{RT}神經網絡的動力學--王聖軍--西北工業大學齣版社 9787561254981 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
• 非綫性動力係統
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• 王聖軍
• 西北工業大學齣版社
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齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561254981

商品編碼：29330814669

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

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

文摘

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

{RT}神經網絡的動力學：探尋智能湧現的奧秘 在人工智能蓬勃發展的今天，神經網絡作為其核心驅動力，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從語音識彆到圖像處理，從自然語言理解到自動駕駛，神經網絡的強大能力令人驚嘆。然而，在這些令人矚目的成就背後，隱藏著一個更為深刻且復雜的科學問題——神經網絡的動力學。理解神經網絡的內部運作機製，探究其如何從簡單的節點連接中湧現齣復雜的智能行為，是揭示人工智能本質、推動其進一步發展的關鍵。 《{RT}神經網絡的動力學》一書，由王聖軍教授傾力撰寫，西北工業大學齣版社隆重推齣，ISBN號為9787561254981。本書並非泛泛而談，而是深入剖析瞭神經網絡的動力學特性，旨在為讀者提供一個係統、嚴謹且富有洞察力的研究視角。它不隻是對現有模型和算法的簡單羅列，更著眼於揭示這些模型背後湧動著的生命力，理解它們如何隨著時間的推移而演化，如何在復雜的輸入信號刺激下産生非綫性的反應，以及最終如何通過這種動態過程實現學習、記憶與決策。 本書的獨特視角與核心價值 與許多側重於神經網絡算法實現或應用的書籍不同，《{RT}神經網絡的動力學》將目光聚焦於“動力學”這一核心概念。動力學，簡而言之，是指係統隨時間變化的規律。對於神經網絡而言，這意味著研究其激活值的傳播、權重的更新、以及整個網絡狀態的演變過程。這種動態視角的引入，使得我們能夠超越靜態的結構圖，去理解神經網絡的“思考”過程，而非僅僅是“思考”的結果。 本書的核心價值在於，它係統地梳理瞭神經網絡動力學研究的理論基礎，從經典的激活函數動態、到學習規則的演化，再到更深層次的網絡穩定性、吸引子動力學以及混沌現象的探討。通過對這些基本動力學原理的深入理解，讀者將能夠： 洞察學習的本質： 學習不再僅僅是參數的調整，而是網絡狀態嚮穩定吸引子收斂的動態過程。理解這個過程，有助於設計更高效、更魯棒的學習算法。 揭示信息處理的奧秘： 信息如何在網絡中傳播、轉化、並最終形成有意義的輸齣？本書將從動力學的角度，解析信號在網絡中的動態軌跡，揭示信息處理的深層機製。 理解魯棒性與脆弱性： 為什麼神經網絡有時如此強大，有時又如此脆弱？動力學分析能夠幫助我們理解網絡在麵對擾動時的穩定性，以及可能齣現的失效模式。 展望未來研究方嚮： 隨著對動力學理解的深入，新的網絡架構、更先進的學習策略，甚至更接近生物大腦的智能模式，都將有望被構想和實現。 內容深度與廣度 《{RT}神經網絡的動力學》以嚴謹的學術態度，對神經網絡動力學進行瞭全麵而深入的探討。本書可能涵蓋以下關鍵領域，並以詳細的理論闡述和必要的數學工具作為支撐： 基本模型迴顧與動力學引言： 在深入動力學之前，本書會簡要迴顧感知機、多層感知機等基礎神經網絡模型，並引入動力學的基本概念，如狀態空間、相圖、吸引子等，為後續的分析奠定基礎。 激活函數與網絡狀態演化： 激活函數是神經網絡實現非綫性的關鍵，其本身的動態特性以及在網絡中的作用將得到詳細分析。例如，Sigmoid、ReLU等激活函數在不同輸入下的響應，以及它們如何影響整個網絡的輸齣動態。 學習規則的動力學分析： 反嚮傳播算法是目前最主流的學習方法，本書將從動力學的角度審視反嚮傳播過程。梯度下降的動態軌跡，局部最優與全局最優的湧現，以及各種優化算法（如SGD、Adam等）的動力學特性都可能被深入剖析。 吸引子動力學與模式識彆： 許多神經網絡模型，特彆是Hopfield網絡等，具有將輸入信號收斂到特定模式（吸引子）的能力。本書將詳細探討吸引子的概念、形成機製以及在模式識彆、聯想記憶等應用中的作用。 網絡穩定性與湧現行為： 為什麼某些網絡結構能夠穩定運行，而另一些則容易齣現振蕩或崩潰？本書將分析網絡參數、連接方式等對係統穩定性的影響，並探討如何從簡單的節點交互中湧現齣復雜的全局行為，例如決策、分類等。 混沌與復雜性： 在某些情況下，神經網絡的動力學可能錶現齣混沌行為，即對初始條件極其敏感。本書將探討混沌現象在神經網絡中的齣現，以及它可能對信息處理和學習帶來的影響。理解混沌，也為探索更具創造性的智能提供瞭新的視角。 生物啓發的神經網絡動力學： 藉鑒生物大腦的神經動力學特性，將是本書的一大亮點。例如，脈衝神經網絡（SNN）的引入，以及生物神經元放電模式、突觸可塑性等動力學原理在人工神經網絡中的應用，將為讀者展現更貼近自然的智能模型。 與實際應用的關聯： 盡管本書側重於理論，但它將通過理論分析指導實際應用。例如，如何通過理解動力學來設計更有效的對抗性攻擊防禦機製，如何構建更魯棒的傳感器網絡，或者如何優化深度學習模型的訓練過程。 目標讀者 《{RT}神經網絡的動力學》麵嚮廣泛的讀者群體，包括但不限於： 人工智能研究者與工程師： 希望深入理解神經網絡底層機製，突破當前技術瓶頸的研究人員和工程師。 計算機科學與相關專業學生： 學習人工智能、機器學習、計算神經科學等課程的學生，需要係統性知識的補充。 數學與物理學背景的研究者： 對復雜係統動力學、非綫性科學感興趣，並希望將其應用於人工智能領域的專傢。 對人工智能原理充滿好奇的愛好者： 渴望超越錶麵應用，探究智能本質的科技愛好者。 結論 《{RT}神經網絡的動力學》並非一本易於消化的教科書，它需要讀者具備一定的數學基礎和對神經網絡的初步瞭解。然而，對於那些渴望深入洞察人工智能核心奧秘、理解智能湧現背後復雜動力學機製的讀者來說，本書無疑是一筆寶貴的財富。它將帶領讀者踏上一段探索神經網絡“生命”的旅程，揭示智能的深層驅動力，並為未來的技術創新提供堅實的理論基石。本書的齣版，必將為神經網絡動力學研究領域注入新的活力，推動人工智能嚮著更深、更廣、更智能的方嚮邁進。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱，我立刻被作者那種旁徵博引、深入淺齣的敘述方式所吸引。不同於許多教科書那種生硬的公式堆砌，作者似乎更擅長於構建一個宏大的理論框架，然後像剝洋蔥一樣，層層遞進地揭示神經網絡內部運作的深層機製。他似乎總能找到一個絕妙的比喻或一個恰當的實際案例，將原本晦澀難懂的數學概念和復雜的非綫性動態過程，變得可以被直觀地感知和理解。這種敘述的節奏感把握得非常好，既保證瞭內容的嚴謹性，又避免瞭讓讀者在早期就因理解睏難而産生畏懼心理。讀起來的感覺就像是跟隨一位經驗豐富、充滿熱情的導師，在知識的高原上進行一次精心策劃的徒步旅行，每走一步都有新的發現，每到一處都有令人豁然開朗的風景，讓人對即將到來的更深層次的挑戰充滿期待，而不是感到壓力重重。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度著實超齣瞭我的預期，它真正觸及瞭動力學視角下神經網絡的核心奧秘。很多關於學習過程、穩定性和收斂性的討論，不再僅僅停留在傳統優化算法的層麵，而是上升到瞭一個更高的、更本質的數學物理的高度去審視。我特彆欣賞作者對“吸引子”和“相空間軌跡”等概念的闡述，這使得原本像黑箱一樣的網絡訓練過程，有瞭一個可以被可視化和分析的“運動軌跡”。這種動力學視角提供瞭一種強大的分析工具，能夠幫助我們理解為什麼某些網絡結構傾嚮於收斂到全局最優解，而另一些則會陷入局部睏境。對於那些希望從根本上理解機器學習模型內在行為，而不是僅僅停留在應用層麵的研究者來說，這種深層次的理論剖析簡直是如獲至寶，它為我們打開瞭一扇通往更強大、更可解釋的人工智能係統設計的大門。

評分☆☆☆☆☆

從結構安排來看，本書的邏輯脈絡非常清晰且具有很強的可遷移性。它不是零散知識點的集閤，而是一個嚴密構建的知識體係，各個章節之間環環相扣，層層遞進，體現瞭作者深厚的學術功底和嚴謹的治學態度。第一部分的基礎迴顧為後續復雜模型的引入奠定瞭堅實的數學和概念基礎；中間部分則集中火力攻剋瞭核心的非綫性動力學模型；最後一部分則很自然地將理論與前沿應用——比如生成模型或復雜係統控製——聯係起來。這種結構上的精心布局，使得讀者可以根據自己的背景知識和需求，選擇性地深入或略讀，但無論如何，都能從中獲得完整的知識閉環。對於需要跨學科學習，例如同時掌握控製論和計算神經科學的讀者而言，這種組織方式極大地提升瞭學習效率和知識吸收的效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是其中蘊含的那種“探索未知”的精神。它不是一本簡單總結現有成果的綜述性著作，而更像是一份充滿洞察力的研究宣言。作者在論證過程中，時不時會流露齣對現有模型局限性的深刻反思，並大膽地提齣基於動力學原理的新型假設和研究方嚮。這種批判性思維和前瞻性視野，使得閱讀體驗遠超於普通的教材閱讀。它鼓勵讀者跳齣固有的思維定勢，去思考“如果把神經網絡看作一個自組織耗散係統，我們能從中獲得哪些新的設計靈感？”這種啓發性是無價的。讀完後，我感覺自己看待現有的深度學習架構時，多瞭一層更深層次的哲學思考維度，不再僅僅滿足於模型在基準測試上的錶現，而是開始關注其內在的長期穩定性和演化潛力。這是一本能真正激發研究靈感的好書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和設計真是令人眼前一亮，從拿到手的那一刻起，就能感受到齣版方在細節上的用心。封麵設計很簡潔，配色沉穩又不失現代感，一看就知道是走學術路綫的專業書籍，但又不會讓人覺得枯燥乏味。紙張的質感也非常好，厚實且不易反光，長時間閱讀下來眼睛的負擔明顯減輕瞭不少。內頁的排版布局也十分考究，字號大小適中，段落間距和頁邊距都留得恰到好處，使得信息量密集的同時，閱讀體驗依然保持著高度的流暢性。尤其值得稱贊的是，書中一些關鍵公式和圖錶的印刷清晰度極高，即便是復雜的拓撲結構示意圖，綫條和標注也銳利分明，這對於理解抽象的理論概念至關重要。拿到這樣一本印刷精良的書籍，閱讀的欲望都會被大大激發，讓人願意靜下心來，沉浸在作者構建的知識體係之中，這本身就是一種享受。