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王圣军 著

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• 数学建模
• 计算神经科学
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出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29349208334

包装：平装

出版时间：2017-10-01

图书基本信息
图书名称	神经网络的动力学
作者	王圣军
定价	32.00元
出版社	西北工业大学出版社
ISBN	9787561254981
出版日期	2017-10-01
字数
页码	129
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《神经网络的动力学/学术研究专著系列·物理学》介绍使用模型开展的神经活动动力学原理的一些研究。全书共四章，包括神经活动的动力学与网络结构、神经网络的同步、神经网络中的自组织临界态和神经网络的吸引子模型。 　　《神经网络的动力学/学术研究专著系列·物理学》适合非线性科学、复杂网络科学和神经网络动力学等方面的科技工作者阅读。

作者简介

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目录

第1章 神经活动的动力学与网络结构 1．1 神经活动研究的动力学观点 1．2 神经基本活动的电学描述 1．3 复杂网络理论 1．4 度关联网络的产生 参考文献 第2章 神经网络中的同步 2．1 普遍存在的同步问题 2．2 神经放电活动的同步 2．3 两层网络的同步 参考文献 第3章 神经网络中的自组织临界态 3．1 自组织临界态 3．2 动态突触神经网络模型 3．3 等级模块化网络的临界态 3．4 等级模块化网络上的雪崩 3．5 临界分支过程 3．6 增强鲁棒性的机制 3．7 动力学区间 3．8 网络尺寸的影响 参考文献 第4章 神经网络的吸引子模型 4．1 Ising类型吸引子网络模型 4．2 吸引子网络模型中的拓扑结构因素 4．3 度关联属性对于吸引子网络动力学的影响 4．4 复杂网络稀疏特征与功能差异 4．5 关联吸引子 参考文献

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文摘

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序言

第1章 神经活动的动力学与网络结构 1．1 神经活动研究的动力学观点 1．2 神经基本活动的电学描述 1．3 复杂网络理论 1．4 度关联网络的产生 参考文献 第2章 神经网络中的同步 2．1 普遍存在的同步问题 2．2 神经放电活动的同步 2．3 两层网络的同步 参考文献 第3章 神经网络中的自组织临界态 3．1 自组织临界态 3．2 动态突触神经网络模型 3．3 等级模块化网络的临界态 3．4 等级模块化网络上的雪崩 3．5 临界分支过程 3．6 增强鲁棒性的机制 3．7 动力学区间 3．8 网络尺寸的影响 参考文献 第4章 神经网络的吸引子模型 4．1 Ising类型吸引子网络模型 4．2 吸引子网络模型中的拓扑结构因素 4．3 度关联属性对于吸引子网络动力学的影响 4．4 复杂网络稀疏特征与功能差异 4．5 关联吸引子 参考文献

《神经网络的动力学：涌现、适应与复杂系统》 引言 我们身处一个由信息和连接构成的时代，而神经网络，作为模拟生物神经系统复杂交互的计算模型，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从理解人类大脑的奥秘，到驱动下一代人工智能的飞跃，神经网络的研究已成为科学界和工程界最活跃、最具颠覆性的前沿领域之一。然而，要真正驾驭这股浪潮，我们需要的不仅仅是构建模型和训练算法，更需要深入理解神经网络的内在“生命力”——它们如何涌现出复杂行为，如何在这种复杂性中不断适应环境，以及它们如何在本质上成为我们认识和改造复杂世界的强大工具。 《神经网络的动力学：涌现、适应与复杂系统》一书，正是为了回应这一深刻的需求而问世。它并非一本简单的教程，罗列各种网络结构和训练技巧，而是致力于揭示神经网络背后更本质、更普适的动力学规律。本书将带领读者穿越模型的表象，直达其核心的涌现机制、学习适应的内在逻辑，以及作为复杂系统所蕴含的深刻洞见。这是一次探索思维边界、理解智能本质的旅程，无论您是资深的理论研究者，还是充满好奇心的学生，抑或是渴望在实际应用中有所突破的工程师，都将从中获得独特的启发。 第一部分：神经网络的涌现之力——从个体到整体的飞跃 神经网络最令人着迷的特质之一，便是其“涌现”能力。单个神经元的简单激活模式，通过大规模的连接和交互，能够组合成具有高度复杂功能和行为的整体。本书的第一部分将深入剖析这一“涌现”的奥秘，探究其背后的机制和原理。 从蜂群到大脑：通用涌现原理的探索 我们将从一个宏观的视角出发，回顾自然界中涌现现象的经典案例，例如鸟群的协同飞行、蚂蚁的集体觅食，以及生物体从简单细胞到复杂器官的形成。通过比较和分析，揭示这些看似迥异的系统在涌现机制上可能存在的共通之处。我们将探讨“自组织”（Self-organization）和“分布式计算”（Distributed Computation）等核心概念，理解局部简单规则如何催生全局复杂秩序。 感知器到深度网络的演进：结构如何孕育功能 本书将详细梳理神经网络模型的发展脉络，从早期的感知器（Perceptron）及其局限性，到多层前馈网络（Multilayer Feedforward Networks）的突破，再到卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像处理领域的辉煌，以及循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在序列数据处理上的优势，直至Transformer架构的崛起，彻底改变了自然语言处理等领域。我们不仅仅关注这些架构的“是什么”，更侧重于分析“为什么”它们能够涌现出特定的功能。例如，CNNs的卷积层如何利用权值共享和局部感受野来提取空间特征，RNNs的循环结构如何记忆历史信息，以及Transformer中的注意力机制如何实现全局依赖建模。 非线性交互与特征空间的高维映射 神经网络的核心在于其非线性激活函数和多层叠加的结构。我们将深入分析这些非线性变换如何将原始输入数据映射到更高维度的特征空间，从而使得原本不可分或难以区分的数据变得线性可分。本书将从数学上剖析激活函数的选择（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）如何影响网络的表达能力和梯度传播，并详细阐述多层网络如何通过逐层抽象，构建出越来越高级、越来越具语义的特征表示。我们将理解，正是这些非线性交互的层层堆叠，为神经网络的涌现能力奠定了坚实的基础。 图神经网络（GNNs）与复杂网络的表达 随着现实世界中大量数据呈现图结构（如社交网络、分子结构、知识图谱等），图神经网络应运而生。本书将专门辟章讲解GNNs的动力学原理，包括节点特征的聚合、信息在图结构上的传播以及如何学习图的全局属性。我们将分析GNNs如何通过消息传递机制（Message Passing）实现节点的局部信息交互，进而捕获图的拓扑结构和节点间的关系，从而涌现出对复杂关系网络的理解能力。 第二部分：神经网络的适应之道——学习、进化与鲁棒性 涌现出的复杂功能并非一成不变，神经网络最关键的另一项能力在于其“适应性”——它们能够通过学习和调整自身参数，不断适应新的数据和环境。本书的第二部分将聚焦于神经网络的学习动力学，以及它们如何在训练过程中实现对复杂任务的掌握。 梯度下降的精妙舞蹈：优化算法的动力学视角 梯度下降及其各种变体（如SGD、Adam、RMSprop等）是神经网络训练的核心。本书将不仅仅将其视为一种优化算法，而是从动力学系统的角度来理解其行为。我们将分析损失函数的曲面形状、局部最小值、鞍点等对优化过程的影响，以及不同学习率调度策略如何影响收敛速度和精度。我们将探讨动量（Momentum）等机制如何帮助模型“滑过”平坦的区域，加速收敛，并提供一种对优化过程的深刻洞察。 反向传播的“因果”传递：误差信号的溯源与调整 反向传播算法（Backpropagation）是实现梯度下降的关键。本书将详细阐述误差信号如何在网络中反向传播，并解释它如何指示每个参数应该如何调整以减小整体误差。我们将从信息论和因果推断的角度，尝试理解反向传播在“归因”误差到各个连接权重上的精妙之处。 正则化技术：塑造泛化能力的动力学 过拟合是神经网络训练中的一大挑战。本书将深入探讨各种正则化技术（如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等）的动力学效应。我们将分析这些技术如何通过引入噪声、限制模型复杂度或调整特征尺度，来“塑造”网络的学习轨迹，使其更好地泛化到未见过的数据上。我们将理解，正则化并非仅仅是数学上的约束，而是引导网络在复杂的特征空间中找到更鲁棒、更具泛化能力的“吸引子”。 强化学习中的策略探索与价值函数迭代 在强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域，神经网络的适应性更是体现在其与环境的交互过程中。本书将分析RL中策略（Policy）的更新机制，以及价值函数（Value Function）的迭代过程。我们将理解，智能体（Agent）如何通过不断的试错、奖励反馈和对环境模型（或价值函数）的估计，来逐步学习最优的决策策略。我们将探讨探索（Exploration）与利用（Exploitation）之间的权衡，以及如何设计有效的探索策略来克服局部最优陷阱。 元学习（Meta-Learning）与“学会学习”的动力学 元学习旨在让模型能够“学会如何学习”，即在少量数据上快速适应新任务。本书将探讨元学习中的一些关键动力学思想，例如如何通过学习一个参数初始化器（Parameter Initializer）或一个优化器（Optimizer），使得模型在面对新任务时能够更快地收敛。我们将理解，这是一种更高层次的适应性，是神经网络在“模型演进”层面的体现。 第三部分：神经网络作为复杂系统——理解智能与世界的钥匙 将神经网络视为一个复杂的动力学系统，能够为我们提供理解智能本质、分析复杂现象以及指导未来技术发展的深刻洞见。本书的第三部分将从这一更广阔的视角出发，探讨神经网络作为复杂系统所蕴含的意义。 涌现的智能：从计算到心智的哲学思考 神经网络的成功，引发了关于“涌现的智能”（Emergent Intelligence）的深刻讨论。本书将探讨，当大量的简单单元通过复杂的交互展现出超越个体能力的智能时，这是否意味着我们正在逼近人工智能的真正曙光？我们将讨论“强人工智能”（Strong AI）与“弱人工智能”（Weak AI）的界限，以及神经网络动力学在理解意识、创造力等高级心智功能上的潜力与局限。 信息处理的动力学模型：熵、信息流与网络结构 我们将从信息论的角度，分析神经网络在信息处理过程中的动力学特性。信息如何在网络中流动、转换、压缩和编码？我们将探讨熵（Entropy）在神经网络中的作用，以及如何理解网络结构（如连接稀疏性、模块化程度）如何影响其信息处理效率和鲁棒性。 复杂网络的分析工具：网络科学与神经网络的融合 神经网络本身就是一个复杂的网络。本书将引入网络科学（Network Science）中的一些分析工具，例如度分布（Degree Distribution）、聚类系数（Clustering Coefficient）、路径长度（Path Length）等，来描述和理解神经网络的结构特性。我们将分析这些结构特性与神经网络的学习能力、鲁棒性以及涌现行为之间的关联。 生物神经网络与人工神经网络的类比与启示 人工神经网络的灵感来源于生物大脑。本书将适度探讨生物神经网络的动力学原理，例如神经元的放电模式、突触可塑性（Synaptic Plasticity）、大脑皮层的层级结构等，并将其与人工神经网络进行类比。我们将思考，生物大脑的哪些动力学特性是人工神经网络可以借鉴和模仿的，以及人工神经网络的研究又可能为理解生物大脑提供哪些新的视角。 神经网络在复杂系统建模中的应用 本书将展示神经网络如何作为一种强大的工具，用于建模和分析其他复杂的动力学系统，例如气候模型、金融市场、交通网络、生态系统等。我们将探讨如何利用神经网络来学习这些系统的非线性动力学方程，进行预测和仿真，从而更好地理解和干预这些复杂的现实世界。 结语 《神经网络的动力学：涌现、适应与复杂系统》不仅仅是一部关于技术的著作，更是一扇通往理解智能、认识世界本质的窗口。通过深入探究神经网络的涌现机制、学习适应过程以及其作为复杂系统的内在规律，本书旨在赋能读者，让他们能够超越对具体模型的浅层认知，掌握理解和构建更强大、更智能、更适应性强的神经网络的核心思想。我们相信，只有理解了神经网络的“生命力”，才能真正释放其巨大的潜力，引领我们走向一个更加智能化的未来。

评分☆☆☆☆☆

（二） 说实话，在翻开《正版书籍 神经网络的动力学》之前，我对于“动力学”这个词在神经网络领域的应用并没有一个清晰的概念，总觉得它更像是物理学或工程学的专属术语。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种近乎诗意的笔触，将数学的严谨与神经网络的生命力完美融合。我特别欣赏书中关于“相空间”的讨论，以及它如何用来描述神经网络的状态演变。想象一下，每一个神经网络的状态都可以被看作是相空间中的一个点，而随着时间的推移，这个点会沿着一条轨迹运动，最终可能收敛到某个“吸引子”，代表着一个稳定的工作状态。这个概念对于理解神经网络的混沌行为、周期性振荡以及模式识别过程非常有帮助。作者并没有止步于理论，而是通过大量的例子和类比，将这些抽象的概念变得触手可及。例如，在解释某些网络如何“忘记”信息时，书中将这种现象与物理系统中的能量耗散进行了类比，让我恍然大悟。此外，书中对不同神经网络模型在动力学特性上的对比分析，也让我看到了它们各自的优势与局限，为我选择和设计合适的模型提供了宝贵的参考。整本书读下来，我感觉自己像是踏上了一场探索未知领域的神奇旅程，充满了惊喜与发现。

评分☆☆☆☆☆

（一） 这本《正版书籍 神经网络的动力学》简直是一次思想的启迪之旅，书中的某些章节，尤其是在探讨信息如何在复杂的网络结构中传播和演化时，给我的触动尤为深刻。作者并没有直接给出“标准答案”，而是巧妙地设置了一个又一个引人入胜的思考节点，引导读者去探索神经网络内部涌现出的那些令人着迷的非线性行为。我记得其中有一段描述，将神经网络比作一个不断学习和适应的有机体，它在接收外部刺激时，内部的连接权重会以一种微妙而复杂的方式发生改变，从而影响后续的信号传递。这种类比让我对“学习”这个概念有了更深层次的理解，不再仅仅是简单的模式匹配，而是包含了一个动态的、不断优化的过程。书中对一些经典模型，比如霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机，在动力学角度的阐述，更是为我打开了一扇新的大门，让我明白，理解这些模型不仅仅是记住它们的数学公式，更重要的是把握它们在运行过程中所呈现出的动态特性，以及这些特性如何影响模型的记忆、联想和推理能力。作者的笔触严谨而不失生动，能够将抽象的数学概念具象化，让我这样的非专业读者也能领略到其中的精妙之处。即使是对那些看似晦涩难懂的方程，在作者的细致讲解下，也逐渐变得清晰起来，仿佛一幅幅生动的图景在我眼前徐徐展开。

评分☆☆☆☆☆

（三） 《正版书籍 神经网络的动力学》这本书，给我最大的感受就是它的“厚重感”和“前瞻性”。它不是一本泛泛而谈的书，而是深入到神经网络最核心的机制——动力学——进行剖析。书中对于“吸引子”概念的阐述，让我对神经网络的稳定性和鲁棒性有了全新的认识。作者解释了为什么一些神经网络在受到轻微干扰后仍能保持原有的功能，这正是因为它们的状态往往会收敛到某些稳固的吸引子。同时，书中也探讨了当吸引子结构发生变化时，神经网络可能会出现哪些意想不到的行为，比如学习能力的下降或者产生错误的输出。这种对系统稳定性与不稳定性之间微妙平衡的深入挖掘，让我觉得这本书不仅仅是在介绍技术，更是在揭示智能的本质。我尤其喜欢书中关于“退火”过程的讨论，它借鉴了物理学中退火的原理，通过逐步降低“温度”（噪声水平），引导神经网络从一个随机状态逐渐演化到最优解。这个过程不仅在算法层面具有实际应用价值，更在哲学层面引发了我对于“优化”和“收敛”的深刻思考。这本书为我提供了一个看待神经网络的全新视角，让我能够更深层次地理解它们为何有效，以及如何让它们变得更好。

评分☆☆☆☆☆

（五） 《正版书籍 神经网络的动力学》这本书，在我阅读过的关于人工智能的众多书籍中，无疑是一股清流。它没有流于表面地介绍各种模型的功能，而是直击核心，探究神经网络“为什么”会那样工作。书中对“吸引子网络”理论的深入剖析，让我对神经网络的记忆和联想机制有了豁然开朗的理解。作者通过生动的类比，将那些抽象的数学模型还原成一个充满生命力的动态系统，让我仿佛能看到信息在网络中流淌，各种模式被“捕获”并存储。我尤其欣赏书中对于“非线性动力学”在神经网络中的应用的探讨。这种非线性特性，正是神经网络区别于传统线性模型的关键，也是其强大的模拟和学习能力之源。书中对“混沌”和“分形”等概念的引入，虽然一开始让我觉得有些挑战，但随着阅读的深入，我逐渐体会到这些概念对于理解神经网络的复杂行为和涌现特性是多么重要。这本书不仅提升了我对神经网络技术本身的理解，更让我对复杂系统的本质有了更深刻的认识。它是一本值得反复品读，并且每次都能从中获得新感悟的书。

评分☆☆☆☆☆

（四） 坦白说，《正版书籍 神经网络的动力学》这本书所传递的信息量是巨大的，但其叙述方式却出人意料地引人入胜。作者拥有将复杂概念化繁为简的魔力，使得即使是那些对动力学理论了解不多的读者，也能在其中遨游。我特别着迷于书中关于“相变”在神经网络中的应用的章节。想象一下，神经网络在某个参数发生微小变化时，其整体的行为模式可能会发生剧烈的、非线性的改变，就像水从液态变成气态一样，这是一个“相变”。这种现象对于理解神经网络的涌现能力、自组织特性以及“临界性”的学习优势至关重要。作者通过精妙的比喻和直观的图示，将这些抽象的相变过程描绘得栩栩如生。我记得书中曾将神经网络的训练过程比作在复杂的地形中寻找最低点，而相变则可能意味着突然从一个局部的低谷跳跃到一个更广阔、更优的区域。这种动态的视角让我对神经网络的训练过程有了更深层次的理解，也让我意识到，仅仅追求参数的微调是不够的，有时还需要一些“全局性的”变化才能达到更好的效果。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的塑造。