時滯遞歸神經網絡 王林山 9787030205339 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王林山 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 遞歸神經網絡
• 時滯神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 控製理論
• 信號處理
• 係統建模
• 人工智能

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030205339

商品編碼：29520796019

包裝：平裝

齣版時間：2008-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	時滯遞歸神經網絡
作者	王林山
定價	45.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030205339
齣版日期	2008-04-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	12k
商品重量	0.400Kg

內容簡介

本書係統地介紹瞭時滯遞歸神經網絡中的重要問題．主要內容包括時滯遞歸神經網絡的初邊值問題、平衡態、周期解、概周期解、穩定性、魯棒性、不變性、吸引性和吸引子的存在性及其空間位置的估計等問題。 本書可供理工科院校數學、應用數學、非綫性科學、計算機科學、通信和信息科學、智能控製、人工智能及生物工程等相關專業的大學生、研究生、教師以及有關科學工作者學習與參考。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

時滯遞歸神經網絡：理論、模型與應用 引言 在現代科學研究和工程實踐中，處理時變係統和復雜動態行為的需求日益增長。許多現實世界中的現象，例如生物係統的信號傳遞、經濟係統的波動、氣候變化以及通信網絡中的數據傳輸，都錶現齣顯著的時間延遲特性。傳統的神經網絡模型在刻畫這些具有“記憶”和“慣性”的係統時，往往顯得力不從心。因此，如何有效地將時間延遲這一核心特徵融入神經網絡模型，成為瞭一項重要的研究課題。時滯遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks with Time Delays, RNN-TD）正是在這樣的背景下應運而生，並迅速成為研究的熱點。 本書《時滯遞歸神經網絡》旨在係統、全麵地闡述時滯遞歸神經網絡的理論基礎、核心模型、關鍵算法以及在各個領域的廣泛應用。本書麵嚮對神經網絡、控製理論、信號處理、機器學習以及相關工程技術領域有一定基礎的讀者，希望能夠為他們提供一個深入理解時滯遞歸神經網絡的平颱，並激發他們在該領域進一步探索和創新的靈感。 第一章 緒論 本章將首先介紹時滯遞歸神經網絡的産生背景和研究意義。我們將從分析現實世界中普遍存在的時間延遲現象入手，闡釋為何傳統的非時滯模型在處理這類問題時存在局限性。隨後，我們將梳理時滯遞歸神經網絡的發展曆程，簡要介紹其發展脈絡和重要的裏程碑式研究成果。接著，本章將對本書的研究內容、章節安排進行概覽，並明確本書的研究目標和預期貢獻，為後續章節的學習和研究奠定堅實的基礎。 第二章 時滯遞歸神經網絡的基本理論 本章將深入探討時滯遞歸神經網絡的理論基石。我們將首先迴顧和介紹與時滯係統相關的經典控製理論概念，例如穩定性理論、可控性與可觀性等，並重點分析這些理論在引入時滯後的變化和挑戰。隨後，我們將詳細闡述時滯遞歸神經網絡的基本構成要素，包括神經元模型、連接權重、激活函數以及引入的時間延遲機製。通過嚴謹的數學推導，我們將建立起時滯遞歸神經網絡的數學模型，並分析其與傳統遞歸神經網絡在結構和動力學上的根本區彆。此外，本章還將初步探討時滯對神經網絡動態行為的影響，例如可能齣現的周期振蕩、混沌行為等。 第三章 時滯遞歸神經網絡的建模方法 針對不同形式和復雜度的時滯遞歸神經網絡，本章將係統介紹多種有效的建模方法。我們將從最基礎的離散時間時滯模型齣發，逐步引入連續時間時滯模型、分布式時滯模型以及具有多個延遲的復雜時滯模型。對於每一種模型，我們將詳細解析其數學錶述、參數含義以及建模的適用範圍。本章還將探討如何根據實際問題特點，選擇閤適的時滯遞歸神經網絡模型，並介紹一些常用的模型選擇原則和依據。通過對不同建模方法的深入剖析，讀者將能夠掌握構建適用於特定應用場景的時滯遞歸神經網絡模型的能力。 第四章 時滯遞歸神經網絡的學習算法 神經網絡的核心在於其學習能力，即通過訓練數據調整模型參數以完成特定任務。本章將重點介紹適用於時滯遞歸神經網絡的學習算法。我們將首先迴顧和分析傳統遞歸神經網絡的學習算法，如反嚮傳播算法（Backpropagation）及其變種，並重點討論這些算法在引入時滯後所麵臨的挑戰，例如梯度的消失或爆炸問題，以及如何解決這些問題。隨後，我們將詳細介紹針對時滯遞歸神經網絡的特有學習算法，包括但不限於： 基於梯度下降的算法： 詳細推導時滯遞歸神經網絡的梯度計算方法，並介紹如梯度截斷（Truncated Backpropagation Through Time, TBPTT）等改進算法，以及如何處理延遲帶來的纍積效應。 基於優化理論的算法： 介紹一些更高級的學習算法，例如基於牛頓法、擬牛頓法或其他二階優化方法的學習策略，以及如何將這些算法應用於時滯遞歸神經網絡的參數更新。 基於生物啓發式算法的算法： 探討將遺傳算法、粒子群優化等全局搜索算法應用於時滯遞歸神經網絡的學習，尤其是在參數空間復雜或容易陷入局部最優的情況下。 在綫學習與增量學習算法： 針對處理連續輸入數據流或模型需要不斷適應新數據的場景，介紹相應的在綫學習和增量學習算法，並討論其在時滯係統中的適用性。 本章將通過具體的數學推導和算法僞代碼，使讀者能夠清晰地理解各種學習算法的原理和實現細節。 第五章 時滯遞歸神經網絡的穩定性分析 時滯遞歸神經網絡的穩定性是評估其性能和可靠性的關鍵指標。本章將深入探討時滯遞歸神經網絡的穩定性分析方法。我們將迴顧和介紹經典時滯係統穩定性理論，包括Lyapunov-Krasovskii泛函方法、綫性矩陣不等式（LMI）方法等。隨後，我們將重點闡述如何將這些理論應用於時滯遞歸神經網絡的穩定性分析。我們將詳細推導穩定性判據，並介紹一些實用的分析工具和技術，例如如何判斷不同類型時滯（固定時滯、時變時滯、分布時滯）下的穩定性，以及如何設計控製器以保證係統的穩定性。本章將結閤具體算例，展示如何利用這些理論工具分析時滯遞歸神經網絡的穩定性，並為設計更魯棒的網絡提供理論指導。 第六章 時滯遞歸神經網絡的理論擴展與變種 為瞭更好地應對現實世界中更加復雜和多樣化的時滯問題，研究人員對基礎的時滯遞歸神經網絡模型進行瞭大量的理論擴展和變種設計。本章將介紹一些重要的時滯遞歸神經網絡的擴展形式，包括： 具有狀態延遲和輸入延遲的混閤時滯網絡： 分析同時存在狀態延遲和輸入延遲時，網絡動力學特性的變化以及相應的建模與學習方法。 分布式時滯遞歸神經網絡： 探討延遲不是一個固定值，而是分布在一個區間內的情況，分析其對網絡行為的影響，以及如何進行建模和學習。 具有脈衝時滯的遞歸神經網絡： 關注神經元信號傳遞過程中可能齣現的短暫脈衝延遲，分析其對網絡信息處理能力的影響。 具有記憶細胞的時滯遞歸神經網絡： 藉鑒長短期記憶（LSTM）和門控循環單元（GRU）的思想，設計具有更長遠記憶能力的時滯遞歸神經網絡，並探討其在處理長時依賴問題上的優勢。 捲積時滯遞歸神經網絡： 將捲積操作與時滯遞歸神經網絡相結閤，以捕捉局部時空特徵，並討論其在圖像序列、視頻分析等領域的應用潛力。 本章將詳細介紹這些變種模型的結構特點、數學錶達以及它們在解決特定問題時的獨特優勢。 第七章 時滯遞歸神經網絡在預測與控製領域的應用 時滯遞歸神經網絡在處理具有時變特性和延遲動態的預測與控製問題方麵展現齣強大的能力。本章將重點介紹其在以下領域的具體應用： 時間序列預測： 闡述時滯遞歸神經網絡如何用於股票價格預測、經濟指標預測、天氣預報等，並展示其相對於傳統預測模型的優勢。 係統辨識： 介紹如何利用時滯遞歸神經網絡辨識具有未知時滯動態的係統模型，為後續的控製設計提供基礎。 過程控製： 探討時滯遞歸神經網絡在化工過程控製、機器人軌跡跟蹤、無人駕駛係統等領域的應用，以及如何設計基於該模型的控製器。 信號處理： 分析時滯遞歸神經網絡在信號去噪、信號濾波、信號重建等方麵的應用，特彆是在存在延遲乾擾的信號處理場景。 本章將通過實際案例分析，展示時滯遞歸神經網絡在這些領域的具體實現過程、取得的效果以及麵臨的挑戰。 第八章 時滯遞歸神經網絡在生物醫學領域的應用 生物醫學領域是時滯現象普遍存在的典型場景，時滯遞歸神經網絡在該領域具有重要的應用價值。本章將重點介紹其在以下方麵的應用： 神經信號處理與建模： 分析神經信號傳遞中的時滯，並利用時滯遞歸神經網絡建模大腦信息處理過程，例如腦電圖（EEG）、腦磁圖（MEG）信號的分析。 生理信號監測與診斷： 探討時滯遞歸神經網絡在心電圖（ECG）、肌電圖（EMG）等生理信號的監測、異常檢測與輔助診斷中的應用。 藥物動力學與藥效學建模： 分析藥物在體內的吸收、分布、代謝和排泄過程中存在的時滯，並利用時滯遞歸神經網絡建立藥物作用模型，預測藥物療效。 疾病發展預測與早期預警： 結閤患者的病史、生理指標等時序數據，利用時滯遞歸神經網絡預測疾病的發展趨勢，並實現早期預警。 本章將通過具體的生物醫學數據分析案例，展示時滯遞歸神經網絡在該領域的實際應用效果。 第九章 時滯遞歸神經網絡在其他領域的應用 除瞭預測控製和生物醫學領域，時滯遞歸神經網絡在其他眾多領域也展現齣廣泛的應用前景。本章將對這些應用進行概覽和介紹： 通信網絡： 分析通信係統中數據傳輸的時滯，以及時滯遞歸神經網絡在網絡流量預測、擁塞控製、信道均衡等方麵的應用。 金融工程： 探討金融市場中價格波動、交易延遲等時滯特性，以及時滯遞歸神經網絡在風險管理、高頻交易策略、欺詐檢測等方麵的應用。 智能製造與工業物聯網： 分析工業生産過程中設備運行、傳感器反饋、指令執行等存在的時滯，以及時滯遞歸神經網絡在設備故障診斷、預測性維護、生産過程優化等方麵的應用。 自然語言處理： 盡管傳統RNN在NLP領域應用廣泛，但考慮句子內部的依賴關係和上下文的建立也存在一定的“時滯”效應，本章將探討如何將時滯概念融入NLP模型，以捕捉更深層次的語義信息。 機器人學： 分析機器人感知、決策和執行過程中存在的各種時滯，以及時滯遞歸神經網絡在機器人導航、避障、多機器人協同等方麵的應用。 本章將通過簡要的案例介紹，展示時滯遞歸神經網絡在這些領域的創新應用潛力。 第十章 挑戰與未來發展方嚮 盡管時滯遞歸神經網絡已經取得瞭顯著的研究進展和廣泛的應用，但在理論和實踐層麵仍然存在一些挑戰。本章將對當前麵臨的主要挑戰進行梳理和分析，包括： 理論分析的復雜性： 時滯係統的穩定性、收斂性等理論分析仍然具有相當的難度，需要更有效的分析工具和方法。 模型訓練的效率： 引入時滯使得模型的參數量和計算復雜度增加，導緻訓練過程更加耗時，需要更高效的學習算法和硬件加速技術。 可解釋性問題： 像其他深度學習模型一樣，時滯遞歸神經網絡的可解釋性仍然是一個難題，理解其內部決策機製對實際應用至關重要。 對噪聲和擾動的魯棒性： 如何提高時滯遞歸神經網絡對噪聲和外界擾動的魯棒性，確保其在復雜真實環境下的可靠性。 大規模與實時應用： 如何將時滯遞歸神經網絡有效地應用於大規模數據集和實時處理場景，需要進一步優化模型結構和算法。 在識彆這些挑戰的基礎上，本章還將展望時滯遞歸神經網絡未來的發展方嚮，包括： 與其他深度學習模型的融閤： 將時滯遞歸神經網絡與捲積神經網絡（CNN）、Transformer等先進模型相結閤，以發揮各自優勢，解決更復雜的問題。 自適應時滯估計與學習： 開發能夠自動估計和適應未知時滯的模型，進一步提升模型的普適性。 因果推斷與時滯建模： 探索將因果推斷的理論與時滯建模相結閤，以更深入地理解時滯對係統行為的影響。 新的激活函數與網絡結構設計： 持續探索更適閤處理時滯信息的激活函數和網絡結構。 跨學科的應用探索： 鼓勵與其他學科的研究者閤作，將時滯遞歸神經網絡應用於更多未被充分挖掘的領域。 結論 本書《時滯遞歸神經網絡》係統地介紹瞭這一重要神經網絡模型的核心理論、建模方法、學習算法、穩定性分析以及在多個關鍵領域的應用。我們相信，通過對本書內容的深入學習和理解，讀者將能夠全麵掌握時滯遞歸神經網絡的精髓，並能夠將其有效地應用於自身的研究和工程實踐中。隨著科學技術的不斷發展，時滯遞歸神經網絡必將在未來的研究和應用中扮演越來越重要的角色，為解決復雜動態係統問題提供強大的工具和創新的思路。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《時滯遞歸神經網絡》這本書，我翻瞭翻目錄，感覺這本書的立意非常深遠。作為一個對計算科學抱有好奇心的人，我一直認為，很多時候，理論的進步就來自於對看似“不完美”之處的深入挖掘。時滯，在我看來，就是神經網絡模型中一個極具潛力的“不穩定因素”，但書中似乎就是要探索如何駕馭它，讓它為我所用。 我特彆感興趣的是，書中會如何闡述時滯對神經網絡動力學行為的影響。我猜想，時滯的引入，可能會讓原本相對平穩的神經網絡，錶現齣更豐富的動態特性，比如周期性振蕩、混沌現象，甚至 Bifurcation（分岔）等。這些復雜的動力學行為，往往是許多自然現象的根源，如果神經網絡能夠模仿這些特性，那麼它在模擬真實世界方麵，可能會有巨大的飛躍。 在數學分析方麵，我尤其希望能從書中學習到如何處理時滯帶來的挑戰。傳統的神經網絡穩定性分析方法，可能需要針對時滯進行調整和擴展。我不知道書中是否會介紹一些新的分析工具，或者如何巧妙地應用現有的工具，來判斷時滯遞歸神經網絡的收斂性、吸引子性質，以及是否存在全局漸近穩定。嚴謹的數學推導，對於理解模型的本質至關重要。 從應用的角度來看，我也在暢想這本書可能會提供哪些新的思路。比如，在需要精確建模時間延遲的係統中，如通信網絡、控製係統，甚至生物體的生理節律，時滯遞歸神經網絡會不會成為一種更理想的工具？它是否能夠更好地捕捉信號在時間上的衰減、扭麯，以及不同時間點信號之間的交互作用？ 總的來說，這本書對我來說，不僅僅是關於一個特定的神經網絡模型，更像是對“時間”這個抽象概念如何在計算模型中扮演關鍵角色的深入探索。我期待著在閱讀過程中，能夠獲得對復雜係統動力學和時間序列分析的更深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

《時滯遞歸神經網絡》這本書，我纔剛剛開始觸碰它的目錄和前言，就被那種撲麵而來的學術氣息所吸引。雖然我並非是該領域的資深研究者，但長期以來，我對人工智能以及更深層次的計算模型都抱有濃厚的興趣。時滯這個概念，總給我一種“延遲的智慧”的感覺，仿佛是在模擬真實世界中，信息傳遞並非瞬時，而是存在著微妙的時間差。 我特彆好奇，書中會如何解釋時滯這個“副作用”如何被轉化成一種“強化劑”，去提升神經網絡的錶現。我個人推測，在處理序列數據時，比如語音識彆或者視頻分析，時滯的存在或許能夠幫助模型更好地捕捉到數據中的時間依賴性和上下文關聯性。不知道書中是否會詳細介紹一些經典的引入時滯的遞歸神經網絡模型，比如，在傳統的RNN中加入反饋延遲，或者構建全新的具備內稟時滯的網絡結構。 另外，我對書中可能涵蓋的理論分析方法非常期待。神經網絡的穩定性是一個至關重要的問題，尤其是當引入瞭時滯這樣可能引起振蕩和不穩定性的因素後。我希望能從中學習到一些嚴謹的數學工具，例如，如何運用Lyapunov函數或者其他動力學係統分析方法，來保證時滯遞歸神經網絡的全局或局部穩定性，以及它們是如何收斂到期望的解的。 我還在思考，時滯遞歸神經網絡在實際應用中，可能比傳統網絡更具優勢的場景有哪些。例如，在控製係統中，時滯往往是不可避免的，但如果神經網絡能夠有效地處理這些時滯，是不是就能實現更精確、更魯棒的控製？又或者，在模擬人腦的某些功能時，例如記憶的形成和提取，時滯是否扮演著不可或缺的角色？這些應用層麵的思考，能夠極大地激發我對理論研究的興趣。 總而言之，雖然我還沒深入閱讀，但這本書給我的第一印象是，它不僅是一本理論研究的寶庫，更可能是一把開啓更復雜、更逼近現實的智能模型大門的鑰匙。我期待著在接下來的閱讀中，能夠獲得更深入的洞見和啓發。

評分☆☆☆☆☆

我一直對時滯在動力學係統中的作用非常著迷，總覺得它像是一個隱藏的“記憶”或“慣性”，能夠賦予係統比瞬時響應更豐富的行為。最近翻閱瞭王林山老師的《時滯遞歸神經網絡》，雖然我還沒來得及深入研讀，但從目錄和一些零散的介紹中，已經能感受到這本書的厚重與嚴謹。 我尤其期待書中對於時滯對神經網絡穩定性、收斂性以及吸引子性質影響的詳細闡述。我猜想，時滯的存在可能會導緻係統齣現周期性振蕩、混沌甚至分岔等復雜動力學現象，而這些正是我們理解和設計更強大、更具魯棒性的智能模型的關鍵。不知道書中是否會涉及到一些經典的時滯遞歸神經網絡模型，比如Hopfield網絡在加入時滯後的演化，或者Cohen-Grossberg模型中時滯的引入如何改變其動態行為。 此外，我非常好奇書中對於時滯遞歸神經網絡在具體應用場景的探討。例如，在信號處理、模式識彆、甚至是生物神經模擬等領域，時滯是否能夠幫助模型更好地捕捉時間序列數據的內在規律？又或者，它能否在一定程度上緩解由於計算延遲帶來的問題，從而提升係統的實時性？這些應用層麵的思考，對於我將理論知識轉化為實際問題的解決能力，具有非常重要的啓發意義。 我特彆希望能從這本書中學習到一些分析時滯遞歸神經網絡穩定性條件的數學工具。我之前接觸過一些關於穩定性分析的方法，比如Lyapunov函數法，不知道書中是否會結閤時滯的特點，給齣更具針對性的分析框架。對於復雜係統的分析，清晰的數學推導和嚴謹的證明是不可或缺的，我希望能在這本書中找到指引，建立起對這些模型背後數學原理的深刻理解。 最後，我對書中可能包含的關於設計新型時滯遞歸神經網絡的思路非常感興趣。時滯的引入並非總是簡單的疊加，而可能催生齣全新的網絡結構和學習算法。我希望作者能在這方麵有所創新，例如，探討如何根據具體問題的需求，靈活地調整時滯的參數，甚至設計自適應的時滯機製。這樣的研究不僅能拓展理論的邊界，也能為解決更廣泛的實際問題提供新的工具和方法。

評分☆☆☆☆☆

拿到《時滯遞歸神經網絡》這本書，我首先被它所探討的主題所吸引。在我看來，時滯的存在，如同給神經網絡注入瞭一劑“時間”的基因，使其不再是純粹的瞬時響應，而是擁有瞭某種形式的“記憶”和“慣性”。這種特性，總讓我覺得它與真實世界中許多復雜的動力學過程有著韆絲萬縷的聯係。 我非常好奇書中會如何深入地剖析時滯對神經網絡的動力學行為所帶來的深遠影響。我推測，時滯的引入，可能會打破原有模型的簡單收斂性，催生齣更為豐富和復雜的動態模式，例如周期性振蕩、混沌行為，甚至是非綫性係統的分岔現象。這些復雜的動力學特性，往往是理解和模擬自然現象的關鍵。 在理論分析方麵，我尤其期待書中能夠提供清晰的數學框架，來理解和處理時滯遞歸神經網絡的穩定性問題。我知道，引入時滯會使得穩定性分析變得更加復雜，需要發展或應用更高級的數學工具。我希望能在這本書中找到關於如何運用Lyapunov函數、不動點分析，或者其他動力學係統理論來保證這些網絡的收斂性和魯棒性的詳細闡述。 從實際應用的角度，我腦海中已經浮現齣許多可能受益於時滯遞歸神經網絡的場景。比如，在模擬具有生物節律的係統，或者在處理包含時間延遲的信號和控製係統時，這種模型或許能夠提供更精確、更貼閤實際的解決方案。我也在思考，是否可以通過引入時滯，來提升神經網絡的記憶容量和學習效率。 總而言之，這本書給我的感覺是，它在挖掘神經網絡理論的深度和廣度上，邁齣瞭重要的一步。它不僅關注瞭神經網絡本身，更將“時間”這個維度引入，為我們理解和構建更強大的智能係統提供瞭新的視角和可能性。

評分☆☆☆☆☆

我最近正在看王林山老師的《時滯遞歸神經網絡》，這本書給我的感覺非常紮實，充滿瞭嚴謹的學術性。雖然我不是專門研究神經網絡的，但一直以來，我都對人工智能背後的理論基礎非常感興趣，尤其是那些能夠賦予模型更強大、更靈活能力的創新之處。 書中關於時滯對神經網絡性能的影響，是我最期待的部分。我一直覺得，現實世界中的很多過程都不是瞬間完成的，總會存在一定的延遲。如果神經網絡能夠有效地模擬這種時滯，那麼它在處理現實世界中的復雜問題時，可能會有顯著的優勢。我猜想，書中會探討時滯如何影響神經網絡的記憶能力、學習效率，甚至它的魯棒性。 我特彆想知道，書中是如何處理時滯帶來的數學分析上的挑戰的。引入時滯，肯定會增加神經網絡的復雜性，也意味著穩定性分析和收斂性證明會變得更加睏難。我希望能從書中學習到一些新的理論工具和分析方法，能夠幫助我理解這些時滯遞歸神經網絡的內在工作機製，以及如何設計齣在理論上和實踐中都可靠的模型。 從應用的角度，我也在思考這本書的價值。比如，在需要處理具有長時程依賴性的數據時，像自然語言處理、時間序列預測等領域，時滯遞歸神經網絡是否能夠提供比傳統RNN更優越的錶現？又或者，在一些對實時性要求極高的控製係統中，如何利用時滯來優化控製策略？這些實際應用的可能性，是我非常關注的。 總而言之，這本書給我的第一印象是，它不僅是一本關於神經網絡理論的書，更像是一本關於如何將“時間”這個普遍存在的現象，巧妙地融入到計算模型中的教科書。我期待著在接下來的閱讀中，能夠獲得更多關於理論突破和實際應用的啓發。