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： 悅讀時光圖書專營店

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561254981

商品編碼：29402598431

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》 深度解析仿生智能的內在機製與通信潛能 本書並非直接呈現神經網絡的構造與應用，而是將目光聚焦於其更深層、更本質的“動力學”層麵。它旨在為讀者構建一個理解神經網絡內部湧現行為、信息傳遞機製以及與外部環境交互方式的理論框架。我們將從仿生智能的視角齣發，探究生物神經係統如何以動態的方式處理信息，並從中汲取靈感，剖析人工神經網絡在這一過程中的共性與差異。本書的核心在於揭示神經網絡在信息處理、學習演化、適應環境過程中所展現齣的豐富而復雜的動力學特性，以及這些特性在電子與通信領域的潛在應用價值。 第一篇：仿生神經係統的動力學基礎 在信息時代，我們對智能的追求從未停止，而模仿自然界最精妙的智能體——生物大腦，無疑是其中一條至關重要的路徑。本書的起點，便是深入理解生物神經係統所展現齣的令人驚嘆的動力學特性。 神經元作為動態節點的湧現 生物神經元並非簡單的開關，而是一個高度動態的單元。其膜電位隨時間變化，通過整閤輸入信號，在達到閾值時産生脈衝（動作電位）。這種脈衝式的通信方式，以及隨之而來的“靜息”與“激活”狀態的循環，構成瞭神經網絡信息處理的最基本動力學。我們將探討不同類型的神經元模型，如Hodgkin-Huxley模型、Integrate-and-Fire模型等，不僅僅是它們的數學描述，更重要的是理解它們如何通過內在的生物化學和電生理機製，展現齣復雜的興奮性、抑製性以及興奮性-抑製性平衡的動力學行為。例如，某些神經元能夠錶現齣“適應性”行為，即在持續刺激下，其發放頻率會逐漸降低，這種動態行為對於過濾冗餘信息、突齣變化信號至關重要。 突觸的可塑性與信息編碼的動態演化 神經網絡的強大之處在於其連接的靈活性，即突觸的可塑性。突觸強度並非固定不變，而是根據神經元之間的活動曆史而動態調整。Hebbian學習規則，“同時發放，同時連接”（Neurons that fire together, wire together）隻是一個基礎。更復雜的機製，如長時程增強（LTP）和長時程抑製（LTD），允許突觸在時間尺度上發生顯著變化，從而實現學習和記憶。本書將深入分析這些突觸可塑性規則的動力學方程，探討它們如何在網絡層麵引發信息編碼的動態重組。例如，在學習新模式時，某些突觸連接會增強，而另一些則會減弱，這是一種動態的“模式匹配”過程。我們將研究不同時間常數的突觸可塑性如何影響網絡的記憶容量和遺忘速率，以及這些動力學過程如何與生物體在不斷變化的環境中適應和學習緊密相連。 大規模神經網絡的集體動力學與模式生成 當數以億計的神經元通過 trillions 級彆的突觸連接在一起時，會湧現齣何種令人難以置信的集體行為？本書將超越單個神經元和突觸的視角，關注大規模神經網絡的整體動力學。我們將探討神經網絡如何通過局部相互作用産生全局模式，例如振蕩（Oscillations）。不同頻率和相位的振蕩被認為在大腦中扮演著重要的信息整閤和通信角色。我們將研究神經網絡如何通過同步（Synchronization）和去同步（Desynchronization）來協調活動，這對於注意力、感知和運動控製至關重要。此外，我們還將審視神經網絡如何湧現齣“吸引子”（Attractors）狀態，這些穩定的狀態可以被看作是網絡的“記憶”或“決策”，一旦進入，網絡傾嚮於保持在該狀態。理解這些集體動力學，例如不同振蕩模式的相互作用，以及如何形成穩定的吸引子，是揭示大腦高級功能的基礎。 第二篇：人工神經網絡的動力學映射與計算範式 生物神經係統為我們提供瞭靈感的源泉，而人工神經網絡則是我們嘗試在計算設備上重現智能的嘗試。本書將重點分析人工神經網絡內部的動力學特性，並將其與生物係統進行對比，探究其計算範式。 激活函數與非綫性動力學的本質 人工神經元的核心在於其激活函數，它引入瞭非綫性，這是神經網絡能夠學習復雜模式的關鍵。Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函數，雖然數學形式各異，但它們共同的作用是將輸入的加權和轉化為輸齣的非綫性響應。本書將分析不同激活函數的動力學特性，例如ReLU的“死亡神經元”問題，以及它們如何影響網絡的梯度下降學習過程。我們將探討激活函數在網絡中的“分岔”（Bifurcation）行為，即在輸入變化到一定程度時，輸齣會發生突變的現象，這在模擬某些感知閾值和決策機製時具有重要意義。 權重更新的動力學軌跡與學習過程 神經網絡的學習過程，本質上是權重參數隨時間變化的動力學過程。梯度下降及其各種變體（如SGD, Adam）定義瞭網絡參數在損失函數“地形”上的移動軌跡。本書將深入分析這些優化算法的動力學特性，包括它們的收斂速度、穩定性以及在復雜損失景觀中的行為。我們將研究學習率調度策略如何影響權重的動態演化，以及它們如何幫助網絡跳齣局部最小值，找到更好的全局解。此外，我們還將探討正則化技術（如L1, L2, Dropout）對權重更新動力學的影響，它們如何在訓練過程中限製權重的增長，防止過擬閤，從而影響網絡的泛化能力。 深度神經網絡的層間信息流動與分層動力學 深度神經網絡的強大之處在於其多層結構，信息在層與層之間逐級傳遞和轉換。本書將分析這種分層結構所帶來的信息流動動力學。我們將研究在前嚮傳播過程中，信息是如何被提取、抽象並轉換的。每一層都可以被視為一個復雜的非綫性變換器，其輸齣成為下一層的輸入，形成一個動態的計算鏈。我們還將探討反嚮傳播算法的動力學，它如何通過鏈式法則將誤差信號從輸齣層逆嚮傳播，指導權重更新。理解信息在深層網絡中的傳播路徑、激活模式的演變以及梯度流動的動力學，對於設計更深、更有效的網絡結構至關重要。例如，梯度消失或爆炸問題，正是深層網絡動力學失衡的典型錶現。 第三篇：神經網絡動力學在電子與通信領域的潛在應用 神經網絡的動力學特性不僅是理論研究的焦點，更蘊含著革新電子與通信領域的巨大潛力。本書的最後一篇，將聚焦於這些動力學原理如何在實際應用中落地。 通信信道的動態建模與信號恢復 通信信道並非靜態恒定的，而是受到噪聲、衰落、乾擾等多種動態因素的影響。神經網絡的自適應動力學特性，使其成為動態信道建模的有力工具。我們可以利用RNNs或LSTMs來學習信道的時變特性，從而進行更精確的信道均衡和信號恢復。例如，在無綫通信中，多徑效應會導緻信號失真，具有記憶能力的神經網絡可以動態地捕捉並補償這種失真。此外，基於神經網絡的信道狀態信息（CSI）預測，也可以提高通信係統的魯棒性和吞吐量。 高效的編碼與解碼機製的動力學設計 在信息論和通信編碼領域，神經網絡可以被設計為高效的編碼器和解碼器。例如，通過訓練神經網絡來學習信源的統計特性，並生成更緊湊的錶示（壓縮編碼），或者設計能夠抵抗噪聲乾擾的糾錯碼（信道編碼）。這些神經網絡的解碼器，其內在的動力學可以被設計成一種迭代式的“推理”過程，在接收端不斷地對原始信號進行重構和優化，直到達到一個穩定的、最有可能的原始信息狀態。這種迭代式的動力學，可以看作是一種受生物啓發的信息恢復機製。 自適應與魯棒的網絡協議與資源管理 在復雜的通信網絡中，流量擁堵、節點故障、資源分配不均等問題普遍存在。神經網絡的自適應動力學，使其能夠處理這些動態、不可預測的環境。我們可以訓練神經網絡來動態地路由數據包，優化網絡拓撲，或者進行實時的資源分配。例如，基於強化學習的神經網絡可以學會根據網絡實時狀況，動態調整通信協議的參數，以最大化吞吐量或最小化延遲。這種動態決策能力，使得網絡能夠更好地應對突發事件和變化的環境。 分布式神經網絡的協同動力學與感智融閤 未來通信係統將更加強調分布式計算和協同工作。分布式神經網絡，例如在物聯網設備或邊緣計算節點上運行的單元，它們的協同動力學尤為關鍵。本書將探討如何設計這些分布式神經網絡，使其能夠通過本地信息和有限的通信，湧現齣全局最優的決策或行為。這種協同動力學，對於實現大規模的感智融閤（Sensory-Intelligence Fusion）至關重要，例如，多個傳感器節點通過神經網絡協同分析環境數據，從而做齣更準確的判斷。 結語 《神經網絡的動力學：電子與通信》並非一本簡單的技術手冊，它是一次對智能本質的深度探索，一次對仿生機製的細緻剖析，以及一次對未來通信技術潛能的展望。通過深入理解神經網絡內部的動力學湧現，我們不僅能更好地掌握現有技術，更能為下一代智能電子與通信係統的設計與發展，提供堅實的理論基石和創新的驅動力。本書旨在激發讀者從更深層次思考“智能”與“通信”的內在聯係，以及如何利用動態的計算原理，去構建更加智能、高效、魯棒的未來係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就散發齣一種嚴謹而深邃的科技感，深藍色搭配銀色的流綫型圖案，似乎預示著書中將要探索的神經網絡那復雜而動態的內在機製。我一直對機器學習和人工智能領域抱有濃厚的興趣，尤其是那些能夠從根本上解釋模型行為的理論基礎。我希望能在這本書中找到對神經網絡內部“思考”過程的深入剖析，比如激活函數的選擇如何影響信息傳遞的路徑，權重和偏置的更新機製如何驅動模型的學習，以及各種優化算法背後隱藏的數學原理。我尤其期待書中能夠提供一些關於如何診斷和解決模型訓練中常見問題的實用技巧，例如梯度消失或爆炸、過擬閤、欠擬閤等。如果書中能夠穿插一些經典的神經網絡模型（如CNN、RNN、Transformer）的動力學分析，並輔以清晰的圖示和直觀的比喻，那將是對我非常有價值的補充。我希望這本書不是單純羅列公式和定理，而是能夠引導讀者真正理解神經網絡的“生命力”和“進化”過程，為我未來在人工智能領域的深入研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“神經網絡的動力學”觸動瞭我對這個領域最深層次的好奇心。我一直覺得，與其說神經網絡是“學習”，不如說它是一種“動態演化”的過程。我希望能在這本書中找到對“激活”和“傳播”這些基本動作背後更深層次的解釋。比如，當數據流過網絡時，每一個神經元的狀態是如何隨著時間變化的？這種變化是否遵循某種物理學或數學上的規律？我特彆想知道，書中會不會從“吸引子”或“不動點”的角度來解釋神經網絡的收斂性，以及為什麼不同的初始化或者不同的數據順序會導緻不同的最終結果。如果書中能夠探討不同網絡架構（例如前饋網絡、循環網絡）在動力學特性上的差異，並給齣相應的數學描述，那對我來說將是非常有價值的。我期待這本書能提供一些更具普適性的理論框架，幫助我理解各種神經網絡模型背後的“共同語言”，而不是僅僅停留在對某個特定模型的理解上。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的題目時，腦海中立刻浮現齣一些關於“湧現”和“自組織”的概念。神經網絡之所以神奇，恰恰在於其低層單元的簡單交互，卻能湧現齣如此復雜的智能行為。我希望這本書能夠揭示隱藏在這些簡單規則背後的“動態之美”。我期待書中能夠從非綫性動力學、統計物理等角度切入，解釋神經網絡的參數如何隨著時間演化，形成復雜的“吸引子網絡”或者“相空間結構”。我尤其關注書中是否會探討神經網絡的“魯棒性”和“泛化能力”與這些動力學特性之間的關聯。如果書中能提供一些理論分析工具，讓我能夠預測神經網絡在麵對噪聲或對抗性攻擊時的錶現，或者理解為什麼某些模型更容易過擬閤，那將是這本書的巨大價值所在。我希望這本書能夠帶領我跳齣“黑箱”的思維模式，去理解神經網絡內部那股“驅動力”是如何工作的。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，就被它沉甸甸的質感和封麵印刷的細節所吸引。我之前接觸過一些關於神經網絡的應用層麵的書籍，但總感覺少瞭點什麼，總是在“知其然”而不知“其所以然”。我渴望瞭解的是，當一堆神經元和連接被搭建起來後，它們是如何隨著時間的推移和數據的輸入而不斷調整自身，最終展現齣智能行為的。我猜想書中會探討諸如吸引子、相空間、分岔等在動力學係統中常見的概念，並嘗試用它們來解釋神經網絡的訓練過程，甚至是模擬不同網絡結構的穩定性與魯棒性。我非常期待書中能提供一些前沿的研究視角，比如關於深度神經網絡的混沌動力學、分形特性，或是與生物神經網絡的類比研究。如果書中能有一些關於如何利用動力學理論來設計更有效、更具解釋性的神經網絡模型的方法論，那將是巨大的驚喜。我希望這本書能打開我理解神經網絡的另一扇窗戶，讓我從更宏觀、更本質的角度去審視這個迷人的領域。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望能夠更深入地理解神經網絡的“進化”過程，而不僅僅是停留在錶麵上的應用。我相信，任何復雜的係統，其背後都有其內在的動力學規律在驅動。我希望能在這本書中找到關於如何通過數學模型來描述和預測神經網絡在訓練過程中狀態的變化，例如它如何在巨大的參數空間中“遊走”，以及最終收斂到什麼狀態。我特彆關注書中是否會涉及一些關於學習率調度、正則化技術等與動力學過程緊密相關的理論解釋。如果書中能夠提供一些可視化的工具或方法，來展示神經網絡在訓練不同階段的狀態演變，那就太棒瞭。我希望通過閱讀這本書，能夠提升我對神經網絡模型的“診斷”能力，理解為什麼某些模型會錶現齣不穩定的行為，或者為什麼在特定數據集上會遇到瓶頸。我對這本書寄予厚望，希望能它能成為我理解復雜智能係統底層機製的“啓濛之書”。