神经网络的动力学/学术研究专著系列物理学 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王圣军著

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神经网络
动力学系统
非线性动力学
复杂系统
物理学
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自组织
混沌理论

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店铺：墨林阁图书专营店

出版社：西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29725068102

包装：平装

出版时间：2017-10-01

具体描述

基本信息

书名：神经网络的动力学/学术研究专著系列物理学

定价：32.00元

作者：王圣军

出版社：西北工业大学出版社

出版日期：2017-10-01

ISBN：9787561254981

字数：

页码：129

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《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。

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

作者介绍

文摘

序言

《神经网络的动力学：物理学视角下的学术探索》引言在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）以其强大的学习、推理和决策能力，深刻地改变着我们的世界。而在这场革新的核心，神经网络作为AI的基石，吸引了无数科学家和研究者的目光。本书《神经网络的动力学：物理学视角下的学术探索》旨在深入剖析神经网络的内在工作机制，并巧妙地引入物理学的深刻洞察，为读者呈现一场跨学科的学术盛宴。本书并非对特定神经网络模型或应用领域的流水账式介绍，而是着重于揭示神经网络在信息处理、学习演化过程中所呈现出的普遍性动力学规律，并将其置于更广阔的物理学理论框架下进行审视和理解。第一部分：神经网络的涌现与基础动力学神经网络的诞生并非一蹴而就，而是经历了漫长的演化历程。本书将从历史的角度出发，简要回顾神经网络研究的早期萌芽，特别是其借鉴生物神经系统信息传递方式的灵感来源。随后，我们将聚焦于最基础的神经网络单元——神经元，以及它们如何通过连接形成网络。这里的“动力学”并非仅仅指信号的传递，更是指网络状态随时间演化的内在规律。我们将深入探讨激活函数的多样性及其在塑造网络响应中的作用。不同的激活函数，如同不同物理系统中粒子的相互作用规则，决定了信息如何在网络中流动和转化。例如，Sigmoid函数和ReLU函数各自呈现出不同的非线性特性，影响着网络的学习能力和收敛行为。连接权重是神经网络的另一核心要素。这些权重如同系统中各个组分之间的耦合强度，其变化直接决定了网络的学习过程。本书将详细介绍梯度下降等优化算法，并将其视为一种“力”的作用，驱动网络参数朝着能够更好拟合数据、解决特定问题的方向演化。我们会类比物理学中能量最小化原理，将神经网络的学习过程理解为一种寻求“能量地形”最低点的过程。此外，本书还将讨论偏差项（bias）的作用，将其类比于系统中的一个基本“偏置”或“阈值”，影响着神经元的激活概率，为网络提供了额外的自由度来适应不同的数据分布。第二部分：信息在神经网络中的传播与相变信息在神经网络中的传播过程，宛如物质在物理系统中的扩散或能量的传递。本书将从动力学的视角，深入分析信息如何在多层网络中逐层传递，以及每一层信息转换的内在机制。我们会讨论不同层级之间的信息密度和相关性，类比物理系统中信息熵的变化。一个至关重要的概念是“相变”。在物理学中，相变是指物质从一种状态转变为另一种状态的现象，例如水的结冰或汽化。在神经网络中，我们也可以观察到类似的现象。当网络参数（权重和偏差）发生缓慢变化时，网络的整体行为可能在某个临界点发生突变，从而展现出不同的学习特性或泛化能力。本书将探讨不同网络结构和训练策略如何影响这种“相变”的发生，以及如何利用这些相变来理解和优化网络的性能。例如，当网络在过拟合的边缘时，我们可以将其类比为临界相变前夕的系统，微小的扰动都可能导致巨大的状态变化。理解这种相变行为，有助于我们更好地控制网络的学习过程，避免陷入局部最优或过拟合的陷阱。本书还将引入“混沌理论”的相关概念，探讨信息在高度非线性网络中的传播是否可能出现混沌现象。虽然神经网络的目的是为了实现有序的学习和推理，但在某些极端情况下，信息的敏感性和不可预测性可能与混沌系统的特性产生有趣的联系。第三部分：统计物理学在神经网络动力学中的应用物理学，尤其是统计物理学，为理解复杂系统的集体行为提供了强大的理论工具。本书将深入探讨统计物理学如何应用于分析神经网络的动力学。我们将类比物理系统中的“平均场理论”，来分析大量神经元相互作用时产生的宏观行为，而无需关注每一个神经元的微观细节。 “伊辛模型”（Ising model）作为统计物理学中研究磁性材料相变的经典模型，其思想在理解神经网络的某些动力学特性时具有启发意义。虽然神经网络的结构和激活方式与伊辛模型有所不同，但两者在捕捉集体行为、相变以及信息传播的共性方面存在可比之处。例如，伊辛模型中的自旋可以被类比为神经元的激活状态，而它们之间的相互作用则可以与神经网络中的连接权重相对应。我们将讨论“自由能”的概念，并尝试将其与神经网络的损失函数联系起来。损失函数在训练过程中不断减小，这可以被理解为系统在寻求其“自由能”的最低点。本书将探讨不同正则化技术（如L1、L2正则化）如何影响神经网络的“自由能”景观，从而影响其泛化能力，这与物理系统中引入外场或调整相互作用强度类似。此外，我们将介绍“蒙特卡洛方法”（Monte Carlo methods）在模拟复杂系统中的应用，并探讨其在神经网络动力学研究中的潜在价值，例如用于探索参数空间或评估不同模型配置的性能。第四部分：学习、记忆与动力学演化学习是神经网络的核心功能，而记忆则是学习的产物。本书将从动力学的角度，深入探讨神经网络的学习机制。我们将不仅仅停留在算法的层面，而是尝试从更底层的动力学过程来理解学习是如何发生的。 “吸引子动力学”（Attractor dynamics）是理解神经网络记忆的一种重要视角。在某些类型的神经网络模型中，输入模式可以被视为引导网络状态进入特定“吸引子”的“力”。一旦网络进入一个吸引子，即使输入发生微小的扰动，网络也倾向于恢复到吸引子所代表的状态，从而实现了对输入信息的“记忆”和“回忆”。我们将类比物理系统中稳定平衡点的概念，来理解吸引子的形成和性质。 “稳定性”（Stability）和“鲁棒性”（Robustness）是神经网络性能的关键考量。本书将探讨哪些动力学特性使得神经网络在面对噪声、数据扰动时能够保持稳定的输出，以及如何通过调整网络结构或动力学规则来增强其鲁棒性。这与物理系统中研究系统的稳定性以及其对外部扰动的响应密切相关。我们还将讨论“自组织”（Self-organization）现象在神经网络中的体现。在某些情况下，神经网络可以在没有外部明确指导的情况下，通过内部的动力学相互作用，自发地形成有序的结构或功能。这种自组织能力，使得神经网络能够从原始数据中提取有意义的信息，并构建出复杂的内部表征。第五部分：超越经典：复杂神经网络模型的动力学随着研究的深入，我们已经超越了简单的多层感知机。本书将进一步探讨更复杂的神经网络模型，如循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）以及最新的Transformer模型，在这些模型中，动力学原理如何以新的方式得到体现。在RNNs中，时间的维度被引入，其动力学演化更加复杂，可以处理序列数据。本书将分析RNNs内部的“时间依赖性”，以及如何通过门控机制（如LSTM和GRU）来控制信息的流动和记忆的更新，这可以类比于物理系统中具有记忆效应的系统。 CNNs则通过其卷积操作和池化层，在空间维度上提取特征。本书将从动力学的角度，分析特征在卷积层中如何逐渐被抽象和增强，以及池化操作如何影响信息的尺度和局部性。 Transformer模型以其自注意力机制，彻底改变了序列建模的方式。本书将尝试从动力学角度，解析注意力机制如何实现全局依赖性的建模，以及其在信息整合过程中所展现出的复杂动力学行为。结论《神经网络的动力学：物理学视角下的学术探索》不仅仅是一本关于神经网络的书，更是一次关于理解复杂系统、信息处理以及演化规律的深度对话。本书试图打破学科界限，将物理学的强大工具箱应用于神经网络的研究，从而为这一领域带来新的视角和更深刻的理解。我们相信，通过借鉴物理学中关于动力学、相变、统计行为等深刻洞察，我们能够更有效地设计、训练和理解神经网络，并最终推动人工智能走向更广阔的未来。本书的读者将不仅仅是神经网络的开发者，更是对信息、系统和演化规律充满好奇的探索者。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的语言风格，说它是“学术的”，可能还略显保守了些，更准确地说，它充满了古典的学术美学。它的句子结构往往很长，充满了从句和复杂的修饰语，充满了拉丁文式的逻辑连接，节奏感非常缓慢而庄重。阅读时，我感觉自己仿佛置身于一间堆满了旧书和黄铜仪器的图书馆里，空气中弥漫着历史的沉淀感。它很少使用现代流行语或过于直白的解释，而是倾向于使用精确定义的专业术语，这无疑提高了阅读门槛，但也确保了信息的纯粹性。对于那些习惯了快餐式知识输出的读者来说，这可能是一道坎，但一旦你适应了它的节奏，你会发现这种深沉的表达方式反而能带来更深层次的理解。它迫使你慢下来，去品味每一个概念的内涵，去感受作者构建理论时的那种慎之又慎。这本书更像是一部需要被“研读”而非“阅读”的作品，它奖励那些愿意投入时间和耐心的求知者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是视觉上的享受，深邃的蓝黑色调中点缀着复杂的、交织的线条，仿佛一张无形的思维之网正在缓慢展开。我第一眼看到它时，就感受到了一种扑面而来的学术的厚重感，那种不哗众取宠、内敛而深沉的气质，让人立刻明白这不是一本轻松的读物。它静静地躺在那里，却仿佛蕴含着宇宙间最精妙的逻辑。当我翻开扉页，那份严谨的排版和清晰的图表布局，更印证了我的第一印象：这是一部致力于探索前沿理论的硬核之作。书中对基础概念的阐述极其扎实，没有丝毫含糊其辞，即便是对于初涉此领域的读者，也能感受到作者试图搭建一座坚固的知识桥梁的良苦用心。特别是前几章对经典物理学模型的引用和过渡，处理得非常自然流畅，为后续复杂模型的引入做了极佳的铺垫。那种精心打磨的文字，每一个词汇都像是经过了精确的计算才放置在那里，读起来既有智力的挑战，又有一种被引导至真理门前的敬畏感。我期待着深入探索它所构建的理论框架，相信它能为我理解复杂系统的演化提供全新的视角和工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书中关于系统稳定性和突变理论的部分，简直是一场艺术级的展示。作者似乎有一种魔力，能将那些抽象到近乎虚无的数学概念，通过巧妙的比喻和图示，转化为可感知的物理图像。例如，他对“势垒穿越”的描述，不再是枯燥的薛定谔方程解，而是描绘成一滴水珠在复杂地形上寻找最低点的动态过程，生动而富有启发性。然而，这种启发性并非廉价的娱乐，它背后支撑的是极其扎实的数学工具。更让我印象深刻的是，作者在处理复杂系统中的随机性和确定性交织时所展现的哲学洞察。他似乎在探讨的不仅仅是物理规律，而是关于“有序”与“无序”永恒辩证关系的深层思考。这本书的价值在于，它成功地在“硬核的数学证明”和“宏大的物理直觉”之间架起了一座坚固的桥梁，让读者在掌握工具的同时，不失对现象本身的敬畏之心。它是一次对复杂性科学边界的严肃探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直是一场思维的马拉松，它不是那种可以让你在咖啡馆里悠闲翻阅的消遣品。它要求你全神贯注，甚至需要时不时地停下来，拿起纸笔进行一番演算和推敲。我花了整整一个下午，才勉强啃完其中关于高维相空间遍历性的那一节，其中涉及到的拓扑结构和概率论的结合应用，精妙得令人拍案叫绝，但同时也极其烧脑。作者在论证过程中展现出了一种近乎偏执的严谨性，每一个定理的引入、每一步推导的逻辑跳跃，都经过了深思熟虑，生怕遗漏了任何一个微小的假设。这种对细节的苛求，对于真正想掌握这门学问的人来说，是无价之宝。我特别欣赏作者在讨论到理论局限性时的坦诚，他没有将任何一个模型神化，而是清晰地指出了其适用边界和潜在的哲学困境。这使得整本书读起来充满了对话感，仿佛是与一位领域内的泰斗在进行一场没有硝烟的智慧交锋。对于渴望突破现有认知边界的研究者而言，这本书无疑是一把锋利的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

从装帧设计到内容组织，都能看出出版社在制作这部专著时倾注了巨大的心血。纸张的质感很好，油墨的印刷清晰锐利，即便是那些极其复杂的数学符号，也分毫毕现，这对于需要反复对照和抄录的读者来说至关重要。更值得称赞的是，这本书的索引和术语表做得极其详尽和专业，它不仅仅是一个简单的词汇列表，更像是一个微型的知识导览系统，能帮助读者快速定位和回顾关键概念。这体现了编者对学术工具性的极致追求。在阅读过程中，我发现作者在引用和参考文献的处理上也非常规范和全面，不仅罗列了经典文献，还收录了近年的重要进展，为读者开辟了进一步深入研究的路径。总的来说，这本书的出版质量本身，就已经达到了一个极高的标准，它不仅仅是一本知识的载体，更是一件值得被珍藏的学术工艺品。它向读者发出了一个明确的信号：我们对待知识的态度是严肃且尊重的。