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神经网络的机器学习
本教科书基于我在哥德堡大学和瑞典哥德堡的Chalmers技术大学提供的课程人工神经网络的讲义。当我准备讲座时，我的主要来源是Hertz，Krogh和Palmer [1]对神经计算理论的介绍。其他来源是神经网络：Haykin [2]的综合基础，霍纳的讲座注释[3]，Heidelberg，Goodfellow，Bengio＆Courville的深度学习[4]，在线书籍神经网络和Nielsen的深度学习[5]。I thank Martin ˇ Cejka for typesetting the first version of my hand-written lecture notes, Erik Werner and Hampus Linander for their help in preparing Chapter 8, Kris- tian Gustafsson for his detailed feedback on Chapter 11, Nihat Ay for his comments on Section 4.5, and Mats Granath for discussions about autoencoders.I would also like to thank Juan Diego Arango, Oleksandr Balabanov, Anshuman Dubey, Johan Fries, Phillip Gräfensteiner, Navid Mousavi, Marina Rafajlovic, Jan Schiffeler, Ludvig Storm, and Arvid Wenzel Wartenberg for implementing algorithms described in this book.许多数字基于其结果。Oleksandr Balabanov，Anshuman Dubey，Jan Meibohm，尤其是Johan Fries和Marina Rafajlovic提出了考试问题，这些问题成为了本书的练习。最后，我要感谢StellanÖstlund的鼓励和批评。最后但并非最不重要的一点是，许多同事和学生（过去和现在）指出了错误的印刷和错误，并提出了改进。我感谢他们。目前的版本不包含练习（剑桥大学出版社拥有的版权）。完整的书可从剑桥大学出版社获得。
神经记忆和意识的维度
三重机制 我们的心理能力取决于我们的身体素质。三重机制 [8,52-56] 提供了一个与神经生理学相关的概念。它从生化角度描述了心理天赋——神经记忆。它调用神经元可用的生理相关材料，特别是包围神经元的水凝胶，“神经细胞外基质” (nECM)，充当“记忆材料”来编码和存储认知信息单元 ( cuinfo )。掺杂剂（>10 种神经金属、>90 种神经递质 (NT)）为神经元提供了阿伏伽德罗尺度 (Å=6x10 23 )“效应器”，用于编码记忆中的情绪信息（图 2）。如上所述，这些神经化学“效应器”是从细菌的信号调节器进化而来的。 意识与记忆 我们仍然面临着神经意识的因果机制之谜 [1,34]。人工智能和量子力学 (QM) 的支持者预测，计算机最终将实现生物的意识。但我们指出，如果没有血肉的新陈代谢 [45,57]；没有与情绪和生存驱动力相关的生命力 (elan vital) [58]，情绪状态就无法实现。实际上，他们希望有意识的“机器奴隶”由人类程序员指挥。这让人想起了很久以前 (> 3000 年前) 的文明狂妄自大，当时巴别塔的居民想“建造一座可以通天的塔，让我们扬名”。创世纪 11:1-9，诺亚章。
神经系统中的时间延迟
神经系统中存在多种延迟来源。首先考虑由于动作电位沿轴突传播而导致的延迟。在上述模型中，当动作电位在神经元 j 的细胞体中产生时，与其相连的所有其他神经元会立即感受到它。然而，实际上，动作电位必须沿着神经元 j 的轴突传播到突触或间隙连接。传导速度范围从沿无髓轴突的 1 米/秒数量级到沿有髓轴突的 100 米/秒以上 [16, 55]。这可能导致某些脑结构出现显著的时间延迟。有多种方法可以将其纳入模型，例如包括变量的空间依赖性或代表神经元不同部分的多个隔间 [37]。然而，如果我们主要关注动作电位到达轴突末端时的影响（它会在另一个神经元中引起动作电位吗？），那么更简单的方法是在耦合项中加入时间延迟。在这种情况下，一般耦合项变为 f ij ( xi ( t ) , xj ( t − τ ij )) (4)
自动化信任的神经相关性
对信任的生理或神经系统相关性的研究由于需要连续衡量信任度，包括信任敏感或适应性系统，信任度或技术的疼痛点的测量或对人类在循环网络网络入侵检测中的衡量。了解技术领域之间生理反应的局限性和概括性非常重要，因为结果领域的基本特征，相应的用例以及技术的社会可接受的行为受到结果的有用性和相关性。虽然对自动化信任的神经相关性的调查越来越受欢迎，但对信任的神经相关性的了解有限，而当前绝大多数当前研究都在网络或决策援助技术中进行。因此，这些相关性是针对其他领域的可部署措施以及对用例的鲁棒性的鲁棒性，这是未知的。因此，本手稿讨论了信任感知中的当前知识，影响信任的因素以及信任的相应神经相关性是在域之间可推广的。
不断发展的尖峰神经网络
这项研究介绍了近年来（过去八年）对不断发展的尖峰神经网络（ESNN）发展的深刻见解和全面分析。ESNN已用于大量优化问题。它具有多个优点：计算廉价的基于知识的在线学习方法，我们已经分析了不同应用区域中ESNN的改进。本评论论文讨论了研究人员使用不同的优化技术进行的ESNN优化，以实现可能的最佳准确性。在这项包容性研究中，很少收集使用ESNN的出版物。首先，我们介绍ESNN。然后，我们将ESNN的当前版本表征为5个变体，主要是杂交，修改，多目标，动态和集成。之后，正在评估所研究的ESNN模型的结果。审查论文是通过结论优化的ESNN模型的基本原理来概括的，并提供了可思考的未来方向，这些方向可以在当前有关ESNN的超参数优化的作品中探讨。关键字：ESNN，变体，超参数，优化，综合分析1。引言人工神经网络（ANN）是出于勃起和人脑目的的动机。它们已被用作有影响力的计算机制，以揭示复杂功能估计，分类问题和模式识别。其他分析机制无法明智地适应的问题[1]。通过时间的流逝，ANN已成长为普遍存在的生物学现实模型[2]。人工神经网络已转换了执行监督，无监督和强化学习任务的实践中标准手段。他们持续的成就达到了为医学诊断提供人类专业知识的图像分类水平。这些重要的发展是通过算法开发做出的。对皮质锥体神经元的研究揭示了离散的尖峰时间作为加密信息的一种方式，这在神经网络中非常重要[3]。尖峰神经网络，被称为第三代人工神经
机器学习用于神经解码
4 和 Konrad P. Kording 2-7 4 5 1. 美国西北大学跨系神经科学项目，伊利诺伊州芝加哥 6 2. 美国西北大学物理医学与康复系和 Shirley Ryan 能力实验室，7 伊利诺伊州芝加哥 8 3. 美国西北大学生理学系，伊利诺伊州芝加哥 9 4. 美国西北大学生物医学工程系，伊利诺伊州芝加哥 10 5. 美国西北大学应用数学系，伊利诺伊州芝加哥 11 6. 美国宾夕法尼亚大学生物工程系，伊利诺伊州费城 12 7. 美国宾夕法尼亚大学神经科学系，伊利诺伊州费城 13 8. 美国哥伦比亚大学统计学系，纽约州纽约 14 9. 美国哥伦比亚大学 Zuckerman 心智脑行为研究所，纽约州纽约 15 16 * 联系方式： joshglaser88@gmail.com 17 18 19
机器学习用于神经解码
Lee E. Miller 2-4 和 Konrad P. Kording 2-7 1. 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学跨系神经科学项目 2. 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学物理医学与康复系和 Shirley Ryan 能力实验室 3. 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学生理学系 4. 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学生物医学工程系 5. 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学应用数学系 6. 美国伊利诺伊州费城宾夕法尼亚大学生物工程系 7. 美国伊利诺伊州费城宾夕法尼亚大学神经科学系 8. 美国纽约州纽约哥伦比亚大学统计学系 9. 美国纽约州纽约哥伦比亚大学 Zuckerman 心智脑行为研究所 * 联系方式：joshglaser88@gmail.com
言语节奏及其神经基础
语音处理研究通常集中于“细微部分”，即“独特特征”、“音素”或“音素”如何构成语音识别和生成过程中必须识别和解码的元素（图 1a、b）。这种方法非常成功，构成了我们从声学、心理学、语言学和神经科学 1-3 以及最近的工程学角度理解语音的基础，自动语音识别系统在工程学中取得了显著成绩。构成元素（通俗地说，即“单词”的组成部分）在感知和生成以及词汇处理中的重要作用受到广泛重视和研究 4、5。在一项相对独立的研究中，人们开始强调语音的另一种属性——较慢的信号调制更具有“中间比特”或块的特征，即音节（图 1c）。与对基本声学语音特征的考虑（图 1b）相比，这种“语音的中尺度”受到的关注较少（图 1c）。最近令人惊讶的发现之一是，在这个时间尺度上量化的语音具有高度规律性的时间结构，这一属性很可能是大脑回路的组织和言语运动系统的生物力学的结果 6、7。识别系统也利用了这种时间、节奏的规律性。现在有越来越多的研究（从心理物理学到生理学到建模）建立在
