智慧型科學（第3版）

《智慧型科學（第3版）》是2019年清華大學出版社出版的圖書，作者是史忠植。

基本介紹

• 中文名：智慧型科學（第3版）
• 作者：史忠植
• 出版時間：2019年7月1日
• 出版社：清華大學出版社
• ISBN：9787302515494 

圖書內容

智慧型科學研究智慧型的本質和實現技術,是由腦科學、認知科學、人工智慧等創建的前沿交叉學科。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智慧型機理，建立腦模型，揭示人腦的本質； 認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦與心智活動過程的科學； 人工智慧研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智慧型，實現機器智慧型。智慧型科學不僅要進行功能仿真,而且要從機理上研究和探索智慧型的新概念、新理論、新方法。 本書系統地介紹智慧型科學的概念和方法，吸收了腦科學、認知科學、人工智慧、信息科學、形式系統、哲學等方面的研究成果，探索自然智慧型和機器智慧型的機理與規律。

目錄

第1章緒論

1.1智慧型革命

1.2智慧型科學的興起

1.3腦科學

1.4認知科學

1.5人工智慧

1.6智慧型科學的研究內容

1.7展望

第2章神經生理基礎

2.1腦系統

2.2神經組織

2.2.1神經元的基本組成

2.2.2神經元的分類

2.2.3神經膠質細胞

2.3突觸傳遞

2.3.1化學性突觸

2.3.2電突觸

2.3.3突觸傳遞的機制

2.4神經遞質

2.4.1乙醯膽鹼

2.4.2兒茶酚胺類

2.4.35羥色胺

2.4.4胺基酸和寡肽

2.4.5一氧化氮

2.4.6受體

2.5信號跨膜轉導

2.5.1轉導蛋白

2.5.2第二信使

2.6靜息膜電位

2.7動作電位

2.8離子通道

2.9腦電信號

2.9.1腦電信號分類

2.9.2腦電信號分析

2.10神經系統

2.10.1中樞神經系統

2.10.2周圍神經系統

2.11大腦皮質

第3章神經計算

3.1概述

3.2神經元模型

3.3反傳學習算法

3.3.1反傳算法的原理

3.3.2反傳算法的數學表達

3.3.3反傳算法的執行步驟

3.3.4對反傳網路優缺點的討論

3.4Hopfield模型

3.4.1離散Hopfield網路

3.4.2連續Hopfield網路

3.5自適應共振理論ART模型

3.5.1ART模型的結構

3.5.2ART的基本工作原理

3.5.3ART模型的數學描述

3.6神經網路集成

3.6.1結論生成方法

3.6.2個體生成方法

3.7脈衝耦合神經網路

3.7.1Eckhorn模型

3.7.2脈衝耦合神經網路模型

3.7.3貝葉斯連線域神經網路模型

3.8神經場模型

3.8.1神經場表示

3.8.2神經場學習理論

3.9超限學習機

3.10功能柱神經網路模型

3.10.1模型與方法

3.10.2單功能柱模型的模擬結果

3.11神經元集群的編碼和解碼

3.11.1概述

3.11.2熵編碼理論

3.11.3貝葉斯集群編碼

3.11.4貝葉斯集群解碼

第4章心智模型

4.1心智建模

4.2圖靈機

4.3物理符號系統

4.4ACT模型

4.5SOAR模型

4.6心智社會

4.7LIDA

4.8CAM心智模型

4.9PMJ心智模型

4.10動力系統理論

4.11大腦協同學

第5章視覺感知

5.1視覺的生理機制

5.1.1視網膜

5.1.2光感受器

5.1.3外膝體

5.1.4視皮層

5.1.5感受野

5.1.6功能柱

5.1.7顏色視覺

5.1.8知覺恆常性

5.2視覺理論

5.2.1建構理論

5.2.2直接知覺

5.2.3格式塔理論

5.3視覺有效編碼

5.4馬爾的視覺計算理論

5.5拓撲視覺理論

5.6視覺的正則化理論

5.7基於模型的視覺理論

5.8計算機視覺

5.8.1圖像分割

5.8.2圖像理解

5.8.3主動視覺

5.8.4立體視覺

5.8.5利用啟發式知識的方法

5.9同步化回響

5.9.1概述

5.9.2神經生物學實驗

5.9.3時間編碼

5.9.4視皮層的神經元振盪模型

5.9.5視覺系統中的表象與尺度變換

5.9.6神經網路中的非線性動力學問題

第6章聽覺感知

6.1聽覺通路

6.2聽覺信息的中樞處理

6.2.1頻率分析機理

6.2.2強度分析機理

6.2.3聲源定位和雙耳聽覺

6.2.4對複雜聲的分析

6.3語音編碼

6.4韻律認知

6.4.1韻律特徵

6.4.2韻律建模

6.4.3韻律標註

6.4.4韻律生成

6.4.5韻律生成的認知神經科學機制

6.5語音識別

6.5.1語音識別概況

6.5.2語音識別系統結構

6.5.3基於深度神經網路的語音識別系統

6.6語音合成

6.6.1語音合成概況

6.6.2文字到語音合成系統

6.6.3概念語音轉換系統

6.7聽覺場景分析

6.7.1初級分析

6.7.2以圖式為基礎的知覺組織

6.7.3初級分析與圖式加工之間的關係

6.7.4場景分析的總體評價

6.8言語行為

第7章語言

7．1引言

7．2語言認知

7．3喬姆斯基的形式文法

7．3．1短語結構文法

7．3．2上下文有關文法

7．3．3上下文無關文法

7．3．4正則文法

7．4擴充轉移網路

7．5格文法

7．6概念依存理論

7．7語言理解

7．7．1概述

7．7．2基於規則的分析方法

7．7．3基於語料的統計模型

7．7．4機器學習方法

7．8腦語言功能區

7．8．1經典語言功能區

7．8．2語義相關功能區

7．8．3音韻相關功能區