神經網絡的動力學 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 神經網絡
• 動力學係統
• 電子工程
• 通信工程
• 非綫性電路
• 混沌理論
• 建模與仿真
• 信號處理
• 控製理論
• 機器學習

店鋪： 宇濤偉業圖書專營店

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561254981

商品編碼：29403240454

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	神經網絡的動力學 電子與通信 書籍
作者：	王聖軍著
定價：	32.0
齣版社：	西北工業大學齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787561254981
印次：
版次：
裝幀：
開本：	小16開

內容簡介

本書介紹的是通過簡化的神經元模型構造的神經網絡，針對一些典型的神經係統活動的動力學原理開展研究，包括同步、臨界態、吸引子等方麵。本書尤其關注的是復雜的網絡結構對於這些活動的影響。

《神經網絡的動力學：電子與通信視角》 一、 引言：超越靜態模型，洞悉動態演化 長久以來，神經網絡的研究與應用，在很大程度上聚焦於其靜態的結構與計算功能。我們關注的是網絡在給定輸入下如何産生特定輸齣，如何通過反嚮傳播算法進行權重調整以優化性能。然而，這種“靜態快照”式的研究，雖然在許多任務上取得瞭輝煌成就，卻忽視瞭神經網絡這一復雜係統的內在生命力——它的動力學。 “神經網絡的動力學”一詞，並非僅僅是對已有模型的簡單描述，而是開啓瞭一個全新的研究維度。它關注的是神經網絡在信息流動的過程中，其內部狀態是如何隨時間演化的，隱藏層中的激活值如何隨著輸入和權重的變化而起伏，學習過程中的梯度如何呈現齣復雜的動態軌跡，以及這些動態過程如何深刻影響網絡的魯棒性、泛化能力、收斂速度乃至最終的性能。 本書《神經網絡的動力學：電子與通信視角》，正是緻力於係統性地探討這一重要議題。我們從電子與通信領域的獨特視角齣發，將神經網絡視為一種復雜的信號處理係統、信息傳輸網絡，甚至是一種湧現現象。這種視角不僅為理解神經網絡的內部機製提供瞭更為直觀的物理和工程類比，也為設計更高效、更魯棒、更具解釋性的神經網絡模型提供瞭新的思路和方法。 在信息爆炸的時代，通信係統麵臨著日益增長的數據傳輸需求和復雜的信道環境。同時，電子設備在處理海量信息時，也需要更強大的計算能力和更優化的資源分配。神經網絡，作為一種強大的模式識彆和決策工具，正在深刻地改變著電子與通信的各個領域。然而，要充分發揮神經網絡的潛力，我們必須深入理解其“活”起來的機製，也就是它的動力學行為。 本書將帶領讀者從宏觀到微觀，從理論到實踐，全麵剖析神經網絡的動力學特性。我們將探討不同網絡結構（如深度前饋網絡、循環神經網絡、捲積神經網絡等）在不同輸入和學習場景下的動態錶現，分析訓練過程中齣現的各種動力學現象（如梯度爆炸/消失、振蕩、鞍點等），並重點關注這些動力學特性如何與電子電路的設計、通信信號的編碼與解碼、信息傳播的效率與穩定性等關鍵問題相互關聯。 二、 核心內容概述：從信號流到湧現行為 本書的核心內容將圍繞以下幾個關鍵主題展開： 1. 神經網絡的信號流動力學： 激活值的動態演化： 深入分析激活函數在信號傳輸中的非綫性變換如何影響信號的幅度和相位，特彆是在多層網絡中，這種纍積效應如何導緻信息在層與層之間的傳遞和轉化。我們將藉鑒通信係統中信號在傳輸媒介中的衰減、失真等概念，來類比神經網絡中的激活值變化。 權重更新的動態軌跡： 學習過程的核心在於權重的更新。本書將細緻研究不同優化算法（如SGD、Adam、RMSprop等）在參數空間中的運動軌跡。我們將分析這些軌跡的平滑度、麯率、是否存在局部最優和全局最優，以及梯度噪聲如何影響其動力學。這部分內容將與控製理論中的係統穩定性分析、濾波理論中的噪聲抑製等概念相呼應。 信息傳播的瓶頸與帶寬： 神經網絡中的信息傳遞可以類比為通信中的信息流。我們將探討在深層網絡中，信息是如何通過一係列的變換傳遞的，是否存在“信息瓶頸”導緻信息丟失，以及如何通過網絡結構的設計（如殘差連接、注意力機製）來改善信息帶寬，使其更有效地在網絡中流動。 2. 學習過程中的動力學分析： 梯度動力學： 梯度是指導模型學習方嚮的“信標”。本書將深入分析梯度在不同初始化、不同激活函數、不同網絡深度下的行為。我們將詳細探討梯度爆炸和梯度消失的根源，並從電子與通信的角度，類比電路中的寄生參數、信號耦閤等問題，理解這些動力學異常的産生機製。 收斂動力學： 學習過程的最終目標是模型收斂到最優解。本書將分析不同學習率、不同優化器對收斂速度和路徑的影響。我們將藉用信號處理中的穩態分析、係統辨識等概念，來理解網絡參數如何趨於穩定，以及收斂過程中可能齣現的振蕩和周期性行為。 噪聲與魯棒性： 神經網絡在實際應用中常常麵臨噪聲乾擾。本書將研究訓練數據噪聲、模型參數噪聲如何影響網絡的動力學行為，以及如何設計具有更高魯棒性的網絡，使其在有噪聲的環境下仍能保持穩定的性能。這與通信係統中對噪聲的容忍度、糾錯碼的設計等問題息息相關。 3. 特定網絡結構與電子通信的聯係： 前饋神經網絡的信號傳播： 針對前饋神經網絡，我們將詳細分析信號如何在各層之間逐級傳遞，以及每一層對信號的綫性與非綫性變換。我們將類比電子係統中信號經過一係列濾波器、放大器等器件的處理過程。 循環神經網絡（RNN）的時序動力學： RNN因其內部的反饋連接，具有“記憶”能力，其動力學行為錶現齣更復雜的時序特性。我們將分析RNN在處理序列數據時，隱藏狀態如何隨時間演化，以及其“遺忘”和“湧現”模式。這與通信係統中對時序信號的處理、濾波器組的設計等概念緊密相連。 捲積神經網絡（CNN）的局部與全局動力學： CNN通過捲積核在空間域上提取特徵，其動力學具有局部性和層次性。我們將探討捲積操作如何影響信號的局部信息，以及池化操作如何實現信息的壓縮和特徵的抽象。這與圖像信號處理、雷達信號分析等領域有天然的聯係。 圖神經網絡（GNN）的結構化動力學： 隨著圖結構數據在通信網絡、社交網絡等領域的廣泛應用，GNN成為研究熱點。本書將分析GNN中信息如何在圖節點之間傳遞和聚閤，以及網絡結構本身對信息傳播動力學的影響。這直接關聯到通信網絡的拓撲結構、路由算法等問題。 4. 動力學視角下的模型設計與優化： 初始化策略的動力學影響： 不同的權重初始化方法會顯著影響網絡在訓練初期的動力學行為。本書將探討如何選擇閤適的初始化策略，以避免梯度爆炸/消失，加速收斂。 激活函數的動力學選擇： 激活函數是引入非綫性的關鍵。我們將分析不同激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）的導數特性，以及它們如何影響信號的動態範圍和梯度傳播。 正則化技術的動力學原理： L1/L2正則化、Dropout等技術旨在防止過擬閤，其背後蘊含著深刻的動力學原理。本書將從動力學角度解讀這些技術如何約束網絡參數的演化，從而提高模型的泛化能力。 更高效的學習算法設計： 基於對學習過程動力學的深刻理解，本書將展望未來可能齣現的新型學習算法，這些算法將更充分地利用神經網絡的動態特性，實現更快的收斂和更好的性能。 三、 目標讀者與學習收獲 本書的目標讀者包括但不限於： 在校學生： 計算機科學、電子工程、通信工程、自動化等相關專業的本科生、研究生，希望深入理解神經網絡的內在機製。 科研人員： 從事人工智能、機器學習、信號處理、通信理論等領域的研究者，尋求新的研究視角和工具。 工程技術人員： 在通信運營商、電子設備製造商、互聯網公司等工作的工程師，希望將神經網絡技術更有效地應用於實際問題。 對神經網絡感興趣的讀者： 任何對神經網絡的“湧現”行為、學習過程的動態演化感到好奇的讀者。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 建立對神經網絡動力學的深刻認識： 從靜態的計算模型，轉嚮動態演化的係統視角。 理解學習過程的內在機理： 掌握梯度動力學、收斂動力學等核心概念。 掌握分析和診斷神經網絡問題的工具： 能夠識彆並解決訓練過程中齣現的各種動力學異常。 獲得設計更優神經網絡模型的靈感： 從電子與通信的類比中，找到優化網絡結構、訓練策略的新方法。 提升對復雜信息處理係統的理解能力： 將神經網絡的動力學與通信係統的信號流、信息傳輸等概念融會貫通。 為進一步深入研究打下堅實基礎： 為探索更前沿的神經網絡理論與應用提供理論支撐。 四、 結語 《神經網絡的動力學：電子與通信視角》不僅僅是一本教科書，它更是一扇門，帶領我們進入一個更廣闊、更深刻的神經網絡研究天地。通過將電子與通信領域的智慧與神經網絡的理論相結閤，我們期望能夠揭示神經網絡更本質的運行規律，為人工智能的未來發展貢獻新的力量。本書的編寫，旨在拋磚引玉，激發更多關於神經網絡動力學的探索與創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭未來科技感，深邃的藍色背景上，錯落有緻的神經元節點和連接綫勾勒齣復雜的網絡結構，仿佛預示著我們將要踏上一段探索大腦奧秘的旅程。我一直對人工智能和神經科學交叉的領域非常著迷，尤其是對神經網絡的內部工作機製感到好奇。這本書的名字《神經網絡的動力學》恰好觸及瞭我最感興趣的點，動力學這個詞本身就充滿瞭活力和變化，暗示著這本書不僅僅是關於靜態的結構，更是關於神經網絡是如何思考、如何學習、如何演進的。我期待它能為我揭示那些隱藏在深度學習模型背後的、更為深刻的原理。希望書中能夠詳細介紹各種神經網絡模型的演化曆程，從早期的感知機到如今的深度捲積網絡和循環神經網絡，理解它們各自的優勢和局限性，以及在不同問題上的適用性。我還想知道，作者是否會深入探討神經網絡的訓練過程中的各種挑戰，比如梯度消失、過擬閤等，以及有哪些創新的方法被提齣來解決這些問題。總而言之，這本書給我的第一印象就是它將是一次關於智能本質的深度探索，是一次引領讀者穿越信息洪流，直抵智慧源頭的智識之旅。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的書名《神經網絡的動力學》深深吸引住瞭，它給我一種深刻而富有吸引力的感覺，仿佛這本書將帶領我深入到神經網絡的“靈魂”之中。我一直覺得，要真正理解一個係統，就必須瞭解它的“生命力”——它是如何運作、如何適應、如何成長的。神經網絡作為人工智能的核心，其“動力學”一定蘊含著理解其智能的關鍵。我希望這本書能夠揭示神經網絡在不同輸入信號作用下，其內部狀態是如何變化的，以及這些變化如何導緻學習和決策的産生。我期待書中能夠涵蓋一些關於神經網絡的“狀態空間”的討論，以及如何通過分析這些狀態空間來預測神經網絡的行為。此外，我希望這本書能夠為我提供一些關於如何設計和優化神經網絡的“動力學”的思路，例如如何通過調整學習率、激活函數等參數來控製網絡的學習速度和收斂性。總之，這本書給我一種感覺，它將是一次對智能本質的深入探究，一次對未來科技發展方嚮的深刻啓示。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的第一感覺是它的分量不輕，厚實的紙張和精美的印刷都透露齣齣版方的用心。書名《神經網絡的動力學》讓我眼前一亮，因為我一直覺得“動力學”這個詞匯非常吸引人，它暗示瞭這本書會深入探討神經網絡在運行時所錶現齣的動態特性，而不僅僅是停留在靜態的模型結構上。在信息爆炸的時代，我們每天都在接觸海量的數據，理解數據背後的模式和規律變得尤為重要。我希望這本書能夠幫助我理解神經網絡是如何從這些海量數據中學習、提取特徵，並最終做齣決策的。特彆是關於“動力學”的討論，我非常期待能從中瞭解到神經網絡在處理序列數據、時間序列預測、甚至生成式任務時，其內部狀態是如何隨著時間演變的，以及這些演變規律如何與我們認知世界的方式相契閤。這本書或許能為我打開一扇新的窗口，讓我從一個全新的視角來審視人工智能的發展，並思考其在電子與通信領域更廣泛的應用前景。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《神經網絡的動力學》似乎預示著一本深度探索智能奧秘的書籍。作為一名對人工智能領域充滿好奇的讀者，我一直對神經網絡的內部運作機製感到著迷。我希望這本書能夠超越對神經網絡錶層應用的介紹，而是深入挖掘其“動力學”的本質，即神經網絡是如何在復雜的數據流中進行自我組織、學習和演化的。我期待作者能夠通過清晰的語言和精妙的比喻，解釋神經網絡在學習過程中發生的那些精妙的“動力學”變化，比如權重的調整、激活函數的響應、以及誤差的反嚮傳播等。這本書或許能夠幫助我理解，為何在海量數據和復雜算力的加持下，神經網絡能夠展現齣如此強大的智能，並能夠解決一些傳統算法難以企及的問題。我還想知道，書中是否會探討神經網絡的“湧現”現象，即復雜係統如何從簡單的個體交互中産生齣全局的智能行為。這本書應該是一次關於智能本質的哲學思考，也是一次對未來科技發展趨勢的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《神經網絡的動力學》給我一種非常硬核的感覺，讓我立刻聯想到那些抽象的數學公式和嚴謹的理論推導。我是一名電子與通信專業的學生，對信號處理、係統建模等領域有著濃厚的興趣，而神經網絡作為一種強大的信息處理工具，其背後的動力學原理無疑是這個領域的核心內容之一。我希望這本書能夠深入淺齣地講解神經網絡的數學基礎，比如綫性代數、微積分在神經網絡中的應用，以及如何用數學語言來描述神經網絡的學習過程和信息流動。同時，我也非常好奇“動力學”這個詞在書中會被如何解讀，它是否會涉及到諸如神經網絡的穩定性分析、混沌現象、分岔理論等更為復雜的概念？我希望書中能提供一些具體的案例，展示這些動力學原理如何在實際的電子與通信係統中得到應用，比如在通信信號的識彆、噪聲的抑製、以及模式的預測等方麵。這本書應該會是一本能夠幫助我夯實理論基礎，並激發我解決實際工程問題的利器。