计算神经科学

计算神经科学

计算神经科学是一个跨学科领域，研究神经系统的发展、结构、生理、信息处理和认知能力。计算神经科学使用数学多尺度模型、理论分析以及从分子、细胞和网络的角度出发，对神经功能进行模拟，一直到认知和行为。

计算神经科学常见问题解答

什么是计算神经科学？

计算神经科学致力于识别动态神经网络，以理解影响神经系统和大脑活动的原则，这可能与信息处理和脑病相关。该领域的定量性质主要关注大脑中的电信号和化学信号的复杂计算分析，以理解神经元在信息处理中的作用，使用各种时空尺度的数学模型。这些神经模型提供实验数据，随后用于生成新的假设，这些假设可以通过生物或心理实验进一步测试。

为什么计算神经科学重要？

计算神经科学领域的研究与心理学相辅相成，以理解行为的性质。心理学家可能将行为归因于某些态度或情绪，而计算神经科学家可能会将这种行为解读为某些神经元在大脑特定背景下传播信息的效率。他们视大脑为一个黑箱——有大量输入和环境变量被引入，内部发生某些事情，然后执行行为。计算神经科学试图模拟大脑功能，以找出影响人类行为的未知因素。

随着计算神经科学家在细胞和分子层面上推进对人脑结构的理解，各个神经科学领域不断发展，创新应用也开始出现。计算神经科学的重要前沿包括迅速扩展的人工智能和机器学习、医学科学以及人类心理学。展望未来，神经科学家预测在优化计算机芯片、构建大规模集成（VLSI）架构与类神经工程、推进为残疾人提供的人与机器界面（HMI）技术等方面的应用。

计算神经科学与机器学习之间有什么关系？

机器学习是统计模型和算法的科学研究，用于自动化计算机系统执行特定任务，而无需明确指示。一些计算神经科学家试图通过开发新的数据分析技术，将这一技术整合到他们的研究中，以便分析更大和更复杂的数据集，而这些数据集在其他情况下无法被探查。然而，这两个术语不应互换使用。例如，许多计算神经科学实验者专注于创建尽可能生物现实的动态神经网络模型。计算神经科学的这一方面并不与机器学习相符，而在数据中优化有关大脑存储信息的数学见解，可能会提供一个富有成效的交集。

当前计算神经科学研究主题

• 单神经元建模：单个神经元是任何神经系统的基本构建块。研究人员利用定量模型来理解这些单细胞特性的如何对信息处理和潜在行为产生贡献。

• 神经电路的开发和方向：计算神经科学家持续关注在发展过程中轴突和树突如何形成，轴突如何迁移到中枢和外周神经系统中的适当位置，分子生物学如何影响功能性神经连接等问题。

• 神经网络的行为：生物神经网络相较于人工神经网络更为复杂且稀疏。计算神经科学的目标之一是理解特定大脑区域的计算功能，通常通过简单模型如伊辛模型尝试。通过利用均场理论简化抑制性和兴奋性神经元的复杂相互作用，可以进一步理解这些连接网络的行为。

• 学习与记忆：人类能够记住和识别大量的面孔，即使是仅见过一次的面孔。计算神经科学家试图理解生物系统如何如此高效地执行如此复杂的计算，并潜在构建一个能够复制这项能力的智能机器。

• 计算认知神经科学：CCN专注于建模大脑的生物活动和认知过程，以进一步理解感知、行为和决策。计算神经科学与认知神经科学往往与机器学习和神经网络理论相交。

EMOTIV提供计算神经科学解决方案吗？

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