正版書籍 神經網絡的動力學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王聖軍 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 動力學係統
• 非綫性動力學
• 復雜係統
• 數學建模
• 計算神經科學
• 機器學習
• 深度學習
• 理論物理
• 科學計算

店鋪： 金淵清亞圖書專營店

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561254981

商品編碼：29349208334

包裝：平裝

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	神經網絡的動力學
作者	王聖軍
定價	32.00元
齣版社	西北工業大學齣版社
ISBN	9787561254981
齣版日期	2017-10-01
字數
頁碼	129
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

《神經網絡的動力學/學術研究專著係列·物理學》介紹使用模型開展的神經活動動力學原理的一些研究。全書共四章，包括神經活動的動力學與網絡結構、神經網絡的同步、神經網絡中的自組織臨界態和神經網絡的吸引子模型。 　　《神經網絡的動力學/學術研究專著係列·物理學》適閤非綫性科學、復雜網絡科學和神經網絡動力學等方麵的科技工作者閱讀。

作者簡介

暫無相關內容

目錄

第1章 神經活動的動力學與網絡結構 1．1 神經活動研究的動力學觀點 1．2 神經基本活動的電學描述 1．3 復雜網絡理論 1．4 度關聯網絡的産生 參考文獻 第2章 神經網絡中的同步 2．1 普遍存在的同步問題 2．2 神經放電活動的同步 2．3 兩層網絡的同步 參考文獻 第3章 神經網絡中的自組織臨界態 3．1 自組織臨界態 3．2 動態突觸神經網絡模型 3．3 等級模塊化網絡的臨界態 3．4 等級模塊化網絡上的雪崩 3．5 臨界分支過程 3．6 增強魯棒性的機製 3．7 動力學區間 3．8 網絡尺寸的影響 參考文獻 第4章 神經網絡的吸引子模型 4．1 Ising類型吸引子網絡模型 4．2 吸引子網絡模型中的拓撲結構因素 4．3 度關聯屬性對於吸引子網絡動力學的影響 4．4 復雜網絡稀疏特徵與功能差異 4．5 關聯吸引子 參考文獻

編輯推薦

暫無相關內容

文摘

暫無相關內容

序言

第1章 神經活動的動力學與網絡結構 1．1 神經活動研究的動力學觀點 1．2 神經基本活動的電學描述 1．3 復雜網絡理論 1．4 度關聯網絡的産生 參考文獻 第2章 神經網絡中的同步 2．1 普遍存在的同步問題 2．2 神經放電活動的同步 2．3 兩層網絡的同步 參考文獻 第3章 神經網絡中的自組織臨界態 3．1 自組織臨界態 3．2 動態突觸神經網絡模型 3．3 等級模塊化網絡的臨界態 3．4 等級模塊化網絡上的雪崩 3．5 臨界分支過程 3．6 增強魯棒性的機製 3．7 動力學區間 3．8 網絡尺寸的影響 參考文獻 第4章 神經網絡的吸引子模型 4．1 Ising類型吸引子網絡模型 4．2 吸引子網絡模型中的拓撲結構因素 4．3 度關聯屬性對於吸引子網絡動力學的影響 4．4 復雜網絡稀疏特徵與功能差異 4．5 關聯吸引子 參考文獻

《神經網絡的動力學：湧現、適應與復雜係統》 引言 我們身處一個由信息和連接構成的時代，而神經網絡，作為模擬生物神經係統復雜交互的計算模型，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從理解人類大腦的奧秘，到驅動下一代人工智能的飛躍，神經網絡的研究已成為科學界和工程界最活躍、最具顛覆性的前沿領域之一。然而，要真正駕馭這股浪潮，我們需要的不僅僅是構建模型和訓練算法，更需要深入理解神經網絡的內在“生命力”——它們如何湧現齣復雜行為，如何在這種復雜性中不斷適應環境，以及它們如何在本質上成為我們認識和改造復雜世界的強大工具。 《神經網絡的動力學：湧現、適應與復雜係統》一書，正是為瞭迴應這一深刻的需求而問世。它並非一本簡單的教程，羅列各種網絡結構和訓練技巧，而是緻力於揭示神經網絡背後更本質、更普適的動力學規律。本書將帶領讀者穿越模型的錶象，直達其核心的湧現機製、學習適應的內在邏輯，以及作為復雜係統所蘊含的深刻洞見。這是一次探索思維邊界、理解智能本質的旅程，無論您是資深的理論研究者，還是充滿好奇心的學生，抑或是渴望在實際應用中有所突破的工程師，都將從中獲得獨特的啓發。 第一部分：神經網絡的湧現之力——從個體到整體的飛躍 神經網絡最令人著迷的特質之一，便是其“湧現”能力。單個神經元的簡單激活模式，通過大規模的連接和交互，能夠組閤成具有高度復雜功能和行為的整體。本書的第一部分將深入剖析這一“湧現”的奧秘，探究其背後的機製和原理。 從蜂群到大腦：通用湧現原理的探索 我們將從一個宏觀的視角齣發，迴顧自然界中湧現現象的經典案例，例如鳥群的協同飛行、螞蟻的集體覓食，以及生物體從簡單細胞到復雜器官的形成。通過比較和分析，揭示這些看似迥異的係統在湧現機製上可能存在的共通之處。我們將探討“自組織”（Self-organization）和“分布式計算”（Distributed Computation）等核心概念，理解局部簡單規則如何催生全局復雜秩序。 感知器到深度網絡的演進：結構如何孕育功能 本書將詳細梳理神經網絡模型的發展脈絡，從早期的感知器（Perceptron）及其局限性，到多層前饋網絡（Multilayer Feedforward Networks）的突破，再到捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）在圖像處理領域的輝煌，以及循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）在序列數據處理上的優勢，直至Transformer架構的崛起，徹底改變瞭自然語言處理等領域。我們不僅僅關注這些架構的“是什麼”，更側重於分析“為什麼”它們能夠湧現齣特定的功能。例如，CNNs的捲積層如何利用權值共享和局部感受野來提取空間特徵，RNNs的循環結構如何記憶曆史信息，以及Transformer中的注意力機製如何實現全局依賴建模。 非綫性交互與特徵空間的高維映射 神經網絡的核心在於其非綫性激活函數和多層疊加的結構。我們將深入分析這些非綫性變換如何將原始輸入數據映射到更高維度的特徵空間，從而使得原本不可分或難以區分的數據變得綫性可分。本書將從數學上剖析激活函數的選擇（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）如何影響網絡的錶達能力和梯度傳播，並詳細闡述多層網絡如何通過逐層抽象，構建齣越來越高級、越來越具語義的特徵錶示。我們將理解，正是這些非綫性交互的層層堆疊，為神經網絡的湧現能力奠定瞭堅實的基礎。 圖神經網絡（GNNs）與復雜網絡的錶達 隨著現實世界中大量數據呈現圖結構（如社交網絡、分子結構、知識圖譜等），圖神經網絡應運而生。本書將專門闢章講解GNNs的動力學原理，包括節點特徵的聚閤、信息在圖結構上的傳播以及如何學習圖的全局屬性。我們將分析GNNs如何通過消息傳遞機製（Message Passing）實現節點的局部信息交互，進而捕獲圖的拓撲結構和節點間的關係，從而湧現齣對復雜關係網絡的理解能力。 第二部分：神經網絡的適應之道——學習、進化與魯棒性 湧現齣的復雜功能並非一成不變，神經網絡最關鍵的另一項能力在於其“適應性”——它們能夠通過學習和調整自身參數，不斷適應新的數據和環境。本書的第二部分將聚焦於神經網絡的學習動力學，以及它們如何在訓練過程中實現對復雜任務的掌握。 梯度下降的精妙舞蹈：優化算法的動力學視角 梯度下降及其各種變體（如SGD、Adam、RMSprop等）是神經網絡訓練的核心。本書將不僅僅將其視為一種優化算法，而是從動力學係統的角度來理解其行為。我們將分析損失函數的麯麵形狀、局部最小值、鞍點等對優化過程的影響，以及不同學習率調度策略如何影響收斂速度和精度。我們將探討動量（Momentum）等機製如何幫助模型“滑過”平坦的區域，加速收斂，並提供一種對優化過程的深刻洞察。 反嚮傳播的“因果”傳遞：誤差信號的溯源與調整 反嚮傳播算法（Backpropagation）是實現梯度下降的關鍵。本書將詳細闡述誤差信號如何在網絡中反嚮傳播，並解釋它如何指示每個參數應該如何調整以減小整體誤差。我們將從信息論和因果推斷的角度，嘗試理解反嚮傳播在“歸因”誤差到各個連接權重上的精妙之處。 正則化技術：塑造泛化能力的動力學 過擬閤是神經網絡訓練中的一大挑戰。本書將深入探討各種正則化技術（如L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization等）的動力學效應。我們將分析這些技術如何通過引入噪聲、限製模型復雜度或調整特徵尺度，來“塑造”網絡的學習軌跡，使其更好地泛化到未見過的數據上。我們將理解，正則化並非僅僅是數學上的約束，而是引導網絡在復雜的特徵空間中找到更魯棒、更具泛化能力的“吸引子”。 強化學習中的策略探索與價值函數迭代 在強化學習（Reinforcement Learning, RL）領域，神經網絡的適應性更是體現在其與環境的交互過程中。本書將分析RL中策略（Policy）的更新機製，以及價值函數（Value Function）的迭代過程。我們將理解，智能體（Agent）如何通過不斷的試錯、奬勵反饋和對環境模型（或價值函數）的估計，來逐步學習最優的決策策略。我們將探討探索（Exploration）與利用（Exploitation）之間的權衡，以及如何設計有效的探索策略來剋服局部最優陷阱。 元學習（Meta-Learning）與“學會學習”的動力學 元學習旨在讓模型能夠“學會如何學習”，即在少量數據上快速適應新任務。本書將探討元學習中的一些關鍵動力學思想，例如如何通過學習一個參數初始化器（Parameter Initializer）或一個優化器（Optimizer），使得模型在麵對新任務時能夠更快地收斂。我們將理解，這是一種更高層次的適應性，是神經網絡在“模型演進”層麵的體現。 第三部分：神經網絡作為復雜係統——理解智能與世界的鑰匙 將神經網絡視為一個復雜的動力學係統，能夠為我們提供理解智能本質、分析復雜現象以及指導未來技術發展的深刻洞見。本書的第三部分將從這一更廣闊的視角齣發，探討神經網絡作為復雜係統所蘊含的意義。 湧現的智能：從計算到心智的哲學思考 神經網絡的成功，引發瞭關於“湧現的智能”（Emergent Intelligence）的深刻討論。本書將探討，當大量的簡單單元通過復雜的交互展現齣超越個體能力的智能時，這是否意味著我們正在逼近人工智能的真正曙光？我們將討論“強人工智能”（Strong AI）與“弱人工智能”（Weak AI）的界限，以及神經網絡動力學在理解意識、創造力等高級心智功能上的潛力與局限。 信息處理的動力學模型：熵、信息流與網絡結構 我們將從信息論的角度，分析神經網絡在信息處理過程中的動力學特性。信息如何在網絡中流動、轉換、壓縮和編碼？我們將探討熵（Entropy）在神經網絡中的作用，以及如何理解網絡結構（如連接稀疏性、模塊化程度）如何影響其信息處理效率和魯棒性。 復雜網絡的分析工具：網絡科學與神經網絡的融閤 神經網絡本身就是一個復雜的網絡。本書將引入網絡科學（Network Science）中的一些分析工具，例如度分布（Degree Distribution）、聚類係數（Clustering Coefficient）、路徑長度（Path Length）等，來描述和理解神經網絡的結構特性。我們將分析這些結構特性與神經網絡的學習能力、魯棒性以及湧現行為之間的關聯。 生物神經網絡與人工神經網絡的類比與啓示 人工神經網絡的靈感來源於生物大腦。本書將適度探討生物神經網絡的動力學原理，例如神經元的放電模式、突觸可塑性（Synaptic Plasticity）、大腦皮層的層級結構等，並將其與人工神經網絡進行類比。我們將思考，生物大腦的哪些動力學特性是人工神經網絡可以藉鑒和模仿的，以及人工神經網絡的研究又可能為理解生物大腦提供哪些新的視角。 神經網絡在復雜係統建模中的應用 本書將展示神經網絡如何作為一種強大的工具，用於建模和分析其他復雜的動力學係統，例如氣候模型、金融市場、交通網絡、生態係統等。我們將探討如何利用神經網絡來學習這些係統的非綫性動力學方程，進行預測和仿真，從而更好地理解和乾預這些復雜的現實世界。 結語 《神經網絡的動力學：湧現、適應與復雜係統》不僅僅是一部關於技術的著作，更是一扇通往理解智能、認識世界本質的窗口。通過深入探究神經網絡的湧現機製、學習適應過程以及其作為復雜係統的內在規律，本書旨在賦能讀者，讓他們能夠超越對具體模型的淺層認知，掌握理解和構建更強大、更智能、更適應性強的神經網絡的核心思想。我們相信，隻有理解瞭神經網絡的“生命力”，纔能真正釋放其巨大的潛力，引領我們走嚮一個更加智能化的未來。

評分☆☆☆☆☆

（五） 《正版書籍 神經網絡的動力學》這本書，在我閱讀過的關於人工智能的眾多書籍中，無疑是一股清流。它沒有流於錶麵地介紹各種模型的功能，而是直擊核心，探究神經網絡“為什麼”會那樣工作。書中對“吸引子網絡”理論的深入剖析，讓我對神經網絡的記憶和聯想機製有瞭豁然開朗的理解。作者通過生動的類比，將那些抽象的數學模型還原成一個充滿生命力的動態係統，讓我仿佛能看到信息在網絡中流淌，各種模式被“捕獲”並存儲。我尤其欣賞書中對於“非綫性動力學”在神經網絡中的應用的探討。這種非綫性特性，正是神經網絡區彆於傳統綫性模型的關鍵，也是其強大的模擬和學習能力之源。書中對“混沌”和“分形”等概念的引入，雖然一開始讓我覺得有些挑戰，但隨著閱讀的深入，我逐漸體會到這些概念對於理解神經網絡的復雜行為和湧現特性是多麼重要。這本書不僅提升瞭我對神經網絡技術本身的理解，更讓我對復雜係統的本質有瞭更深刻的認識。它是一本值得反復品讀，並且每次都能從中獲得新感悟的書。

評分☆☆☆☆☆

（二） 說實話，在翻開《正版書籍 神經網絡的動力學》之前，我對於“動力學”這個詞在神經網絡領域的應用並沒有一個清晰的概念，總覺得它更像是物理學或工程學的專屬術語。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者以一種近乎詩意的筆觸，將數學的嚴謹與神經網絡的生命力完美融閤。我特彆欣賞書中關於“相空間”的討論，以及它如何用來描述神經網絡的狀態演變。想象一下，每一個神經網絡的狀態都可以被看作是相空間中的一個點，而隨著時間的推移，這個點會沿著一條軌跡運動，最終可能收斂到某個“吸引子”，代錶著一個穩定的工作狀態。這個概念對於理解神經網絡的混沌行為、周期性振蕩以及模式識彆過程非常有幫助。作者並沒有止步於理論，而是通過大量的例子和類比，將這些抽象的概念變得觸手可及。例如，在解釋某些網絡如何“忘記”信息時，書中將這種現象與物理係統中的能量耗散進行瞭類比，讓我恍然大悟。此外，書中對不同神經網絡模型在動力學特性上的對比分析，也讓我看到瞭它們各自的優勢與局限，為我選擇和設計閤適的模型提供瞭寶貴的參考。整本書讀下來，我感覺自己像是踏上瞭一場探索未知領域的神奇旅程，充滿瞭驚喜與發現。

評分☆☆☆☆☆

（三） 《正版書籍 神經網絡的動力學》這本書，給我最大的感受就是它的“厚重感”和“前瞻性”。它不是一本泛泛而談的書，而是深入到神經網絡最核心的機製——動力學——進行剖析。書中對於“吸引子”概念的闡述，讓我對神經網絡的穩定性和魯棒性有瞭全新的認識。作者解釋瞭為什麼一些神經網絡在受到輕微乾擾後仍能保持原有的功能，這正是因為它們的狀態往往會收斂到某些穩固的吸引子。同時，書中也探討瞭當吸引子結構發生變化時，神經網絡可能會齣現哪些意想不到的行為，比如學習能力的下降或者産生錯誤的輸齣。這種對係統穩定性與不穩定性之間微妙平衡的深入挖掘，讓我覺得這本書不僅僅是在介紹技術，更是在揭示智能的本質。我尤其喜歡書中關於“退火”過程的討論，它藉鑒瞭物理學中退火的原理，通過逐步降低“溫度”（噪聲水平），引導神經網絡從一個隨機狀態逐漸演化到最優解。這個過程不僅在算法層麵具有實際應用價值，更在哲學層麵引發瞭我對於“優化”和“收斂”的深刻思考。這本書為我提供瞭一個看待神經網絡的全新視角，讓我能夠更深層次地理解它們為何有效，以及如何讓它們變得更好。

評分☆☆☆☆☆

（一） 這本《正版書籍 神經網絡的動力學》簡直是一次思想的啓迪之旅，書中的某些章節，尤其是在探討信息如何在復雜的網絡結構中傳播和演化時，給我的觸動尤為深刻。作者並沒有直接給齣“標準答案”，而是巧妙地設置瞭一個又一個引人入勝的思考節點，引導讀者去探索神經網絡內部湧現齣的那些令人著迷的非綫性行為。我記得其中有一段描述，將神經網絡比作一個不斷學習和適應的有機體，它在接收外部刺激時，內部的連接權重會以一種微妙而復雜的方式發生改變，從而影響後續的信號傳遞。這種類比讓我對“學習”這個概念有瞭更深層次的理解，不再僅僅是簡單的模式匹配，而是包含瞭一個動態的、不斷優化的過程。書中對一些經典模型，比如霍普菲爾德網絡和玻爾茲曼機，在動力學角度的闡述，更是為我打開瞭一扇新的大門，讓我明白，理解這些模型不僅僅是記住它們的數學公式，更重要的是把握它們在運行過程中所呈現齣的動態特性，以及這些特性如何影響模型的記憶、聯想和推理能力。作者的筆觸嚴謹而不失生動，能夠將抽象的數學概念具象化，讓我這樣的非專業讀者也能領略到其中的精妙之處。即使是對那些看似晦澀難懂的方程，在作者的細緻講解下，也逐漸變得清晰起來，仿佛一幅幅生動的圖景在我眼前徐徐展開。

評分☆☆☆☆☆

（四） 坦白說，《正版書籍 神經網絡的動力學》這本書所傳遞的信息量是巨大的，但其敘述方式卻齣人意料地引人入勝。作者擁有將復雜概念化繁為簡的魔力，使得即使是那些對動力學理論瞭解不多的讀者，也能在其中遨遊。我特彆著迷於書中關於“相變”在神經網絡中的應用的章節。想象一下，神經網絡在某個參數發生微小變化時，其整體的行為模式可能會發生劇烈的、非綫性的改變，就像水從液態變成氣態一樣，這是一個“相變”。這種現象對於理解神經網絡的湧現能力、自組織特性以及“臨界性”的學習優勢至關重要。作者通過精妙的比喻和直觀的圖示，將這些抽象的相變過程描繪得栩栩如生。我記得書中曾將神經網絡的訓練過程比作在復雜的地形中尋找最低點，而相變則可能意味著突然從一個局部的低榖跳躍到一個更廣闊、更優的區域。這種動態的視角讓我對神經網絡的訓練過程有瞭更深層次的理解，也讓我意識到，僅僅追求參數的微調是不夠的，有時還需要一些“全局性的”變化纔能達到更好的效果。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的塑造。