脳の計算論を読んで勉強が必要だと思った分野をまとめてみた

久しぶりの更新となります。

正月に入った臨時収入()により購入した「脳の計算論(甘利俊一監修)」を一通り読み終わったので、その上で今の自分になにが必要なのかまとめ上げようと思い立ちました。

まずこの本一回通して読んだだけでは深淵まで理解することはできないと踏みましたね笑　もともと甘利先生が天才すぎて彼の著書は軒並み激ムズと評判でしたが、、、

なんとなく言ってること、向かってる先はわかったけどもそのプロセスを理解したいといった場合にどういった事前知識が必要であったかを書き綴ります。

ただし、基本的な線形代数だったり大学教養で学んであろうものは身についてることを前提とします。

羅列になってしまいますが、、

第1章は総論だから飛ばして、、

第2章　ニューロンとシナプスの数学的モデル

・ホジキンハクスレイモデル
・双安定ニューロンモデル
・Izhikevichモデル

第3章　リズム活動と位相応答

・位相縮約法
・位相応答関数
・随伴方程式
・Stuart-Landau方程式
・サドルノード分岐
・フォッカープランク方程式
・線形安定解析
・中心多様体定理

第4章　神経ダイナミクスと確率過程

・ガウシアンノイズ
・キュムラント
・ランジュバン方程式
・確率偏微分方程式
・ウィンドウ関数
・自己組織化
・シンファイアチェイン

第5章　意思決定とその学習理論

・符号化理論
・フィッシャー情報量
・ベイズ理論
・情報幾何学
・カルマンフィルター
・レスコラワグナー学習則
・TD学習
・マルコフ決定過程
・ベルマン方程式

第6章　スパイクの確率論

・ベイズ推定
・MAP推定
・PM推定
・離散フーリエ変換

第7章　スパイクニューロンの回路モデルと認知機能

特になし

以上、箇条書きになりましたがけっこう深掘りして理解しなきゃなという要素だらけです、でもどれも面白そうですしこれら身につけて医学部卒業できたらもうその時点でただの医師免許ホルダーにはならないんじゃないかな？(自己満)