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计算神经科学是什?

计算神经科学是什么

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2016-04-03

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    对脑和神经系统的研究源远流长。至18世纪末,人们认识到脑分为不同的部位,行使不同的功能。1891年Cajal创立神经元学说,认为整个神经系统是由结构上相对独立的神经细胞构成。
  在Cajal神经元学说的基础上,1906年Sherrington提出了神经元间突触的概念。  20世纪20年代Adrian提出神经动作电位。1943年McCulloch和Pitts提出了的M-P神经网络模型。
  1949年Hebb提出了神经网络学习的规则。50年代Rosenblatt提出了的感知机(Perception)模型。八十年代以来,神经计算研究取得了进展。  Hopfield引入Lyapunov函数(叫做"计算能量函数")给出了网络稳定判据,它与VLSI有直接对应关系,为神经计算机的研制奠定了基础。
  同时它还可用于联想记忆和优化计算,开拓了神经网络用于计算机的新途径。甘利俊一(Amari)在神经网络的数学基础理论方面做了大量的研究,包括统计神经动力学、神经场的动力学理论、联想记忆,特别在信息几何方面作出了一些奠基性的工作。
    计算神经科学的研究力图体现人脑的如下基本特征:①大脑皮层是一个广泛连接的巨型复杂系统;②人脑的计算是建立在大规模并行模拟处理的基础之上;③人脑具有很强的"客错性"和联想能力,善于概括、类比、推广;④大脑功能受先天因素的制约,但后天因素,如经历、学习与训练等起着重要作用,这表明人脑是有很强的自组织性与自适应性。
    人类的很多智力活动并不是按逻辑推理方式进行的,而是由训练形成的。

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