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Computational Neuroscience: A First Course

Computational Neuroscience: A First Course
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 385394322 Druckausg.: ‡Mallot, Hanspeter A.: Computational neuroscience
ISBN 978-3-319-00860-8
Name Mallot, Hanspeter A.
T I T E L Computational Neuroscience
Zusatz zum Titel A First Course
Verlagsort Heidelberg
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2013
2013
Umfang Online-Ressource (XII, 135 p. 62 illus, digital)
Reihe Springer Series in Bio-/Neuroinformatics ; 2
Notiz / Fußnoten Description based upon print version of record
Weiterer Inhalt Foreword; Preface; Contents; Excitable Membranes and Neural Conduction; 1.1 Membrane Potentials; 1.2 The Hodgkin-Huxley Theory; 1.2.1 Modeling Conductance Change with Differential Equations; 1.2.2 The Potassium Channel; 1.2.3 The Sodium Channel; 1.2.4 Combining the Conductances in Space Clamp; 1.3 An Analytical Approximation; 1.4 Passive Conduction; 1.5 Propagating Action Potentials; 1.6 Summary and Outlook; 1.7 Suggested Reading; Receptive Fields and the Specificity of Neuronal Firing; 2.1 Spatial Summation; 2.1.1 Correlation and Linear Spatial Summation. 2.1.2 Lateral Inhibition: Convolution2.1.3 Correlation and Convolution; 2.1.4 Spatio-Temporal Summation; 2.1.5 Peri-Stimulus Time Histogram (PSTH) and Tuning Curves; 2.2 Functional Descriptions of Receptive Fields; 2.2.1 Isotropic Profiles: Gaussians; 2.2.2 Orientation: Gabor Functions; 2.2.3 Spatio-Temporal Gabor Functions; 2.2.4 Why Gaussians?; 2.3 Non-linearities in Receptive Fields; 2.3.1 Linearity Defined: The Superposition Principle; 2.3.2 Static Non-linearity; 2.3.3 Non-linearity as Interaction: Volterra Kernels; 2.3.4 Energy-Type Non-linearity. 2.3.5 Summary: Receptive Fields in the Primary Visual Pathway2.4 Motion Detection; 2.4.1 Motion and Flicker; 2.4.2 Coincidence Detector; 2.4.3 Correlation Detector; 2.4.4 Motion as Orientation in Space-Time; 2.5 Suggested Reading; Fourier Analysis for Neuroscientists; 3.1 Examples; 3.1.1 Light Spectra; 3.1.2 Acoustics; 3.1.3 Vision; 3.1.4 Magnetic Resonance Tomography; 3.2 Why Are Sinusoidals Special?; 3.2.1 The Eigenfunctions of Convolution: Real Notation; 3.2.2 Complex Numbers; 3.2.3 The Eigenfunctions of Convolution: Complex Notation; 3.2.4 Gaussian Convolution Kernels. 3.3 Fourier Decomposition: Basic Theory3.3.1 Periodic Functions; 3.3.2 The Convolution Theorem; Low-Pass and High-Pass; 3.3.3. Finding the Coefficients; 3.4 Fourier Decomposition: Generalizations; 3.4.1 Non-periodic Functions; 3.4.2 Fourier-Transforms in Two and More Dimensions; 3.5 Summary: Facts on Fourier Transforms; 3.6 Suggested Reading; Artificial Neural Networks; 4.1 Elements of Neural Networks; 4.1.1 Activity and the States of a Neural Network; 4.1.2 Activation Function and Synaptic Weights; 4.1.3 The Dot Product; 4.1.4 Matrix Operations; 4.1.5 Weight Dynamics (``Learning Rules''). 4.2 Classification4.2.1 The Perceptron; 4.2.2 Linear Classification; 4.2.3 Limitations; 4.2.4 Supervised Learning and Error Minimization; 4.2.5 Support Vector Machines; 4.3 Associative Memory; 4.3.1 Topology: The Feed-Forward Associator; 4.3.2 Example: A 2 3 Associator; 4.3.3 Associative Memory and Covariance Matrices; 4.3.4 General Least Square Solution; 4.3.5 Applications; 4.4 Self-organization and Competitive Learning; 4.4.1 The Oja Learning Rule; 4.4.2 Self-organizing Feature Map (Kohonen Map); 4.5 Suggested Reading; Coding and Representation; 5.1 Population Code. 5.1.1 Types of Neural Codes. 1 Excitable Membranes and Neural Conduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 -- 2 Receptive Fields and the Specificity of Neuronal Firing . . . . . . . . . . . . . 23 -- 3 3 5 Coding and Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 . Fourier Analysis for Neuroscientists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 -- 4 Artificial Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 -- . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 . Fourier Analysis for Neuroscientists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 -- 4 Artificial Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 -- . Fourier Analysis for Neuroscientists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 -- <4 Artificial Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 -- . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 -- . . . . . . . . . . . . . 23 -- 3 3 5 Coding and Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 . Fourier Analysis for Neuroscientists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 -- 4 Artificial Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 -- . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 . Fourier Analysis for Neuroscientists . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 -- 4 Artificial Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 -- . 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Titelhinweis Druckausg.: ‡Mallot, Hanspeter A.: Computational neuroscience
ISBN ISBN 978-3-319-00861-5
Klassifikation UYQ
COM004000
*92-01
92C20
92B20
006.3
Q342
ST 301
Kurzbeschreibung Computational Neuroscience - A First Course provides an essential introduction to computational neuroscience and equips readers with a fundamental understanding of modeling the nervous system at the membrane, cellular, and network level. The book, which grew out of a lecture series held regularly for more than ten years to graduate students in neuroscience with backgrounds in biology, psychology and medicine, takes its readers on a journey through three fundamental domains of computational neuroscience: membrane biophysics, systems theory and artificial neural networks. The required mathematical concepts are kept as intuitive and simple as possible throughout the book, making it fully accessible to readers who are less familiar with mathematics. Overall, Computational Neuroscience - A First Course represents an essential reference guide for all neuroscientists who use computational methods in their daily work, as well as for any theoretical scientist approaching the field of computational neuroscience
1. Schlagwortkette Informatik
Neurowissenschaften
Neuronales Netz
Fuzzy-Regelsystem
ANZEIGE DER KETTE Informatik -- Neurowissenschaften -- Neuronales Netz -- Fuzzy-Regelsystem
SWB-Titel-Idn 38325969X
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00861-5
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