كيف يمكن للشبكات الكبيرة من الخلايا العصبية أن تنتج نوبات صرع والتذبذبات المتزامنة ذات الصلة وظيفيًا. تشمل الموضوعات المحددة التي يتم تناولها الخلايا الهرمية الحصينية المفردة ، والحصين الداخلي ، والتفاعلات المشبكية ، وتذبذبات جاما في شرائح الدماغ وكذلك في الجسم الحي ، وآليات تزامن التذبذب (المحلي والطويل المدى) ، والتحول من ترددات جاما إلى بيتا وتردداتها. الآثار المترتبة على الذاكرة ، وأهمية تذبذبات جاما لوظيفة الدماغ.

أساسيات نمذجة الشبكة العصبية

علم النفس العصبي وعلم الأعصاب الإدراكي

يوفر مقدمة لنمذجة الشبكة العصبية للعمليات الإدراكية والنفسية العصبية المعقدة.

على مدى السنوات القليلة الماضية ، أصبحت نمذجة الكمبيوتر أكثر انتشارًا في العلوم السريرية كبديل لنماذج معالجة الرموز التقليدية. يقدم هذا الكتاب مقدمة لنمذجة الشبكة العصبية للعمليات الإدراكية والنفسية العصبية المعقدة. الغرض منه هو جعل نهج الشبكة العصبية متاحًا لممارسي علماء النفس العصبي وعلماء النفس وعلماء الأعصاب والأطباء النفسيين. سيكون أيضًا مصدرًا مفيدًا لعلماء الكمبيوتر وعلماء الرياضيات وعلماء الأعصاب الإدراكيين متعددي التخصصات. يشرح المحررون والمساهمون (في مقدمتهم) المفاهيم الأساسية وراء النمذجة ويتجنبون استخدام الرياضيات عالية المستوى.

وينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء. يقدم الجزء الأول نظرة عامة شاملة ولكن أساسية عن نمذجة الشبكة العصبية ، بما في ذلك اتجاهات تاريخها وحاضرها ومستقبلها. كما يحتوي على فصول عن الانتباه والذاكرة ودراسات الرئيسيات. يناقش الجزء الثاني نماذج الشبكة العصبية للحالات السلوكية مثل الاعتماد على الكحول والعجز المكتسب والاكتئاب والاستيقاظ والنوم. يعرض الجزء الثالث نماذج الشبكة العصبية للاختبارات النفسية العصبية مثل مهمة فرز بطاقات ويسكونسن وبرج هانوي واختبار ستروب. أخيرًا ، يصف الجزء الرابع تطبيق نماذج الشبكة العصبية على الخرف: نماذج الأستيكولين والذاكرة ، الطلاقة اللفظية ، مرض باركنسون ، ومرض الزهايمر.

المساهمون J. Wesson Ashford، Rajendra D.بادجيان ، جان بي بانكويت ، إيف بورنود ، نيلسون باتيرز ، جون كاردوسو ، أغنيس إس تشان ، جان بيير تشانجوكس ، كيري إل كوبورن ، جوناثان دي كوهين ، لوران كوهين ، جوزيه إل كونتريراس فيدال ، أنطونيو داماسيو ، حنا داماسيو ، ستانيسلاس ديهاين ، مارثا ج.فرح ، جواكين م. فوستر ، فيليب جاوسير ، أنجيليكا جيسلر ، ديلان ج.هاروود ، مايكل إي هاسلمو ، جيه ، ألان هوبسون ، سام ليفين ، دانيال إس ليفين ، ديبرا إل لونج ، رودريك ك.ماورين ، ريموند إل.أونبي ، راندولف دبليو باركس ، مايكل آي بوسنر ، ديفيد بي سالمون ، ديفيد سيرفان-شرايبر ، شانتال إي ستيرن ، جيفري ب.ساتون ، لينيت جي تيبيت ، دانيال ترانيل ، برادلي ويبل

طرق في النمذجة العصبية ، الطبعة الثانية

تركز الكثير من الأبحاث على مسألة كيفية معالجة المعلومات في الجهاز العصبي ، من مستوى القنوات الأيونية الفردية إلى الشبكات العصبية واسعة النطاق ، ومن الحيوانات "البسيطة" مثل الرخويات البحرية والذباب إلى القطط والرئيسيات. تجمع منهجيات جديدة متعددة التخصصات بين منهجية تجريبية من أسفل إلى أعلى مع نهج حسابي ونمذجة موجه من أعلى إلى أسفل. يُعد هذا الكتاب بمثابة دليل للطرق والتقنيات الحسابية لنمذجة الخصائص الوظيفية لأفراد ومجموعات من الخلايا العصبية. يسلط المساهمون الضوء على العديد من الاتجاهات الرئيسية: (1) تشديد الرابط بين النماذج التحليلية / العددية والبيانات التجريبية المرتبطة بها ، (2) توسيع طرق النمذجة ، على كل من المستوى دون الخلوي ومستوى الشبكات العصبية الكبيرة التي تتضمن خصائص بيوفيزيائية حقيقية من الخلايا العصبية وكذلك الخصائص الإحصائية لقطارات سبايك ، و (3) تنظيم البيانات المكتسبة عن طريق المحاكاة الفيزيائية لمكونات الجهاز العصبي من خلال استخدام تقنية تكامل الدوائر واسعة النطاق (VLSI). نما مجال علم الأعصاب بشكل كبير منذ نشر الطبعة الأولى من هذا الكتاب قبل تسع سنوات. نصف فصول الطبعة الثانية جديدة تمامًا ، تمت مراجعة جميع الفصول المتبقية بدقة. توفر العديد من الفصول فرصة للدروس التفاعلية وبرامج المحاكاة. يمكن الوصول إليها عبر موقع الويب الخاص بـ Christof Koch.

المساهمون لاري إف أبوت ، بول آر آدامز ، هاغاي آغمون سنير ، جيمس إم باور ، روبرت إي بورك ، إريك دي شاتر ، آلان ديستكس ، رودني دوغلاس ، بارد إرمينتروت ، فابريزيو جاباني ، ديفيد هانسل ، مايكل هاينز ، كريستوف كوخ ، ميشا ماهوالد ، زاكاري ف.ماينن ، إيف ماردر ، مايكل ف.ماسكاني ، ألكسندر د. بروتوباباس ، ويلفريد رال ، جون رينزل ، إيدان سيغيف ، تيرينس جيه سيجنسكي ، شهاب شما ، آرثر إس شيرمان ، بول سمولين ، حاييم سومبولينسكي ، مايكل فانيير ، والتر إم يامادا

الخلايا العصبية والشبكات والسلوك الحركي

تعتمد التطورات الحديثة في أبحاث السلوك الحركي على المعرفة التفصيلية لخصائص الخلايا العصبية والشبكات التي تولد السلوك الحركي. على المستوى الخلوي الخلايا العصبية والشبكات والسلوك الحركي يصف الخصائص الحسابية للخلايا العصبية الفردية وكيف يتم تعديل هذه الخصائص بواسطة المعدلات العصبية. على مستوى الشبكة والسلوك ، يناقش المجلد كيفية تعديل بنية الشبكة ديناميكيًا لإنتاج سلوك تكيفي. توفر مقارنات أنظمة النماذج في جميع أنحاء المملكة الحيوانية نظرة ثاقبة للمبادئ العامة للتحكم في المحركات. يصف المساهمون كيف تولد الشبكات سلوكيات حركية مثل المشي والسباحة والطيران والخدش والوصول والتنفس والتغذية والمضغ. يتمثل أحد المبادئ الناشئة في التنظيم في أن الأنظمة العصبية فعالة بشكل ملحوظ في بناء الشبكات العصبية التي تتحكم في مهام متعددة وتتكيف ديناميكيًا مع التغيير. يحتوي المجلد على ستة أقسام: اختيار وبدء إنشاء الأنماط الحركية وتشكيل الأنماط الحركية: توليد الخصائص الخلوية والأنظمة وتشكيل الأنماط الحركية: المناهج الحسابية التعديل وإعادة التكوين.

المسامير

استكشاف الكود العصبي

ماذا يعني أن نقول إن مجموعة معينة من الارتفاعات هي الإجابة الصحيحة على مشكلة حسابية؟ بأي معنى ينقل قطار سبايك معلومات عن العالم الحسي؟ تبدأ المسامير بتقديم صيغ دقيقة لهذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة حول تمثيل الإشارات الحسية في قطارات السنبلة العصبية. يتم بعد ذلك متابعة الإجابات على هذه الأسئلة في تجارب على الخلايا العصبية الحسية. مخصص لعلماء الأحياء العصبية المهتمين بالتحليل الرياضي للبيانات العصبية بالإضافة إلى العدد المتزايد من الفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهتمين بمعالجة المعلومات بواسطة أنظمة عصبية "حقيقية" ، يقدم Spikes مراجعة قائمة بذاتها للمفاهيم ذات الصلة في نظرية المعلومات ونظرية القرار الإحصائي .

إن إدراكنا للعالم مدفوع بمدخلات من الأعصاب الحسية. يصل هذا الإدخال مشفرًا على شكل تسلسلات من المسامير المتطابقة. تتضمن الكثير من الحسابات العصبية معالجة هذه القطارات الشوكية. ماذا يعني أن نقول إن مجموعة معينة من الارتفاعات هي الإجابة الصحيحة على مشكلة حسابية؟ بأي معنى ينقل قطار سبايك معلومات عن العالم الحسي؟ تبدأ المسامير بتقديم صيغ دقيقة لهذه الأسئلة والأسئلة ذات الصلة حول تمثيل الإشارات الحسية في قطارات السنبلة العصبية. يتم متابعة الإجابات على هذه الأسئلة في تجارب على الخلايا العصبية الحسية ، ويدعو المؤلفون القارئ إلى لعب دور مراقب افتراضي داخل الدماغ يتخذ القرارات بناءً على القطارات الشوكية الواردة. بدلاً من السؤال عن كيفية استجابة الخلايا العصبية لمنبه معين ، يسأل المؤلفون كيف يمكن للدماغ أن يتوصل إلى استنتاجات حول منبه غير معروف من استجابة عصبية معينة. يتم التعرف على نكهة بعض المشكلات التي يواجهها الكائن الحي من خلال تحليل الطريقة التي يمكن بها للمراقب إجراء إعادة بناء جارية للمحفز الحسي أثناء تطوره بمرور الوقت. يتم توضيح هذه الأفكار من خلال أمثلة من تجارب على عدة أنظمة بيولوجية.

مخصص لعلماء الأحياء العصبية المهتمين بالتحليل الرياضي للبيانات العصبية بالإضافة إلى العدد المتزايد من الفيزيائيين وعلماء الرياضيات المهتمين بمعالجة المعلومات بواسطة أنظمة عصبية "حقيقية" ، يقدم Spikes مراجعة قائمة بذاتها للمفاهيم ذات الصلة في نظرية المعلومات ونظرية القرار الإحصائي . يتم استخدام إطار كمي لطرح أسئلة دقيقة حول بنية الشفرة العصبية. تؤثر هذه الأسئلة بدورها على كل من تصميم وتحليل التجارب على الخلايا العصبية الحسية.

الأساس النظري لوظيفة شجيري

الأوراق المجمعة لويلفريد رال مع التعليقات

هذه المجموعة المكونة من خمسة عشر ورقة منشورة سابقًا ، بعضها غير متاح على نطاق واسع ، تم اختيارها بعناية وتعليقها من قبل زملاء رال وغيرهم من علماء الأعصاب البارزين.

كان ويلفريد رال رائدًا في إنشاء الوظائف التكاملية للتشعبات العصبية التي وفرت أساسًا لعلم الأعصاب بشكل عام وعلم الأعصاب الحسابي بشكل خاص. هذه المجموعة المكونة من خمسة عشر ورقة منشورة سابقًا ، بعضها غير متاح على نطاق واسع ، تم اختيارها بعناية وتعليقها من قبل زملاء رال وغيرهم من علماء الأعصاب البارزين. إنه يجمع عمل Rall على مدار أكثر من أربعين عامًا ، بما في ذلك أوراقه الأولى التي وسعت نظرية الكابلات إلى الأشجار المتغصنة المعقدة ، وورقته البحثية الرائدة التي تقدم التحليل الجزئي لعلم الأعصاب الحسابي ، ودراساته عن التكامل التشابكي في الخلايا العصبية الحركية ، والتفاعلات التغصنية ، ودونة التشعب. العمود الفقري ، والخصائص التغصنية النشطة. من المعروف اليوم أن المعلومات المتشابكة للدماغ تتم معالجتها في الغالب في التشعبات حيث تحدث العديد من التغييرات البلاستيكية الكامنة وراء التعلم والذاكرة. لقد حان الوقت بشكل خاص للنظر مرة أخرى في عمل أحد المبدعين الرئيسيين في هذا المجال ، لتقدير أين بدأت الأشياء وأين قادت ، وتصحيح أي تفسيرات خاطئة لعمل رال. تسلط مقدمة المحررين الضوء على الأفكار الرئيسية التي تم الحصول عليها من دراسات رال وكذلك من معاونيه وأتباعه. يطرح الأسئلة التي طرحها رال خلال مسيرته العلمية ويلخص الإجابات بإيجاز.

تتضمن الأوراق تعليقات بقلم ميلتون برايتمان وروبرت إي بورك وويليام آر هولمز ودونالد آر همفري وجوليان جي بي جاك وجون ميلر وستيفن ريدمان وجون رينزل وإيدان سيغيف وجوردون إم شبرد وتشارلز ويلسون.

نماذج معالجة المعلومات في العقد القاعدية

يجمع هذا الكتاب بين السمات البيولوجية والحسابية للعقد القاعدية والمناطق القشرية المرتبطة بها جنبًا إلى جنب مع أمثلة مختارة لكيفية دمج هذه المعرفة في نماذج الشبكة العصبية.

شهدت السنوات الأخيرة توسعًا ملحوظًا في المعرفة حول التنظيم التشريحي لجزء الدماغ المعروف باسم العقد القاعدية ، ومعالجة الإشارات التي تحدث في هذه الهياكل ، والعلاقات العديدة مع الآليات الجزيئية والوظائف المعرفية. يجمع هذا الكتاب بين السمات البيولوجية والحسابية للعقد القاعدية والمناطق القشرية المرتبطة بها جنبًا إلى جنب مع أمثلة مختارة لكيفية دمج هذه المعرفة في نماذج الشبكة العصبية. تم تنظيم الفصول في أربعة أجزاء - الأساسيات ، والوظائف الحركية وذكريات العمل ، وآليات المكافأة ، والعمليات المعرفية والذاكرة - تقدم مزيجًا فريدًا من النظرية ، وعلم النفس المعرفي ، وعلم التشريح ، وعلم وظائف الأعضاء على مستوى الخلية والأنظمة كتبها خبراء في كل منها من هذه المناطق. قدم المحررون التعليقات كدليل مفيد لكل جزء. تم تلخيص العديد من الاكتشافات الجديدة حول بيولوجيا العقد القاعدية ، وتمت مناقشة تأثيرها على الدور الحسابي للدماغ الأمامي في التخطيط والتحكم في السلوكيات الحركية المعقدة. تشير النتائج المختلفة إلى دور غير متوقع للعقد القاعدية في التحليل السياقي للبيئة وفي الاستخدام التكيفي لهذه المعلومات لتخطيط وتنفيذ السلوكيات الذكية. تم استكشاف أوجه التشابه بين هذه النتائج وأساليب الاتصال الجديدة لمشاكل التحكم الصعبة في الروبوتات والهندسة.

المساهمون جيمس إل آدامز ، بي آبيسيلا ، مايكل أربيب ، دانا إتش بالارد ، أندرو جي بارتو ، جي بريان بيرنز ، كريستوفر آي كونولي ، بيتر ف. ، باتريشيا س.غولدمان-راكيتش ، آن إم. جرايبيل ، بي إم غروفز ، ماري إم هايهو ، جي آر هولرمان ، جورج هوتون ، جيمس سي هوك ، ستيفن جاكسون ، مينورو كيمورا ، إيه بي كيريلوف ، رولف كوتر ، جي سي ليندر ، تي ليونجبرج ، MS Manley، ME Martone، J. Mirenowicz، CD Myre، Jeff Pelz، Nathalie Picard، R. Romo، SF Sawyer، E Scarnat، Wolfram Schultz، Peter L. Strick، Charles J. Wilson، Jeff Wickens، Donald J. Woodward ، SJ يونغ

النظريات العصبية واسعة النطاق للدماغ

يشمل المؤلفون خلفية واسعة ، من الفيزياء الحيوية والفيزيولوجيا الكهربية إلى الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب والرؤية الحاسوبية. ومع ذلك ، تركز جميع الفصول على قضية مشتركة: دور القشرة الدماغية الرئيسية (بما في ذلك الإنسان) في الذاكرة ، والإدراك البصري ، والانتباه البؤري ، والوعي.

النظريات العصبية واسعة النطاق للدماغ يجمع بين ثلاثة عشر مساهمة أصلية من قبل بعض كبار العلماء العاملين في علم الأعصاب اليوم. يقدم نماذج ونظريات من المرجح أن تشكل وتؤثر على طريقة تفكيرنا في الدماغ والعقل والتفاعلات بين الاثنين في السنوات القادمة. تنظر الفصول في النظريات العالمية للدماغ من الأسفل إلى الأعلى ، وتقدم نظريات تستند إلى الخلايا العصبية الحقيقية ، وخصائص إطلاقها ، واتصالاتها التشريحية. يتناقض هذا مع المحاولات التي قام بها علماء النفس والمنظرون في مجتمع الذكاء الاصطناعي لفهم الدماغ بدقة من وجهة نظر نفسية أو حسابية. يشمل المؤلفون خلفية واسعة ، من الفيزياء الحيوية والفيزيولوجيا الكهربية إلى الفيزياء النفسية وعلم الأعصاب والرؤية الحاسوبية. ومع ذلك ، تركز جميع الفصول على قضية مشتركة: دور القشرة الدماغية الرئيسية (بما في ذلك الإنسان) في الذاكرة ، والإدراك البصري ، والانتباه البؤري ، والوعي.

المساهمون هوراس بارلو. باتريشيا تشيرشلاند ، في إس راماشاندران ، وتيرينس جيه سيجنوفسكي. أنطونيو ر. داماسيو وحنا داماسيو. روبرت ديسيمون ، إيرل ك.ميلر ، وليوناردو شيلازي. كريستوف كوخ وفرانسيس كريك. رودولفو ر. ليناس وأورس ريباري. ديفيد مومفورد. توماسو بوجيو وأنيا هيرلبرت. مايكل آي بوسنر وماري ك. روثبارت. وولف سينجر. تشارلز ف. ستيفنز. شمعون أولمان. ديفيد سي فان إيسن ، تشارلز دبليو أندرسون ، وبرونو إيه أولشوزن

علم الأعصاب للشبكات العصبية

تسعى هذه النظرة العامة والتوليف في الوقت المناسب للعمل الأخير في كل من الشبكات العصبية الاصطناعية وعلم الأعصاب إلى فحص البيانات البيولوجية العصبية من منظور الشبكة وتشجيع علماء الأعصاب على المشاركة في بناء الجيل التالي من الشبكات العصبية. تم تكليف فصول فردية من مؤلفين مختارين لسد الفجوة بين نماذج الشبكة العصبية الحالية واحتياجات علماء الفسيولوجيا العصبية الذين يحاولون استخدام هذه النماذج كجزء من أبحاثهم حول كيفية عمل الدماغ.

محتويات مقدمة: نحو الشبكات العصبية العصبية ، دانيال جاردنر • مبدأان من مبادئ تنظيم الدماغ: تحدي للشبكات العصبية الاصطناعية ، تشارلز ف. ستيفنز • المحددات الثابتة للقوة المشبكية ، دانيال جاردنر • قواعد التعلم من علم الأعصاب ، دوجلاس إيه باكستر وجون هـ. بيرن • نماذج شبكة واقعية للمعالجة الموزعة في العلقة ، شون ر. لوكري وتيرينس جيه • الديناميكيات العصبية والمحيطية كمحددات للسلوك الحركي النموذجي ، هيلل جي تشيل وراندال دي بير • نماذج الشبكة العصبية الديناميكية للسلوك الحسي ، إيبرهارد إي فيتز

الشبكات البيولوجية الديناميكية

الجهاز العصبي المعدي

تصف هذه المقدمة للجهاز العصبي المعدي والفم للقشريات (STNS) بعضًا من أفضل الشبكات العصبية المفهومة في المملكة الحيوانية على المستويات الخلوية والشبكات والسلوكية والمقارنة والتطورية للتحليل.

الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية

يصف بحث Heiligenberg الرائد سلوك أحد الأنواع ، وهو استجابة تجنب التشويش في الأسماك الكهربائية Eigenmannia ، مما يوفر منجمًا غنيًا من البيانات التي توثق أول مثال فقاري لعمل النظام السلوكي بأكمله من المدخلات الحسية إلى المخرجات الحركية. الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية يقدم المبادئ والنتائج التفصيلية التي انبثقت عن هذا البرنامج المثير. تعرّف مقدمة هيليغنبرغ القارئ على الطريقة الحسية غير العادية للاستقبال الكهربائي ، مما يدل على الأساس المنطقي والدافع وراء البحث. يتناول النص ، الذي يتضمن العديد من الرسوم البيانية التربوية الجديدة المفيدة ، العمل السلوكي الذي تم إنجازه في أوائل الثمانينيات ، بدءًا من استكشافات المستقبلات الطرفية ، والدماغ المؤخر ، والدماغ المتوسط ​​، وأخيرًا الدماغ البيني ، إلى أحدث الدراسات حول المخرجات الحركية. الشبكات العصبية في الأسماك الكهربائية يصف بوضوح تحليل Heiligenberg للطبيعة المعقدة للمحفز الكهربائي الذي يتم تسليمه إلى Eigenmannia أثناء تجنب التشويش ، ويشرح الترميز الجديد ثنائي المعامل الذي يستخدمه لتمثيل المراحل المختلفة في معالجة المعلومات ، مع إعطاء العديد من الأمثلة على قوة الترميز. يربط الكتاب جميع الظواهر السلوكية المعروفة لاستجابة تجنب التشويش بخصائص محددة لتنظيم الشبكة العصبية الأساسية ويرسم أوجه تشابه مثيرة للاهتمام بين الحس الكهربائي وأنظمة المعالجة الحسية الأخرى ، مثل نظام توطين صوت بومة الحظيرة ، وأنظمة كشف الحركة في الرؤية ، وتحديد الموقع بالصدى.


إجراء خطوة بخطوة لاختيار معدل التعلم (ومعلمات التحسين الأخرى)

لقد كنت أستخدم الشبكات العصبية العميقة (DNN) في بحثي. DNNs ، كما هو مبشر في كثير من الأحيان ، هي نماذج قوية ، قادرة على رسم خرائط لأي وظيفة تقريبًا. ومع ذلك ، بعد انتهاء الخطبة ، يمكن لأي شخص يبدأ تدريب DNN في البرية أن يطغى بسرعة على العديد من التفاصيل الفنية الدقيقة التي ينطوي عليها الأمر. البنية وتقنيات التنظيم والتحسين كلها مرتبطة ببعضها البعض ، وتتغير هذه العلاقات لمجموعات البيانات المختلفة.

ركزت خطواتي الأولى في تدريب DNN بشكل أساسي على الهندسة المعمارية & # 8212 هل لدي طبقات ومرشحات كافية لمشكلتي؟ كان التحسين & # 8212 نزول التدرج العشوائي (SGD) مع جميع المعلمات الفائقة (معدل التعلم ، والزخم ، ...) والمتغيرات & # 8212 فكرة لاحقة ، واخترت المعلمات الفائقة التي بدت معقولة. ومع ذلك ، استمر سؤال مزعج في ذهني: ماذا لو أدت المعلمات الفائقة المختلفة إلى أداء أفضل؟ كانت حالة واضحة من الخوف من الضياع (FOMO).


مقدمة

تحلل أدمغة الفقاريات العليا العالم الحسي في شبكات هرمية. في مناطق الدماغ الحسية السفلية ، تميل الخلايا العصبية إلى الاستجابة لخصائص التحفيز العامة ، بينما في المناطق الأعلى تستجيب عادةً لمجموعات فرعية صغيرة جدًا من المحفزات الطبيعية [1] ، [2]. عادةً ما تتميز الاستجابات العصبية في المناطق السفلية بخاصية التحفيز التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا باستجابات السنبلة ، بناءً على أي الخلايا العصبية التي يطلق عليها كاشفات الميزات لهذه الخاصية المعينة. بالنسبة للخلايا العصبية في مناطق الدماغ العليا ، غالبًا ما يتم التخلي عن مفهوم كاشف السمة لصالح انتقائية التحفيز (يتم تقييمها من حيث التحفيز الذي يثير الاستجابة القصوى) ، على سبيل المثال ، الخلايا العصبية في المناطق السمعية العليا انتقائية لفرقة طيور معينة [3] ، أو في المناطق المرئية ، تكون انتقائية لوجه شخص معين [4].

يمكن تفسير ضبط الميزة في الخلايا العصبية الحسية من خلال استراتيجية عصبية لتشفير مجموعات التحفيز الطبيعي بكفاءة ، مثل على سبيل المثال في الخلايا البسيطة للقشرة البصرية الأولية أو في الخلايا السمعية للعقدة القوقعية [5] ، [6]. ومع ذلك ، فمن غير الواضح ما إذا كانت مبادئ الترميز الفعالة (غير الخاضعة للإشراف) يمكن أن تفسر أيضًا انتقائية الاستجابة المعقدة ، كما هو مقترح في [7] ، لا سيما عندما تنطبق الانتقائية على منبه ذي صلة بالسلوك مثل أغنية المعلم لطائر مغرد صغير. بسذاجة ، يبدو أن انتقائية أغنية المعلم (TUT) أو أغنية الطائر (BOS) التي يتم ملاحظتها بشكل شائع في مناطق الدماغ التي تتحكم في الأغنية [8] ، [9] تنتهك فرضية الترميز الفعالة ، والتي وفقًا لها الاستجابات للمنبهات المتكررة يجب تصغيرها [7] ، [10] ، وليس تكبيرها.ومن ثم ، فإن السؤال المفتوح هو كيف يمكن التوفيق بين الانتقائية المعقدة (الاستجابة القصوى لـ BOS) مع إطلاق النار المتناثر الذي غالبًا ما يصاحب مثل هذه الانتقائية.

الأساس المنطقي لعملنا هو أن تناثر الخلايا في إطلاق النار محكوم بآليات تنموية بطيئة تبني تمثيلات فعالة لإحصاءات التحفيز الطبيعي وآليات أسرع تتأثر بتاريخ التحفيز الأخير وحالة الحيوان وبيئته. في العديد من الخلايا ، تكون التيارات الاستثارة والمثبطة متوازنة بالقرب من عتبة إطلاق النار ، على الرغم من أن التيارات يمكن أن تهيمن عليها التثبيط ، كما هو الحال على سبيل المثال في بعض الخلايا العصبية قليلة النيران [11]. أيضًا ، يتم ملاحظة التحولات في التوازن الاستثاري / المثبط ، على سبيل المثال كدالة لشدة التحفيز [12] أو أثناء التكيف الحسي [13]. ميكانيكيًا ، يمكن التحكم في توازن تثبيط الإثارة عن طريق آليات التنظيم العصبي مثل نظام هرمون السيروتونين [14] ، وقد تم اقتراح وجود رابط بين توازن تثبيط الإثارة والانتباه [15]. ندرس اعتماد انتقائية الاستجابة في الخلايا العصبية النموذجية على التحولات السريعة في التوازن بين المدخلات المثيرة والمثبطة.

في نموذجنا ، نعكس عدم التناسق الذي تفرضه عتبة إطلاق النار (فوق - مقابل استجابات العتبة الفرعية) بتكلفة غير متماثلة على التيارات المشبكية الفرعية والفوقية. نقوم بتدريب الخلايا العصبية باستخدام عتبة إطلاق معينة وبعد ذلك نستكشف عواقب التحولات في التوازن الاستثاري / المثبط من خلال تقييم الاستجابات العصبية لمجموعة كاملة من عتبات إطلاق النار.

نموذجنا قابل للتطبيق على الأنظمة الحسية بشكل عام ولكن يتم تقديمه كنموذج لمسار الدماغ الأمامي السمعي للطيور المغردة. يمتد هذا المسار عبر النواة البيضوية إلى الحقل L ، ومن هناك يصل إلى HVC [9] ، [16] ، [17] ، الشكل 1 أ. تتمثل الوظيفة الحاسمة لهذا المسار في الحفاظ على تعلم الأغنية ، وهي عملية تقوم فيها الطيور أولاً بحفظ قالب لأغنية المعلم (TUT) ثم تحسين نطقها لتقريب النموذج تدريجيًا [18]. خلال مرحلتي التعلم هاتين ، تطور الخلايا العصبية في منطقة الدماغ السمعية السفلية انتقائية استجابة واسعة للأصوات الطبيعية ، ولا سيما أغاني طيور معينة (CON) [19]. على النقيض من ذلك ، فإن الخلايا العصبية في المناطق الأعلى تطور انتقائية لـ TUT و ​​BOS على وجه الخصوص [20] ، [21]. تمت ملاحظة تفضيل BOS على CON و REV لأول مرة في الميزوباليوم الذيلية (CM). تفضيل BOS أقوى في واجهة نواة nidopallium (NIf) وأعلى في المنطقة السابقة للحركة HVC [8] ، [9]. وتجدر الإشارة إلى هذه الزيادة التدريجية في انتقائية BOS على طول المسار السمعي الرئيسي ، وهي الزيادة المرتبطة في تباين إطلاق النار ، كما يتضح من NI إذا أطلقت الخلايا العصبية بكثافة إلى حد ما وانفجار الخلايا العصبية الإسقاط HVC مرة واحدة فقط خلال أغنية أو عزر أغنية [8] ، [22].

(أ) رسم تخطيطي للمسار السمعي في مقدمة الدماغ الطائر المغرد. يتم توفير المدخلات السمعية للحقل البطيني بواسطة النواة المهادية البيضوي (Ov). من الحقل L ، يتم نقل المعلومات السمعية إلى الميزوباليوم الذيلي (CM) ، ومن هناك إلى واجهة نواة nidopallium (NIf) و HVC. (ب) نموذج الشبكة. في الوقت المناسب ، يكون الإدخال السمعي للشبكة عبارة عن نافذة مقدارها 50 مللي ثانية من مخطط طيف الصوت. يتم ضرب هذا الإدخال بأوزان متشابكة لينتج عنها تيارات متشابكة كلية على الخلايا العصبية. لتقف على التبييض وتقليل الأبعاد (تحليل المكون الرئيسي) ، وتقف على التحول المتناثر. يتم إعطاء معدلات إطلاق النار العصبي بواسطة التيارات المشبكية المصححة. (ج) دالة التكلفة لعتبة. يتم معاقبة التيارات المشبكية تحت العتبة التربيعية ويتم معاقبة التيارات الفوقية خطيًا. يتم تعيين المعلمة التي تحدد الحد الأدنى الحالي الذي ينتج عنه الحد الأدنى من التكلفة على تيار العتبة الفرعية المتوقع. يتم الإبلاغ عن التيارات المتشابكة بوحدات من الانحرافات المعيارية المتوسطة المطروحة (درجات z). تشير العتبة إلى أن التيارات الفوقية العليا تزيل الاستقطاب (موجبة) ، في حين أن التيارات الفرعية تكون مفرطة الاستقطاب (سلبية). .


التمثيلات العصبية التي تتجاوز "Plus X"

في هذه الورقة ، ندافع عن التمثيلات البنيوية ، وبشكل أكثر تحديدًا التمثيل البنيوي العصبي. لسنا وحدنا في هذا ، فالكثير منهم يشاركون حاليًا في هذا المسعى. ومع ذلك ، فإن الاتجاه الذي نتخذه ينحرف عن الطريق الرئيسي ، وهو طريق مهدته النظرية الرياضية للقياس التي أسست في السبعينيات التشابه بين الأشكال كطريقة لرسم خريطة للمجالات التجريبية للأشياء في العالم إلى المجال المشترك للأرقام. من خلال اعتماد العقل كمجال مشترك ، أصبح هذا التعيين نعمة لجميع أولئك الذين اقتنعوا بأن نظام التمثيل يجب أن يتشابه مع ما تم تمثيله ، لكنهم كافحوا لإيجاد حساب دقيق لما تعنيه هذه التشابهات. كانت euforia موجزة ، وسرعان ما كشفت التشابه عن نفسها متأثرة بنقاط ضعف خطيرة ، أولها أنها تضمنت أنظمة غريبة بشكل محرج على التمثيلات. نجد أن المحاولات الدفاعية التي اتبعت ، تتبنى استراتيجيات تشترك في تنسيق مشترك: التمثيلات الهيكلية الصالحة تأتي على أنها "تماثل الشكل زائد X" ، مع "X" مختلفة ، مقدمة في شكل وصفي فقط. ينبع اتجاهنا البديل من ملاحظة الخروج الذي تم التغاضي عنه عن تماثل الشكل كما هو مستخدم في نظرية القياس واستخدامها لاحقًا في التمثيلات العقلية. في الحالة الأولى ، يعد المجال المشترك أو مجال الأرقام هو الأكثر ملاءمة لتطوير النظريات التي توضح بالتفصيل وجود وتفرد التشابه في مجموعة واسعة من المجالات التجريبية. في الحالة الأخيرة ، يكون المجال المشترك هو عالم العقل ، وربما يكون أكثر غموضًا وأكثر وضوحًا من المجال التجريبي نفسه. لقد حان الوقت لتوضيح التعيين بين المجالات الممثلة والعقل بشكل رسمي ، من خلال استغلال ما هو معروف حاليًا عن آليات التشفير في الدماغ. نقدم رسمًا تخطيطيًا لتطور محتمل في هذا الاتجاه ، والذي يتبنى نظرية ترميز السكان العصبيين كمجال رمزي. سوف نظهر أن إطار عملنا لا يتعارض مع مقترحات "زائد X" فحسب ، بل يمكن أن يؤدي إلى اشتقاق طبيعي للعديد من "X".

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


ربيع 2016

تيشبي ن. ، بيريرا إف سي. & amp Bialek W. (1999). طريقة اختناق المعلومات. في "وقائع مؤتمر أليرتون السنوي السابع والثلاثين حول الاتصالات ،
التحكم والحوسبة ". ص. 368-377 ، (1999). [بي دي إف]

القارئ: إنغمار كانيتشايدر

B Agüera y Arcas ، A Fairhall & amp W Bialek (2003) الحساب في خلية عصبية واحدة: إعادة النظر في Hodgkin and Huxley الحساب العصبي 15 [بي دي إف]

B Sengupta، A Faisal، S Laughlin & amp J Niven (2013) تأثير حجم الخلية وكثافة القناة على تشفير المعلومات العصبية وكفاءة الطاقة. مجلة تدفق الدم الدماغي والتمثيل الغذائي. 33 [بي دي إف]

القارئ: إنغمار كانيتشايدر

A Graves ، G Wayne ، I Danihelka (2014) آلات تورينج العصبية. arXiv: 1410.5401v2 [وصلة]

القارئ: إنغمار كانيتشايدر

M Park، W Jitkrittum، A Qamar، Z Szabó، L Buesing، M Sahani (2015) Bayesian Manifold Learning: النموذج المحلي الخطي الكامن المتغير. نيبس [وصلة]

C Simoncini، L Perrinet، A Montagnini، P Mamassian & amp G Masson (2012) المزيد ليس دائمًا أفضل: يفسر التحكم في الكسب التكيفي الانفصال بين الإدراك والعمل. علم الأعصاب الطبيعي 15 [وصلة]


إنني مدين لأربعة زملائي للمناقشات التي شجعتني لأنني كنت أجد طريقي إلى هذه المقالة. بترتيب زمني ، هاري بارو ، بقواعد نحوية ورؤية عشوائية ، مايك شيبارد ، بمنطق بايزي ، وعلم الغائية ، كريج بيسلي ، مع علم الأحياء البحرية والنمذجة ، وتوم زيمرمان ، مع الأسراب والتعلم ، دفعني لاستكشاف حدودها النظرية. الاهتمام بدور القواعد في علم الأعصاب. بالإضافة إلى ذلك ، سهلت سوزان روزنباوم وإريك شوين نشر هذه المقالة ، وشجعني ميشيل كونيغ على التغلب على العقبات وتقديمها. كما أشكر Cl & # x000E9mente du Castel على تحريرها المستمر. أخيرًا ، أنا مدين لثلاثة من مراجعي Frontiers للتعليقات التي دفعتني إلى تحسين الورقة من خلال توفير المخططات العصبية لكل قواعد فردية ، من خلال تطوير قسم التحقق من الصحة ، وتقديم التنفيذ الحسابي للنموذج ، مع توخي الحذر من الناحية البيولوجية. - إلهام منظور.

أندرسون ، إم إل (2010). إعادة الاستخدام العصبي: مبدأ تنظيمي أساسي للدماغ. Behav. علوم الدماغ. 33 ، 245 & # x02013313. دوى: 10.1017 / S0140525X10000853

بيلمان ، آر إي (1986). استمرارية بيلمانروث (سنغافورة: العالم العلمي).

بنجيو ، واي ، لي ، دي إتش ، بورنشين ، جيه ، ولين ، زد (2015). نحو التعلم العميق المعقول بيولوجيا. arXiv: 1502.04156.

بنجيو ، واي. ، لوردور ، جيه ، كولوبيرت ، آر ، ويستون ، ج. (2009). & # x0201CC تعلم المناهج ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الدولي السنوي السادس والعشرين للتعلم الآلي، محرران D. Pohoreckyj، L.Butou، and M.L Littman (Montreal: ACM)، 382.

بوث ، تي إل (1969). & # x0201C التمثيل الاحتمالي للغات الرسمية ، & # x0201D في سجل IEEE للندوة السنوية العاشرة حول نظرية التبديل والأوتوماتا (واترلو) ، 74 & # x0201381.

Buzs & # x000E1ki ، G. (2006). إيقاعات الدماغ. أكسفورد: مطبعة جامعة أكسفورد.

كاربنتر ، ج.أ ، وجروسبرج ، س. (1987). بنية متوازية بشكل كبير لآلة التعرف على الأنماط العصبية ذاتية التنظيم. حاسوب. عملية صورة رسومات الرؤية. 37 ، 54 & # x02013115. دوى: 10.1016 / S0734-189X (87) 80014-2

دو كاستل ، ب. (1978). شكل وتفسير الجمل النسبية باللغة الإنجليزية. لغوي. إنق. 9 ، 275 & # x02013289.

دو كاستل ، ب. (2013 أ). علم الأحياء الرسمي. متاح على الإنترنت على: http://www.researchgate.net/publication/259343850.

دو كاستل ، ب. (2013 ب). ردود الفعل العصبية العودية نموذج نحوي احتمالي. متاح على الإنترنت على: http://www.researchgate.net/publication/259344086.

دو كاستل ، ب ، وماو ، واي (2006). توحيد علم الوراثة والاستعارات في إطار نظرية المفاهيم الدلالية المكونة من أربع طبقات ، في أعمال المؤتمر الثالث للتجربة والحقيقة، إد ت. بيندا (تايبيه: مطبعة جامعة سوشو).

تشي ، زد (1999). الخصائص الإحصائية للقواعد الاحتمالية الخالية من السياق. حاسوب. لغوي. 25 ، 131 & # x02013160.

تشومسكي ، ن. (1957). الهياكل النحوية. لاهاي: موتون.

تشومسكي ، إن ، وش & # x000FCtzenberger ، M.-P. (1963). & # x0201C النظرية الجبرية للغات خالية من السياق ، & # x0201D في برمجة الحاسوب والأنظمة الرسمية، محرران P. Braffort ، D. Hirschberg (شمال هولندا ، نيويورك ، نيويورك) ، 118 & # x02013161.

كلارك ، أ. (2013). ماذا بعد؟ الأدمغة التنبؤية والوكلاء الموقعون ومستقبل العلوم المعرفية. Behav. علوم الدماغ. 36 ، 181 & # x02013204. دوى: 10.1017 / S0140525X12000477

داسجوبتا ، س ، داس ، س ، بيسواس ، أ ، وأبراهام ، أ. (2010). الكشف التلقائي عن الدائرة على الصور الرقمية باستخدام خوارزمية علف بكتيرية تكيفية. Soft Comput. 14 ، 1151 & # x020131164. دوى: 10.1007 / s00500-009-0508-z

DeFelipe، J.، L & # x000F3pez-Cruz، P. L.، Benavides-Piccione، R.، Bielza، C.، Larra & # x000D1aga، P.، Anderson، S.، and et al. (2013). رؤى جديدة في تصنيف وتسميات الخلايا العصبية الداخلية القشرية GABAergic. نات. القس نيوروسسي. 14 ، 202 & # x02013216. دوى: 10.1038 / nrn3444

Dehaene، S.، and Cohen، L. (2007). إعادة التدوير الثقافي للخرائط القشرية. عصبون 56 ، 384 & # x02013398. دوى: 10.1016 / j.neuron.2007.10.004

دي سوسور ، ف. (1916). & # x0201CPrincipes g & # x000E9n & # x000E9raux & # x0201D في Cours de Linguistique G & # x000E9n & # x000E9rale، محرران C. Bailly ، A. Sechehaye ، و A. Riedlinger ، A (Lausanne: Payot) ، 98 & # x02013101.

فاين ، س ، سنجر ، واي ، وتيشبي ، إن (1998). نموذج ماركوف الهرمي المخفي: التحليل والتطبيقات. ماخ. يتعلم. 32 ، 41 & # x0201362. دوى: 10.1023 / أ: 1007469218079

Gallese، V.، Fadiga، L.، Fogassi، L.، and Rizzolatti، G. (1996). التعرف على العمل في قشرة المحرك. مخ 119 و 593 و # x02013609. دوى: 10.1093 / دماغ / 119.2.593.001

جيلبرت ، سي دي ، ولي ، و. (2013). الارتباطات العصبية وترميز السكان والحساب. نات. القس نيوروسسي. 14 ، 350 & # x02013363. دوى: 10.1038 / nrn3476

G & # x000F6del، K. (1931/1986). & # x0201COn المقترحات غير القابلة للتقرير رسميًا للأنظمة ذات الصلة بـ Principia Mathematica ، & # x0201D في العمل المجمع: Vol. أنا، ed S.Feferman (Oxford: Oxford University Press)، 144 & # x02013195.

Goodman، N.D، Mansinghka، V.K، Roy، D.M، Bonawitz، K.، and Tenenbaum، J.B (2008). & # x0201Church: لغة النماذج التوليدية ، & # x0201D في وقائع المؤتمر الرابع والعشرين في عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي، محرران D. McAllester ، P. Myllymaki (Corvallis: AUAI Press) ، 220 & # x02013229.

هاريس ، زد س. (1968). التراكيب الرياضية للغة. نيويورك ، نيويورك: جون وايلي وابنه.

Herbort ، O. ، and Butz ، M. V. (2012). جيدة جدا ليكون صحيحا؟ النظرية الحركية من منظور حسابي. أمام. بسيتشول. 3: 494. دوى: 10.3389 / fpsyg.2012.00494

هيرلي ، س. (2007). نموذج الدوائر المشتركة: كيف يمكن للتحكم والنسخ المتطابق والمحاكاة تمكين التقليد والتداول وقراءة الأفكار. Behav. علوم الدماغ. 31 ، 1 & # x0201322. دوى: 10.1017 / S0140525X07003123

جوشي ، ب. ، براشانت ، ج. ، وسونتاج ، إي دي (2007). الجوانب الحسابية للتغذية الراجعة في الدوائر العصبية. PLoS Comput. بيول. 3: e165. دوى: 10.1371 / journal.pcbi.0020165

كينيدي ، ج. ، وإبرهارت ، ر. (1995). & # x0201C تحسين سرب الجسيمات ، & # x0201D في سجل IEEE للمؤتمر الدولي للشبكات العصبية (بيرث ، واشنطن) ، 1942 & # x020131948.

كورزويل ، ر. (2012). كيف تصنع عقلًا: كشف سر الفكر البشري. نيويورك ، نيويورك: كتب فايكنغ.

لاكوف ، ج. (1979). & # x0201C النظرية المعاصرة للاستعارة ، & # x0201D في المجاز والفكر، ed A. Ortony (Cambridge: Cambridge University Press)، 203 & # x02013204.

Laumonnerie، C.، Tong، Y.G، Alstermark، H.، and Wilson، S.I (2015). تقوم الممرات المحورية الصوارية بتوجيه الهجرة العصبية في الحبل الشوكي للفأر. نات. كومون. 6 ، 7028. دوى: 10.1038 / ncomms8028

LeCun، Y.، Bottou، L.، Bengio، Y.، and Haffner، P. (1998). & # x0201C التعلم القائم على التدرج المطبق على التعرف على المستندات ، & # x0201D في وقائع IEEE ، المجلد 86 (بيسكاتواي ، نيوجيرسي) ، 2278 & # x020132324.

Libertus ، M.E ، Feigenson ، L. ، and Halberda ، J. (2011). ترتبط حدة نظام الأرقام التقريبي في مرحلة ما قبل المدرسة بقدرة المدرسة في الرياضيات. ديف. علوم. 14 ، 1292 & # x020131300. دوى: 10.1111 / j.1467-7687.2011.01080.x

ماس ، و. (1997). شبكات العصبونات المتصاعدة: الجيل الثالث من نماذج الشبكة العصبية. نتو العصبية. 10 ، 1659 & # x020131671. دوى: 10.1016 / S0893-6080 (97) 00011-7

Marghetis، T.، N & # x000FA & # x000F1ez، R.، and Bergen، B. K. (2014). ممارسة الحساب باليد: حركات اليد أثناء الحساب الدقيق تكشف عن معالجة مكانية ديناميكية ومنهجية. Q. J. Exp. بسيتشول. 67 ، 1579 & # x020131596. دوى: 10.1080 / 17470218.2014.897359

ماركرام ، هـ. (2012). مشروع الدماغ البشري. علوم. أكون. 306 ، 50 & # x0201355. دوى: 10.1038 / scientificamerican0612-50

مكارثي ، ج. (1960). الدوال المتكررة للتعبيرات الرمزية وحسابها بالآلة ، الجزء الأول. كومون. ACM 3 ، 184 & # x02013195. دوى: 10.1145 / 367177.367199

ماكنيل ، د. (1992). اليد والعقل: ما تكشفه الإيماءات عن الفكر. شيكاغو ، إلينوي: مطبعة جامعة شيكاغو.

ميكولا ، س ، ودينك ، و. (2015). تلطيخ كامل للدماغ عالي الدقة لإعادة بناء الدوائر الإلكترونية المجهرية. نات. أساليب. 12 ، 541 & # x02013546. دوى: 10.1038 / نميث .3361

مونتاج ، ر. (1974). الفلسفة الرسمية. نيو هافن ، كونيتيكت: مطبعة جامعة ييل.

مومفورد ، د. ، وديسولنوكس ، أ. (2010). نظرية الأنماط: التحليل العشوائي لإشارات العالم الحقيقي. ناتيك ، ماساتشوستس: A.K Peters، Ltd.

بنروز ، ر. (1989). الإمبراطور و # x00027s الجديد العقل. أكسفورد: مطبعة جامعة أكسفورد.

برينز ، و. (1990). نهج ترميز مشترك للإدراك والعمل. برلين: سبرينغر.

Rodr & # x000EDguez-S & # x000E1nchez، A.، Neumann، H.، and Piater، J. (2015). ما وراء الخلايا العصبية البسيطة والمعقدة: نحو تمثيلات الأشكال والأشياء ذات المستوى المتوسط. K & # x000FCnstliche Intell. 29 ، 19 & # x0201329. دوى: 10.1007 / s13218-014-0341-0

ساتو ، ت. ، وكامييا ، واي (1997). & # x0201CPRISM: لغة للنمذجة الإحصائية الرمزية ، & # x0201D بتنسيق وقائع المؤتمر الدولي الخامس عشر المشترك حول الذكاء الاصطناعي (ناغويا) ، 1330 & # x020131339.

شميدهوبر ، ج. (2015). التعلم العميق في الشبكات العصبية: نظرة عامة. نتو العصبية. 61 ، 85 & # x02013117. دوى: 10.1016 / j.neunet.2014.09.003

سيجلمان ، هـ. (1995). حساب يتجاوز حد تورينج. علم 268 ، 545 & # x02013548. دوى: 10.1126 / العلوم .268.5210.545.40

سميث ، إن ، وجونسون ، م. (2007). القواعد النحوية المرجحة والاحتمالية الخالية من السياق معبرة بشكل متساوٍ. حاسوب. لغوي. 33 ، 477 & # x02013491. دوى: 10.1162 / كولاي.2007.33.4.477

Staras ، L. ، and Branco ، K. T. (2009). احتمال إطلاق ناقل عصبي: التباين والتحكم في التغذية الراجعة عند المشابك المفردة. نات. القس نيوروسسي. 10 ، 373 و # x02013383. دوى: 10.1038 / nrn2634

ستوك ، أ ، وستوك ، سي (2004). تاريخ قصير للحركة الأيديولوجية. بسيتشول. الدقة. 68 ، 176 & # x02013188. دوى: 10.1007 / s00426-003-0154-5

تورينج ، أ. (1936). & # x0201COn أرقام قابلة للحساب ، مع تطبيق Entscheidungsproblem ، & # x0201D في وقائع جمعية لندن الرياضية (لندن) ، 2 ، 230 & # x02013265.

فان دير لوس ، هـ ، وجلاسر ، إي إم (1972). Autapses في القشرة المخية الحديثة: المشابك بين خلية هرمية ومحور # x00027s والتشعبات الخاصة بها. Res الدماغ. 48 ، 355 & # x02013360. دوى: 10.1016 / 0006-8993 (72) 90189-8

von Mammen، S.، and Jacob، C. (2009). تطور القواعد النحوية للأسراب و # x02013 زراعة الأشجار ، وصياغة الفن والتصميم من أسفل إلى أعلى ، حاسوب. انتل. 4 و 10 & # x0201319. دوى: 10.1109 / MCI.2009.933096

ويرث ، ن. (1977). ماذا يمكننا أن نفعل حيال التنوع غير الضروري للتدوين للتعريفات النحوية؟ كومون. ACM 20 ، 822 & # x02013823. دوى: 10.1145 / 359863.359883

ولفرام ، س. (1988). Mathematica: نظام لممارسة الرياضيات بواسطة الكمبيوتر. بوسطن ، ماساتشوستس: أديسون ويسلي.

الكلمات الرئيسية: متكرر ، عصبي ، عشوائي ، autapse ، وصف ذاتي ، استعارة ، قواعد ، hylomorphism

الاقتباس: du Castel B (2015) تنشيط النمط / نظرية التعرف على العقل. أمام. حاسوب. نيوروسسي. 9: 90. دوى: 10.3389 / fncom.2015.00090

تم الاستلام: 25 أكتوبر 2014 القبول: 25 يونيو 2015
تاريخ النشر: 15 يوليو 2015.

سيس فان ليوين ، جامعة لوفين ، بلجيكا
كايل هارينجتون ، كلية الطب بجامعة هارفارد ، الولايات المتحدة الأمريكية

حقوق النشر & # x000A9 2015 du Castel. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License (CC BY). يُسمح بالاستخدام أو التوزيع أو الاستنساخ في منتديات أخرى ، بشرط أن يتم اعتماد المؤلف (المؤلفين) الأصلي أو المرخص له وأن يتم الاستشهاد بالنشر الأصلي في هذه المجلة ، وفقًا للممارسات الأكاديمية المقبولة. لا يُسمح بأي استخدام أو توزيع أو إعادة إنتاج لا يتوافق مع هذه الشروط.


شاهد الفيديو: - الجهاز العصبي وبداية العلاج. الطب البديل ولماذا يخزن الجسم الدهون حلقة خاصة (قد 2022).