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自從第一臺數字計算機出現以來，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的性能。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的。
強大而神秘的人腦系統吸引了眾多的研究者，他們致力于描述神經系統的功能，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運作的一般原理提供了定量基礎。基于這些原理，神經形態認知系統引入了一些基本的數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的機制推廣到實際應用中，因此迫切需要對神經形態認知系統進行研究。
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的應用發展。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。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，對神經形態計算領域的讀者有潛在的益處。這本書展示了仿生系統的計算能力，并對神經系統的運行機制有了更好的理解。
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