
Principles of Neural Information Theory: Computational Neuroscience and Metabolic Efficiency
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Beschreibung
The brain is the most complex computational machine known to science, even though its components (neurons) are slow and unreliable compared to a laptop computer. In this richly illustrated book, Shannon's mathematical theory of information is used to explore the metabolic efficiency of neurons, with special reference to visual perception. Evidence from a diverse range of research papers is used to show how information theory defines absolute limits on neural efficiency; limits which ultimately determine the neuroanatomical microstructure of the eye and brain. Written in an informal style, with a comprehensive glossary, tutorial appendices, explainer boxes, and a list of annotated Further Readings, this book is an ideal introduction to cutting-edge research in neural information theory. von Stone, James V.
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Über den Autor
Dr James Stone is an Honorary Reader in Vision and Computational Neuroscience at the University of Sheffield, England.
- Gebunden
- 2264 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- hardcover
- 1414 Seiten
- Erschienen 2000
- Appleton & Lange
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- Kartoniert
- 684 Seiten
- Erschienen 2015
- CRC Press Inc
- Kartoniert
- 500 Seiten
- Erschienen 1995
- Oxford University Press, USA
- Hardcover
- 299 Seiten
- Erschienen 2006
- Thieme
- paperback
- 212 Seiten
- Erschienen 1965
- MIT Press Ltd
- Gebunden
- 216 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Hardcover
- 316 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer