神經和形態發育系統的演化計算及應用-通向通用人工智能的新途徑 金耀初 9787030805645 【台灣高等教育出版社】

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書名：神經和形態發育系統的演化計算及應用-通向通用人工智能的新途徑
ISBN：9787030805645
出版社：科學
著編譯者：金耀初
頁數：263
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1732101
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內容簡介

本書通過在基因、神經元和細胞等微觀層面的計算機建模研究神經系統與形態（身體）的協同演化與發育。首先介紹演化算法、基因調控網絡以及脈衝神經網絡等用於理解和模擬生物神經系統及形態的演化與發育的計算方法，分析基因調控網絡的魯棒性、可演化性、網絡模體、連通性等重要特性，並提供生物調控網絡逆向工程的案例。其次介紹多細胞生長模型和多種局部神經可塑性規則的演化方法，研究神經系統與形態發育之間的協同與耦合。最後在自組織模式生成的應用實例中展現演化發育系統的潛力，並強調演化發育方法對於人工智能特別是具身智能的重要性及未來發展前景。 本書適合計算機科學、人工智能、計算神經科學等專業的高校師生、研究人員閱讀，也可供對人工智能方法感興趣的從業人員參考。

目錄

中文版前言
前言
第1章 演化與發育的計算模型
1 1 演化算法
1 1 1 通用演化算法
1 1 2 參數自適應與演化策略
1 1 3 直接表示與間接表示
1 1 4 多目標演化算法
1 2 基因調控網絡的計算模型
1 2 1 概述
1 2 2 基因調控網絡的數學模型
1 2 3 基因調控網絡的重建
1 3 多細胞生長的基因調控模型
1 3 1 概述
1 3 2 多細胞生物的發育模型
1 3 3 細胞發育過程
1 4 形態發育和神經發育的建模
1 4 1 形態發育的建模
1 4 2 早期神經發育建模
1 5 活動依賴的神經可塑性
1 5 1 神經可塑性類型
1 5 2 赫布規則
1 5 3 BCM可塑性規則
1 5 4 穩態調控
1 5 5 脈衝時序依賴可塑性規則
1 6 總結
第2章 基因調控網絡分析
2 1 魯棒性和可演化性
2 1 1 魯棒性
2 1 2 可演化性
2 1 3 魯棒性與可演化性之間的權衡
2 2 網絡模體和連通性
2 2 1 典型網絡模體及其特性
2 2 2 基因調控網絡的連通性
2 3 布爾基因型-表現型映射中的魯棒性-可演化性權衡
2 3 1 布爾模型
2 3 2 布爾模型的編碼
2 3 3 魯棒性和創新性的定量度量
2 3 4 基因型-表現型映射的多目標優化
2 3 5 實驗分析
2 3 6 討論
2 4 演化發育系統的可演化性
2 4 1 概述
2 4 2 細胞生長的發育模型
2 4 3 不依賴適合度函數的可演化性度量
2 4 4 轉錄因子（TF）動態分析
2 4 5 可演化性的演化
2 4 6 討論
2 5 總結
第3章 基因調控動態特性的演化合成
3 1 引言
3 2 基因開關和振蕩器的演化參數
3 2 1 計算模型
3 2 2 基因調控動態特性的綜合演化
3 2 3 可持續基因振蕩的可演化性
3 3 調控邏輯的演化
3 3 1 概述
3 3 2 基因調控模體與調控邏輯
3 3 3 調控模體的演化
3 3 4 實驗分析
3 4 基因模體的演化耦合
3 4 1 概述
3 4 2 基因模體
3 4 3 耦合模體調控的動態演化
3 4 4 模擬分析
3 4 5 討論
3 5 s coelicolor轉錄調控網絡的演化重構
3 5 1 概述
3 5 2 PhoP網絡和基因表達數據
3 5 3 通用網絡推斷算法
3 5 4 實驗與討論
3 6 總結
第4章 形態發育的演化
4 1 引言
4 2 基本知識
4 2 1 基因調控網絡的演化
4 2 2 多細胞生長模型
4 2 3 穩定生長和再生
4 3 形態發育的計算模型
4 4 演化系統
4 4 1 遺傳運算元
4 4 2 適合度函數
4 5 實驗結果與討論
4 5 1 實驗設置
4 5 2 穩定增長的可演化性
4 5 3 穩定發育的基因調控網絡
4 5 4 討論
4 6 總結
第5章 神經發育的演化
5 1 引言
5 1 1 神經演化和發育中的躍變
5 1 2 神經自組織機制
5 2 早期神經發育的演化
5 2 1 概述
5 2 2 水螅模型
5 2 3 早期神經發育的基因模型
5 2 4 脈衝神經網絡模型
5 2 5 發育順序的演化
5 2 6 捕食行為的演化
5 2 7 討論
5 3 基因調控神經可塑性的演化
5 3 1 引言
5 3 2 基於可塑性的學習中的遺忘干擾
5 3 3 液態狀態機中的局部BCM可塑性規則
5 3 4 液態狀態機的自組織
5 3 5 液態狀態機中子儲備池的協同演化
5 3 6 回聲狀態網絡中局部突觸可塑性的演化
5 3 7 回聲狀態網絡中局部內在可塑性的演化
5 4 總結
第6章 腦-體協同演化計算
6 1 具身對理解人類智能至關重要
6 2 運動神經元雙邊對稱結構的湧現
6 2 1 概述
6 2 2 波動運動的物理模型
6 2 3 神經控制器
6 2 4 運動神經元結構與神經控制器的演化
6 3 腦-體協同演化中的功能耦合
6 3 1 引言
6 3 2 模型
6 3 3 結果和討論
6 4 神經控制器和形態發育在演化中的耦合
6 4 1 形態發育模型
6 4 2 神經控制器
6 4 3 適合度函數
6 4 4 形態與神經控制器之間的耦合
6 5 腦-體協同發育的演化
6 5 1 基因調控的腦-體協同發育
6 5 2 神經控制器
6 5 3 適合度函數
6 5 4 討論
6 6 總結
第7章 形態發育群機器人的演化自組織
7 1 形態發育與自組織
7 1 1 生物形態發育
7 1 2 形態發育自組織
7 2 形態發育的固定模式生成
7 2 1 多細胞與多機器人系統之間的隱喻
7 2 2 問題定義
7 2 3 基因調控網絡模型
7 2 4 基因調控網絡的演化優化
7 2 5 模擬結果
7 3 自適應形態發育邊界覆蓋
7 3 1 概述
7 3 2 分層基因調控網絡
7 3 3 分層基因調控網絡模型的演化優化
7 3 4 結果與討論
7 4 區域覆蓋的形態發育自組織
7 4 1 概述
7 4 2 區域覆
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