計算神經科學

計算神經科學 ， 亦稱理論神經科學或數學神經科學 ， 是神經科學的分支 ， 爲一門跨領域學科 ， 包含神經科學 、 認知科學 、 資訊工程 、 電腦科學 、 物理學及數學等 。 主要特點是透過數學模型與理論分析 ， 將人腦抽象化 ， 嘗試理解神經系統調控神經的原則 ， 像是神經系統的 、 構造 、 生理 、 認知功能 。 理論上 ， 計算神經科學是理論神經科學的子領域 ， 該領域旨在用電腦程式模擬的方式來驗證與解決數學模型 。 但由於大多數的數學模型若建立在符合生物學的情況下 ， 會變得過於複雜 ， 無法進行分析 。 因此這兩個術語被視爲同義詞 ， 可交換使用 ， 數學神經科學亦可用來強調該領域的定量性質 。 計算神經科學與聯結主義 、 機器學習 、 人工神經網絡 、 人工智慧 、 等不符合生物學的模型無關 ， 其模型對神經元與神經系統的描述 ， 著重於在生理學與動力學上是符合生物學的 。 理論神經科學的模型旨在獲取生物系統在多個時間及空間尺度上重要功能 ， 像是膜電流 、 通過神經振盪的化學耦合 ， 和記憶 、 學習與行爲等 。 這些假設的計算模型可以通過生物學或心理學實驗上的直接檢驗 。