探索大脑的奥秘:《计算认知神经科学 第四版》开源项目
2024-05-24 20:53:20作者:盛欣凯Ernestine
项目介绍
在技术日新月异的时代,我们对大脑的理解也正在快速发展。《计算认知神经科学 第四版》是一个在线、开放访问的教科书项目,它引领读者进入一个神奇的领域——计算认知神经科学。在这里,计算机模型被用来揭示大脑如何执行感知、注意力、运动控制、学习、记忆、语言和执行功能等复杂的认知任务。
本书作者团队由randall c. o'reilly、yuko munakata、michael j. frank 和 thomas e. hazy 等专家组成,他们将深入浅出地向您介绍这个领域的核心概念和技术。
项目技术分析
本书采用markdown格式编写,利用pandoc工具转换成PDF、ePub、MOBI等多种阅读格式,适应各种设备的需求。此外,还提供了实践练习和相关的编程资源,帮助读者通过实践深化理解。书中涉及的计算模型和神经网络原理是基于实际的神经科学研究成果,结合了最新的计算机建模技术。
项目及技术应用场景
无论是神经科学家、心理学家、计算机科学家还是对人类智能感兴趣的爱好者,都能从这本书中受益。以下是该项目及其技术的一些应用实例:
- 教育:作为大学课程的教学材料,让学生了解神经科学与计算机建模的交叉领域。
- 研究:为研究人员提供理论框架和建模工具,以探索新的认知过程或疾病的神经机制。
- 技术开发:对于人工智能和机器学习开发者,可以帮助理解生物灵感的算法设计。
项目特点
- 开放与免费:所有内容都可在GitHub上公开获取,无需付费。
- 实时更新:随着研究进展,内容会持续更新,保持最新状态。
- 互动性:配套的实践练习代码可帮助读者动手实现计算模型,加深理解。
- 多平台支持:提供多种电子书格式,适用于不同的阅读设备。
- 视频讲座:与项目同步的在线视频课程,让学习更加直观生动。
现在,是时候深入大脑的微观世界,发掘那些驱动我们思维的力量了。不论是自学提升,还是专业研究,《计算认知神经科学 第四版》都将是你不可或缺的知识宝库。立即开始探索,开启你的神经科学之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143