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自从第一台数字计算机出现以来，人们摆脱了繁重的计算工作。计算机能以高精度和高速度处理大量数据。然而，与大脑相比，考虑到认知功能，如感知、识别和记忆，计算机仍然无法获得与之相当的性能。例如，人类很容易认出一个人的脸，阅读论文和与他人交流，但计算机却很难识别。大脑利用这种强大的认知功能的机制仍然不清楚。神经网络是为提供类似大脑的功能而开发的。
强大而神秘的人脑系统吸引了众多的研究者，他们致力于描述神经系统的功能，确定它们的功能，以及理解为什么它们以特定的方式运作。包括生物学、物理学、心理学、数学和计算机科学的各种研究，理论神经科学为揭示神经系统运作的一般原理提供了定量基础。基于这些原理，神经形态认知系统引入了一些基本的数学和计算方法来描述和利用认知层次上的方案。由于人们很少知道人类记忆是如何认知运作的，以及如何将生物激发的机制推广到实际应用中，因此迫切需要对神经形态认知系统进行研究。
这本书提出了基于尖峰的信息处理和认知计算的计算原理，重点是学习和记忆。具体地说，动作电位时间被用于感觉神经分析和计算，而尖峰神经元被认为是基础信息处理单元。本书涵盖的主题从神经学层面到系统层面各不相同，包括神经编码、在单层和多层网络中的学习、认知记忆以及带有尖峰神经元的信息处理系统的应用发展。从神经元水平来看，突触适应在学习模式中起着重要作用。为了实现识别和记忆等高层次的认知功能，具有学习能力的棘突神经元不断地相互融合，构建了具有编码、学习和解码功能的系统。所有这些方面在本书中都有详细的描述。
提供理论、概念、方法和应用来激励这一令人兴奋的跨学科领域的研究人员。理论建模和分析与实际应用紧密结合，对神经形态计算领域的读者有潜在的益处。这本书展示了仿生系统的计算能力，并对神经系统的运行机制有了更好的理解。
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