This book provides a selection of papers of the late Daniel Amit (1938–2007). Daniel Amit was a physicist who spent the last 22 years of his life working on neural network models. He was one of the pioneers in the field. The volume contains 21 papers, from the highly influential 1985 paper on the Hopfield model (published together with Hanoch Gutfreund and Haim Sompolinsky), to his last (unpublished) manuscript. Many of these papers are landmark papers in the field. The book also provides a biography; an introduction on Daniel Amit’s scientific career before the Hopfield model; and introductions to each of the included papers, written by their co-authors. This book will be of interest to physicists, computational neuroscientists and neurobiologists. Key Features: • There is essentially no competing title; no such collection of papers exist in the computational neuroscience field, since this is a very young field • Much of the material contained in the book (e.g. models of working memory, as well as dynamics of networks of spiking neurons) is not covered adequately in any other textbook • The book provides a unique view on the history of the field from the mid 80s

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