神经动力学从单个神经元到网络与认知模型

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当我们做决策时大脑中发生了什么？是什么触发了神经元使其发送信号？神经编码是什么？本书对计算与理论神经科学领域进行了详细、彻底的介绍，不仅包含了经典的主题例如HodgkinHuxley方程和Hopfield模型，也涵盖了诸如生成线性模型、决策理论等领域中最新的研究成果。本书的首席作者Wulfram Gerstner是计算神经科学实验室的主任，也是瑞典洛桑联邦理工学院的生命科学方向及计算机科学方向的教授。他在计算神经科学领域的研究集中在脉冲神经元模型及突触可塑性，他曾给物理学家、计算机科学家、数学家和生命科学家讲授过计算神经科学课程。同时，他还是《脉冲神经元模型》一书的合著者之一。

在本书中，作者将计算与理论神经学领域涉及到的概念进行了细致剖析，行文逐步深入，并使用了丰富的图表和范例作为辅助。全书共分四个部分：第一部分 神经动力学的基础，含第1-4章：1.导言：神经元及相关数学知识；2.离子通道与HodgkinHuxley模型；3.树突和突触；4.降维与相平面分析。第二部分 生成整合-发放神经元，含5-11章，5.非线性整合-发放模型；6.调整及放电模式；7.脉冲序列和神经编码的变化；8.噪声输入模型：脉冲到达的阻击9.噪声输出：逃逸速率及软阈值；10.估计概率神经模型的参数；11.通过随机神经元模型进行编码与解码。第三部分 神经元与集群活动网络，含12-15章：12.神经元集群；13.连续性方程与FokkerPlanck方法；14.准更新理论与积分方程解法；15.快速瞬变与速率模型。第四部分 认知动态，含16-20章：16.竞争集群与决策；17.记忆与吸引子动力学；18.感知皮质场模型；19.突触可塑性与学习；20.总结：可塑性网络中的动力学。

本书全面地阐述神经元模型是如何与神经活动结合起来的有关内容。本书可以作为计算与理论神经科学领域的入门读物，读者仅需要了解基础的微分方程及概率学。结合每章最后的小结及练习，本书可以作为高年级大学生及低年级研究生的理想教材。另外，相信本书也会是相关领域学者的良伴。

冯多，硕士研究生

（中国科学院信息工程研究所）