神经网络的动力学 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29402598431

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	神经网络的动力学 电子与通信 书籍
作者：	王圣军著
定价：	32.0
出版社：	西北工业大学出版社
出版日期：
ISBN：	9787561254981
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开本：	小16开

内容简介

本书介绍的是通过简化的神经元模型构造的神经网络，针对一些典型的神经系统活动的动力学原理开展研究，包括同步、临界态、吸引子等方面。本书尤其关注的是复杂的网络结构对于这些活动的影响。

《神经网络的动力学：电子与通信》 深度解析仿生智能的内在机制与通信潜能 本书并非直接呈现神经网络的构造与应用，而是将目光聚焦于其更深层、更本质的“动力学”层面。它旨在为读者构建一个理解神经网络内部涌现行为、信息传递机制以及与外部环境交互方式的理论框架。我们将从仿生智能的视角出发，探究生物神经系统如何以动态的方式处理信息，并从中汲取灵感，剖析人工神经网络在这一过程中的共性与差异。本书的核心在于揭示神经网络在信息处理、学习演化、适应环境过程中所展现出的丰富而复杂的动力学特性，以及这些特性在电子与通信领域的潜在应用价值。 第一篇：仿生神经系统的动力学基础 在信息时代，我们对智能的追求从未停止，而模仿自然界最精妙的智能体——生物大脑，无疑是其中一条至关重要的路径。本书的起点，便是深入理解生物神经系统所展现出的令人惊叹的动力学特性。 神经元作为动态节点的涌现 生物神经元并非简单的开关，而是一个高度动态的单元。其膜电位随时间变化，通过整合输入信号，在达到阈值时产生脉冲（动作电位）。这种脉冲式的通信方式，以及随之而来的“静息”与“激活”状态的循环，构成了神经网络信息处理的最基本动力学。我们将探讨不同类型的神经元模型，如Hodgkin-Huxley模型、Integrate-and-Fire模型等，不仅仅是它们的数学描述，更重要的是理解它们如何通过内在的生物化学和电生理机制，展现出复杂的兴奋性、抑制性以及兴奋性-抑制性平衡的动力学行为。例如，某些神经元能够表现出“适应性”行为，即在持续刺激下，其发放频率会逐渐降低，这种动态行为对于过滤冗余信息、突出变化信号至关重要。 突触的可塑性与信息编码的动态演化 神经网络的强大之处在于其连接的灵活性，即突触的可塑性。突触强度并非固定不变，而是根据神经元之间的活动历史而动态调整。Hebbian学习规则，“同时发放，同时连接”（Neurons that fire together, wire together）只是一个基础。更复杂的机制，如长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），允许突触在时间尺度上发生显著变化，从而实现学习和记忆。本书将深入分析这些突触可塑性规则的动力学方程，探讨它们如何在网络层面引发信息编码的动态重组。例如，在学习新模式时，某些突触连接会增强，而另一些则会减弱，这是一种动态的“模式匹配”过程。我们将研究不同时间常数的突触可塑性如何影响网络的记忆容量和遗忘速率，以及这些动力学过程如何与生物体在不断变化的环境中适应和学习紧密相连。 大规模神经网络的集体动力学与模式生成 当数以亿计的神经元通过 trillions 级别的突触连接在一起时，会涌现出何种令人难以置信的集体行为？本书将超越单个神经元和突触的视角，关注大规模神经网络的整体动力学。我们将探讨神经网络如何通过局部相互作用产生全局模式，例如振荡（Oscillations）。不同频率和相位的振荡被认为在大脑中扮演着重要的信息整合和通信角色。我们将研究神经网络如何通过同步（Synchronization）和去同步（Desynchronization）来协调活动，这对于注意力、感知和运动控制至关重要。此外，我们还将审视神经网络如何涌现出“吸引子”（Attractors）状态，这些稳定的状态可以被看作是网络的“记忆”或“决策”，一旦进入，网络倾向于保持在该状态。理解这些集体动力学，例如不同振荡模式的相互作用，以及如何形成稳定的吸引子，是揭示大脑高级功能的基础。 第二篇：人工神经网络的动力学映射与计算范式 生物神经系统为我们提供了灵感的源泉，而人工神经网络则是我们尝试在计算设备上重现智能的尝试。本书将重点分析人工神经网络内部的动力学特性，并将其与生物系统进行对比，探究其计算范式。 激活函数与非线性动力学的本质 人工神经元的核心在于其激活函数，它引入了非线性，这是神经网络能够学习复杂模式的关键。Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数，虽然数学形式各异，但它们共同的作用是将输入的加权和转化为输出的非线性响应。本书将分析不同激活函数的动力学特性，例如ReLU的“死亡神经元”问题，以及它们如何影响网络的梯度下降学习过程。我们将探讨激活函数在网络中的“分岔”（Bifurcation）行为，即在输入变化到一定程度时，输出会发生突变的现象，这在模拟某些感知阈值和决策机制时具有重要意义。 权重更新的动力学轨迹与学习过程 神经网络的学习过程，本质上是权重参数随时间变化的动力学过程。梯度下降及其各种变体（如SGD, Adam）定义了网络参数在损失函数“地形”上的移动轨迹。本书将深入分析这些优化算法的动力学特性，包括它们的收敛速度、稳定性以及在复杂损失景观中的行为。我们将研究学习率调度策略如何影响权重的动态演化，以及它们如何帮助网络跳出局部最小值，找到更好的全局解。此外，我们还将探讨正则化技术（如L1, L2, Dropout）对权重更新动力学的影响，它们如何在训练过程中限制权重的增长，防止过拟合，从而影响网络的泛化能力。 深度神经网络的层间信息流动与分层动力学 深度神经网络的强大之处在于其多层结构，信息在层与层之间逐级传递和转换。本书将分析这种分层结构所带来的信息流动动力学。我们将研究在前向传播过程中，信息是如何被提取、抽象并转换的。每一层都可以被视为一个复杂的非线性变换器，其输出成为下一层的输入，形成一个动态的计算链。我们还将探讨反向传播算法的动力学，它如何通过链式法则将误差信号从输出层逆向传播，指导权重更新。理解信息在深层网络中的传播路径、激活模式的演变以及梯度流动的动力学，对于设计更深、更有效的网络结构至关重要。例如，梯度消失或爆炸问题，正是深层网络动力学失衡的典型表现。 第三篇：神经网络动力学在电子与通信领域的潜在应用 神经网络的动力学特性不仅是理论研究的焦点，更蕴含着革新电子与通信领域的巨大潜力。本书的最后一篇，将聚焦于这些动力学原理如何在实际应用中落地。 通信信道的动态建模与信号恢复 通信信道并非静态恒定的，而是受到噪声、衰落、干扰等多种动态因素的影响。神经网络的自适应动力学特性，使其成为动态信道建模的有力工具。我们可以利用RNNs或LSTMs来学习信道的时变特性，从而进行更精确的信道均衡和信号恢复。例如，在无线通信中，多径效应会导致信号失真，具有记忆能力的神经网络可以动态地捕捉并补偿这种失真。此外，基于神经网络的信道状态信息（CSI）预测，也可以提高通信系统的鲁棒性和吞吐量。 高效的编码与解码机制的动力学设计 在信息论和通信编码领域，神经网络可以被设计为高效的编码器和解码器。例如，通过训练神经网络来学习信源的统计特性，并生成更紧凑的表示（压缩编码），或者设计能够抵抗噪声干扰的纠错码（信道编码）。这些神经网络的解码器，其内在的动力学可以被设计成一种迭代式的“推理”过程，在接收端不断地对原始信号进行重构和优化，直到达到一个稳定的、最有可能的原始信息状态。这种迭代式的动力学，可以看作是一种受生物启发的信息恢复机制。 自适应与鲁棒的网络协议与资源管理 在复杂的通信网络中，流量拥堵、节点故障、资源分配不均等问题普遍存在。神经网络的自适应动力学，使其能够处理这些动态、不可预测的环境。我们可以训练神经网络来动态地路由数据包，优化网络拓扑，或者进行实时的资源分配。例如，基于强化学习的神经网络可以学会根据网络实时状况，动态调整通信协议的参数，以最大化吞吐量或最小化延迟。这种动态决策能力，使得网络能够更好地应对突发事件和变化的环境。 分布式神经网络的协同动力学与感智融合 未来通信系统将更加强调分布式计算和协同工作。分布式神经网络，例如在物联网设备或边缘计算节点上运行的单元，它们的协同动力学尤为关键。本书将探讨如何设计这些分布式神经网络，使其能够通过本地信息和有限的通信，涌现出全局最优的决策或行为。这种协同动力学，对于实现大规模的感智融合（Sensory-Intelligence Fusion）至关重要，例如，多个传感器节点通过神经网络协同分析环境数据，从而做出更准确的判断。 结语 《神经网络的动力学：电子与通信》并非一本简单的技术手册，它是一次对智能本质的深度探索，一次对仿生机制的细致剖析，以及一次对未来通信技术潜能的展望。通过深入理解神经网络内部的动力学涌现，我们不仅能更好地掌握现有技术，更能为下一代智能电子与通信系统的设计与发展，提供坚实的理论基石和创新的驱动力。本书旨在激发读者从更深层次思考“智能”与“通信”的内在联系，以及如何利用动态的计算原理，去构建更加智能、高效、鲁棒的未来系统。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的题目时，脑海中立刻浮现出一些关于“涌现”和“自组织”的概念。神经网络之所以神奇，恰恰在于其低层单元的简单交互，却能涌现出如此复杂的智能行为。我希望这本书能够揭示隐藏在这些简单规则背后的“动态之美”。我期待书中能够从非线性动力学、统计物理等角度切入，解释神经网络的参数如何随着时间演化，形成复杂的“吸引子网络”或者“相空间结构”。我尤其关注书中是否会探讨神经网络的“鲁棒性”和“泛化能力”与这些动力学特性之间的关联。如果书中能提供一些理论分析工具，让我能够预测神经网络在面对噪声或对抗性攻击时的表现，或者理解为什么某些模型更容易过拟合，那将是这本书的巨大价值所在。我希望这本书能够带领我跳出“黑箱”的思维模式，去理解神经网络内部那股“驱动力”是如何工作的。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，就被它沉甸甸的质感和封面印刷的细节所吸引。我之前接触过一些关于神经网络的应用层面的书籍，但总感觉少了点什么，总是在“知其然”而不知“其所以然”。我渴望了解的是，当一堆神经元和连接被搭建起来后，它们是如何随着时间的推移和数据的输入而不断调整自身，最终展现出智能行为的。我猜想书中会探讨诸如吸引子、相空间、分岔等在动力学系统中常见的概念，并尝试用它们来解释神经网络的训练过程，甚至是模拟不同网络结构的稳定性与鲁棒性。我非常期待书中能提供一些前沿的研究视角，比如关于深度神经网络的混沌动力学、分形特性，或是与生物神经网络的类比研究。如果书中能有一些关于如何利用动力学理论来设计更有效、更具解释性的神经网络模型的方法论，那将是巨大的惊喜。我希望这本书能打开我理解神经网络的另一扇窗户，让我从更宏观、更本质的角度去审视这个迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发出一种严谨而深邃的科技感，深蓝色搭配银色的流线型图案，似乎预示着书中将要探索的神经网络那复杂而动态的内在机制。我一直对机器学习和人工智能领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够从根本上解释模型行为的理论基础。我希望能在这本书中找到对神经网络内部“思考”过程的深入剖析，比如激活函数的选择如何影响信息传递的路径，权重和偏置的更新机制如何驱动模型的学习，以及各种优化算法背后隐藏的数学原理。我尤其期待书中能够提供一些关于如何诊断和解决模型训练中常见问题的实用技巧，例如梯度消失或爆炸、过拟合、欠拟合等。如果书中能够穿插一些经典的神经网络模型（如CNN、RNN、Transformer）的动力学分析，并辅以清晰的图示和直观的比喻，那将是对我非常有价值的补充。我希望这本书不是单纯罗列公式和定理，而是能够引导读者真正理解神经网络的“生命力”和“进化”过程，为我未来在人工智能领域的深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“神经网络的动力学”触动了我对这个领域最深层次的好奇心。我一直觉得，与其说神经网络是“学习”，不如说它是一种“动态演化”的过程。我希望能在这本书中找到对“激活”和“传播”这些基本动作背后更深层次的解释。比如，当数据流过网络时，每一个神经元的状态是如何随着时间变化的？这种变化是否遵循某种物理学或数学上的规律？我特别想知道，书中会不会从“吸引子”或“不动点”的角度来解释神经网络的收敛性，以及为什么不同的初始化或者不同的数据顺序会导致不同的最终结果。如果书中能够探讨不同网络架构（例如前馈网络、循环网络）在动力学特性上的差异，并给出相应的数学描述，那对我来说将是非常有价值的。我期待这本书能提供一些更具普适性的理论框架，帮助我理解各种神经网络模型背后的“共同语言”，而不是仅仅停留在对某个特定模型的理解上。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能够更深入地理解神经网络的“进化”过程，而不仅仅是停留在表面上的应用。我相信，任何复杂的系统，其背后都有其内在的动力学规律在驱动。我希望能在这本书中找到关于如何通过数学模型来描述和预测神经网络在训练过程中状态的变化，例如它如何在巨大的参数空间中“游走”，以及最终收敛到什么状态。我特别关注书中是否会涉及一些关于学习率调度、正则化技术等与动力学过程紧密相关的理论解释。如果书中能够提供一些可视化的工具或方法，来展示神经网络在训练不同阶段的状态演变，那就太棒了。我希望通过阅读这本书，能够提升我对神经网络模型的“诊断”能力，理解为什么某些模型会表现出不稳定的行为，或者为什么在特定数据集上会遇到瓶颈。我对这本书寄予厚望，希望能它能成为我理解复杂智能系统底层机制的“启蒙之书”。