Principles of Neural Information Theory. Computational Neuroscience and Metabolic Efficiency
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- Nombre de pages200
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.318 kg
- Dimensions15,2 cm × 22,9 cm × 1,1 cm
- ISBN978-0-9933679-2-2
- EAN9780993367922
- Date de parution15/05/2018
- ÉditeurSebtel Press
Résumé
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 determine the neuroanatomical microstructure of the eye and brain.
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 determine the neuroanatomical microstructure of the eye and brain.
