自從第一臺數(shù)字計算機出現(xiàn)以來，人們擺脫了繁重的計算工作。計算機能以高精度和高速度處理大量數(shù)據。然而，與大腦相比，考慮到認知功能，如感知、識別和記憶，計算機仍然無法獲得與之相當?shù)男阅?。例如，人類很容易認出一個人的臉，閱讀論文和與他人交流，但計算機卻很難識別。大腦利用這種強大的認知功能的機制仍然不清楚。神經網絡是為提供類似大腦的功能而開發(fā)的。

　　強大而神秘的人腦系統(tǒng)吸引了眾多的研究者，他們致力于描述神經系統(tǒng)的功能，確定它們的功能，以及理解為什么它們以特定的方式運作。包括生物學、物理學、心理學、數(shù)學和計算機科學的各種研究，理論神經科學為揭示神經系統(tǒng)運作的一般原理提供了定量基礎。基于這些原理，神經形態(tài)認知系統(tǒng)引入了一些基本的數(shù)學和計算方法來描述和利用認知層次上的方案。由于人們很少知道人類記憶是如何認知運作的，以及如何將生物激發(fā)的機制推廣到實際應用中，因此迫切需要對神經形態(tài)認知系統(tǒng)進行研究。

　　這本書提出了基于尖峰的信息處理和認知計算的計算原理，重點是學習和記憶。具體地說，動作電位時間被用于感覺神經分析和計算，而尖峰神經元被認為是基礎信息處理單元。本書涵蓋的主題從神經學層面到系統(tǒng)層面各不相同，包括神經編碼、在單層和多層網絡中的學習、認知記憶以及帶有尖峰神經元的信息處理系統(tǒng)的應用發(fā)展。從神經元水平來看，突觸適應在學習模式中起著重要作用。為了實現(xiàn)識別和記憶等高層次的認知功能，具有學習能力的棘突神經元不斷地相互融合，構建了具有編碼、學習和解碼功能的系統(tǒng)。所有這些方面在本書中都有詳細的描述。

　　提供理論、概念、方法和應用來激勵這一令人興奮的跨學科領域的研究人員。理論建模和分析與實際應用緊密結合，對神經形態(tài)計算領域的讀者有潛在的益處。這本書展示了仿生系統(tǒng)的計算能力，并對神經系統(tǒng)的運行機制有了更好的理解。
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