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本书从脑科学与人工智能的关系切入，对深度学习与视觉神经信息编解码技术的理论与方法进行了系统阐述。 全书共8章，第一章介绍了脑科学与人工智能领域的发展，尤其是脑功能成像和视觉信息编解码的研究现状；第二章介绍了大脑的视觉神经信息处理机制，这是非生物医学和神经科学专业人员从事脑视觉神经研究的必备基础知识；第三章介绍了视觉编解码建模知识，是本书研究内容的实验分析和数据处理基础；第四章介绍了深度神经网络模型；第五、六、七章基于作者团队及目前国际上多个顶尖团队的研究成果，分别从视觉信息编码、分类和重构3个方面介绍了视觉信息编解码技术的最新进展，特别结合了与深度神经网络的相关研究；第八章从视觉信息的对抗鲁棒性切入，对人脑视觉及计算机视觉的相关对比分析研究进行了介绍，启发交叉思考。 本书可作为人工智能、认知神经科学、生物医学工程、智能信息处理等相关专业方向高年级本科生和研究生教学参考书，也可供相关专业研究人员参考使用。 |
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前辅文 |
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