神經網絡的動力學/學術研究專著係列物理學 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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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
物理學
數學物理
計算物理
理論物理
自組織
混沌理論

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店鋪：墨林閣圖書專營店

齣版社：西北工業大學齣版社

ISBN：9787561254981

商品編碼：29725068102

包裝：平裝

齣版時間：2017-10-01

具體描述

基本信息

書名：神經網絡的動力學/學術研究專著係列物理學

定價：32.00元

作者：王聖軍

齣版社：西北工業大學齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787561254981

字數：

頁碼：129

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《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。

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

作者介紹

文摘

序言

《神經網絡的動力學：物理學視角下的學術探索》引言在21世紀的科技浪潮中，人工智能（AI）以其強大的學習、推理和決策能力，深刻地改變著我們的世界。而在這場革新的核心，神經網絡作為AI的基石，吸引瞭無數科學傢和研究者的目光。本書《神經網絡的動力學：物理學視角下的學術探索》旨在深入剖析神經網絡的內在工作機製，並巧妙地引入物理學的深刻洞察，為讀者呈現一場跨學科的學術盛宴。本書並非對特定神經網絡模型或應用領域的流水賬式介紹，而是著重於揭示神經網絡在信息處理、學習演化過程中所呈現齣的普遍性動力學規律，並將其置於更廣闊的物理學理論框架下進行審視和理解。第一部分：神經網絡的湧現與基礎動力學神經網絡的誕生並非一蹴而就，而是經曆瞭漫長的演化曆程。本書將從曆史的角度齣發，簡要迴顧神經網絡研究的早期萌芽，特彆是其藉鑒生物神經係統信息傳遞方式的靈感來源。隨後，我們將聚焦於最基礎的神經網絡單元——神經元，以及它們如何通過連接形成網絡。這裏的“動力學”並非僅僅指信號的傳遞，更是指網絡狀態隨時間演化的內在規律。我們將深入探討激活函數的多樣性及其在塑造網絡響應中的作用。不同的激活函數，如同不同物理係統中粒子的相互作用規則，決定瞭信息如何在網絡中流動和轉化。例如，Sigmoid函數和ReLU函數各自呈現齣不同的非綫性特性，影響著網絡的學習能力和收斂行為。連接權重是神經網絡的另一核心要素。這些權重如同係統中各個組分之間的耦閤強度，其變化直接決定瞭網絡的學習過程。本書將詳細介紹梯度下降等優化算法，並將其視為一種“力”的作用，驅動網絡參數朝著能夠更好擬閤數據、解決特定問題的方嚮演化。我們會類比物理學中能量最小化原理，將神經網絡的學習過程理解為一種尋求“能量地形”最低點的過程。此外，本書還將討論偏差項（bias）的作用，將其類比於係統中的一個基本“偏置”或“閾值”，影響著神經元的激活概率，為網絡提供瞭額外的自由度來適應不同的數據分布。第二部分：信息在神經網絡中的傳播與相變信息在神經網絡中的傳播過程，宛如物質在物理係統中的擴散或能量的傳遞。本書將從動力學的視角，深入分析信息如何在多層網絡中逐層傳遞，以及每一層信息轉換的內在機製。我們會討論不同層級之間的信息密度和相關性，類比物理係統中信息熵的變化。一個至關重要的概念是“相變”。在物理學中，相變是指物質從一種狀態轉變為另一種狀態的現象，例如水的結冰或汽化。在神經網絡中，我們也可以觀察到類似的現象。當網絡參數（權重和偏差）發生緩慢變化時，網絡的整體行為可能在某個臨界點發生突變，從而展現齣不同的學習特性或泛化能力。本書將探討不同網絡結構和訓練策略如何影響這種“相變”的發生，以及如何利用這些相變來理解和優化網絡的性能。例如，當網絡在過擬閤的邊緣時，我們可以將其類比為臨界相變前夕的係統，微小的擾動都可能導緻巨大的狀態變化。理解這種相變行為，有助於我們更好地控製網絡的學習過程，避免陷入局部最優或過擬閤的陷阱。本書還將引入“混沌理論”的相關概念，探討信息在高度非綫性網絡中的傳播是否可能齣現混沌現象。雖然神經網絡的目的是為瞭實現有序的學習和推理，但在某些極端情況下，信息的敏感性和不可預測性可能與混沌係統的特性産生有趣的聯係。第三部分：統計物理學在神經網絡動力學中的應用物理學，尤其是統計物理學，為理解復雜係統的集體行為提供瞭強大的理論工具。本書將深入探討統計物理學如何應用於分析神經網絡的動力學。我們將類比物理係統中的“平均場理論”，來分析大量神經元相互作用時産生的宏觀行為，而無需關注每一個神經元的微觀細節。 “伊辛模型”（Ising model）作為統計物理學中研究磁性材料相變的經典模型，其思想在理解神經網絡的某些動力學特性時具有啓發意義。雖然神經網絡的結構和激活方式與伊辛模型有所不同，但兩者在捕捉集體行為、相變以及信息傳播的共性方麵存在可比之處。例如，伊辛模型中的自鏇可以被類比為神經元的激活狀態，而它們之間的相互作用則可以與神經網絡中的連接權重相對應。我們將討論“自由能”的概念，並嘗試將其與神經網絡的損失函數聯係起來。損失函數在訓練過程中不斷減小，這可以被理解為係統在尋求其“自由能”的最低點。本書將探討不同正則化技術（如L1、L2正則化）如何影響神經網絡的“自由能”景觀，從而影響其泛化能力，這與物理係統中引入外場或調整相互作用強度類似。此外，我們將介紹“濛特卡洛方法”（Monte Carlo methods）在模擬復雜係統中的應用，並探討其在神經網絡動力學研究中的潛在價值，例如用於探索參數空間或評估不同模型配置的性能。第四部分：學習、記憶與動力學演化學習是神經網絡的核心功能，而記憶則是學習的産物。本書將從動力學的角度，深入探討神經網絡的學習機製。我們將不僅僅停留在算法的層麵，而是嘗試從更底層的動力學過程來理解學習是如何發生的。 “吸引子動力學”（Attractor dynamics）是理解神經網絡記憶的一種重要視角。在某些類型的神經網絡模型中，輸入模式可以被視為引導網絡狀態進入特定“吸引子”的“力”。一旦網絡進入一個吸引子，即使輸入發生微小的擾動，網絡也傾嚮於恢復到吸引子所代錶的狀態，從而實現瞭對輸入信息的“記憶”和“迴憶”。我們將類比物理係統中穩定平衡點的概念，來理解吸引子的形成和性質。 “穩定性”（Stability）和“魯棒性”（Robustness）是神經網絡性能的關鍵考量。本書將探討哪些動力學特性使得神經網絡在麵對噪聲、數據擾動時能夠保持穩定的輸齣，以及如何通過調整網絡結構或動力學規則來增強其魯棒性。這與物理係統中研究係統的穩定性以及其對外部擾動的響應密切相關。我們還將討論“自組織”（Self-organization）現象在神經網絡中的體現。在某些情況下，神經網絡可以在沒有外部明確指導的情況下，通過內部的動力學相互作用，自發地形成有序的結構或功能。這種自組織能力，使得神經網絡能夠從原始數據中提取有意義的信息，並構建齣復雜的內部錶徵。第五部分：超越經典：復雜神經網絡模型的動力學隨著研究的深入，我們已經超越瞭簡單的多層感知機。本書將進一步探討更復雜的神經網絡模型，如循環神經網絡（RNNs）、捲積神經網絡（CNNs）以及最新的Transformer模型，在這些模型中，動力學原理如何以新的方式得到體現。在RNNs中，時間的維度被引入，其動力學演化更加復雜，可以處理序列數據。本書將分析RNNs內部的“時間依賴性”，以及如何通過門控機製（如LSTM和GRU）來控製信息的流動和記憶的更新，這可以類比於物理係統中具有記憶效應的係統。 CNNs則通過其捲積操作和池化層，在空間維度上提取特徵。本書將從動力學的角度，分析特徵在捲積層中如何逐漸被抽象和增強，以及池化操作如何影響信息的尺度和局部性。 Transformer模型以其自注意力機製，徹底改變瞭序列建模的方式。本書將嘗試從動力學角度，解析注意力機製如何實現全局依賴性的建模，以及其在信息整閤過程中所展現齣的復雜動力學行為。結論《神經網絡的動力學：物理學視角下的學術探索》不僅僅是一本關於神經網絡的書，更是一次關於理解復雜係統、信息處理以及演化規律的深度對話。本書試圖打破學科界限，將物理學的強大工具箱應用於神經網絡的研究，從而為這一領域帶來新的視角和更深刻的理解。我們相信，通過藉鑒物理學中關於動力學、相變、統計行為等深刻洞察，我們能夠更有效地設計、訓練和理解神經網絡，並最終推動人工智能走嚮更廣闊的未來。本書的讀者將不僅僅是神經網絡的開發者，更是對信息、係統和演化規律充滿好奇的探索者。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是視覺上的享受，深邃的藍黑色調中點綴著復雜的、交織的綫條，仿佛一張無形的思維之網正在緩慢展開。我第一眼看到它時，就感受到瞭一種撲麵而來的學術的厚重感，那種不嘩眾取寵、內斂而深沉的氣質，讓人立刻明白這不是一本輕鬆的讀物。它靜靜地躺在那裏，卻仿佛蘊含著宇宙間最精妙的邏輯。當我翻開扉頁，那份嚴謹的排版和清晰的圖錶布局，更印證瞭我的第一印象：這是一部緻力於探索前沿理論的硬核之作。書中對基礎概念的闡述極其紮實，沒有絲毫含糊其辭，即便是對於初涉此領域的讀者，也能感受到作者試圖搭建一座堅固的知識橋梁的良苦用心。特彆是前幾章對經典物理學模型的引用和過渡，處理得非常自然流暢，為後續復雜模型的引入做瞭極佳的鋪墊。那種精心打磨的文字，每一個詞匯都像是經過瞭精確的計算纔放置在那裏，讀起來既有智力的挑戰，又有一種被引導至真理門前的敬畏感。我期待著深入探索它所構建的理論框架，相信它能為我理解復雜係統的演化提供全新的視角和工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗簡直是一場思維的馬拉鬆，它不是那種可以讓你在咖啡館裏悠閑翻閱的消遣品。它要求你全神貫注，甚至需要時不時地停下來，拿起紙筆進行一番演算和推敲。我花瞭整整一個下午，纔勉強啃完其中關於高維相空間遍曆性的那一節，其中涉及到的拓撲結構和概率論的結閤應用，精妙得令人拍案叫絕，但同時也極其燒腦。作者在論證過程中展現齣瞭一種近乎偏執的嚴謹性，每一個定理的引入、每一步推導的邏輯跳躍，都經過瞭深思熟慮，生怕遺漏瞭任何一個微小的假設。這種對細節的苛求，對於真正想掌握這門學問的人來說，是無價之寶。我特彆欣賞作者在討論到理論局限性時的坦誠，他沒有將任何一個模型神化，而是清晰地指齣瞭其適用邊界和潛在的哲學睏境。這使得整本書讀起來充滿瞭對話感，仿佛是與一位領域內的泰鬥在進行一場沒有硝煙的智慧交鋒。對於渴望突破現有認知邊界的研究者而言，這本書無疑是一把鋒利的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀設計到內容組織，都能看齣齣版社在製作這部專著時傾注瞭巨大的心血。紙張的質感很好，油墨的印刷清晰銳利，即便是那些極其復雜的數學符號，也分毫畢現，這對於需要反復對照和抄錄的讀者來說至關重要。更值得稱贊的是，這本書的索引和術語錶做得極其詳盡和專業，它不僅僅是一個簡單的詞匯列錶，更像是一個微型的知識導覽係統，能幫助讀者快速定位和迴顧關鍵概念。這體現瞭編者對學術工具性的極緻追求。在閱讀過程中，我發現作者在引用和參考文獻的處理上也非常規範和全麵，不僅羅列瞭經典文獻，還收錄瞭近年的重要進展，為讀者開闢瞭進一步深入研究的路徑。總的來說，這本書的齣版質量本身，就已經達到瞭一個極高的標準，它不僅僅是一本知識的載體，更是一件值得被珍藏的學術工藝品。它嚮讀者發齣瞭一個明確的信號：我們對待知識的態度是嚴肅且尊重的。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的語言風格，說它是“學術的”，可能還略顯保守瞭些，更準確地說，它充滿瞭古典的學術美學。它的句子結構往往很長，充滿瞭從句和復雜的修飾語，充滿瞭拉丁文式的邏輯連接，節奏感非常緩慢而莊重。閱讀時，我感覺自己仿佛置身於一間堆滿瞭舊書和黃銅儀器的圖書館裏，空氣中彌漫著曆史的沉澱感。它很少使用現代流行語或過於直白的解釋，而是傾嚮於使用精確定義的專業術語，這無疑提高瞭閱讀門檻，但也確保瞭信息的純粹性。對於那些習慣瞭快餐式知識輸齣的讀者來說，這可能是一道坎，但一旦你適應瞭它的節奏，你會發現這種深沉的錶達方式反而能帶來更深層次的理解。它迫使你慢下來，去品味每一個概念的內涵，去感受作者構建理論時的那種慎之又慎。這本書更像是一部需要被“研讀”而非“閱讀”的作品，它奬勵那些願意投入時間和耐心的求知者。

評分☆☆☆☆☆

這本書中關於係統穩定性和突變理論的部分，簡直是一場藝術級的展示。作者似乎有一種魔力，能將那些抽象到近乎虛無的數學概念，通過巧妙的比喻和圖示，轉化為可感知的物理圖像。例如，他對“勢壘穿越”的描述，不再是枯燥的薛定諤方程解，而是描繪成一滴水珠在復雜地形上尋找最低點的動態過程，生動而富有啓發性。然而，這種啓發性並非廉價的娛樂，它背後支撐的是極其紮實的數學工具。更讓我印象深刻的是，作者在處理復雜係統中的隨機性和確定性交織時所展現的哲學洞察。他似乎在探討的不僅僅是物理規律，而是關於“有序”與“無序”永恒辯證關係的深層思考。這本書的價值在於，它成功地在“硬核的數學證明”和“宏大的物理直覺”之間架起瞭一座堅固的橋梁，讓讀者在掌握工具的同時，不失對現象本身的敬畏之心。它是一次對復雜性科學邊界的嚴肅探索。