時滯遞推神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王林山 著

圖書標籤:

• 時滯神經網絡
• 遞推神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 時間序列預測
• 神經網絡
• 控製係統
• 信號處理
• 非綫性係統
• 人工智能

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030205339

商品編碼：29692283881

包裝：平裝

齣版時間：2008-04-01

基本信息

書名:時滯遞推神經網絡

定價：45.00元

售價：30.6元,便宜14.4元,摺扣68

作者:王林山

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-04-01

ISBN：9787030205339

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.400kg

編輯推薦

內容提要

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。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《時滯遞推神經網絡》 一、 背景與動機 在信息爆炸的時代，處理和理解復雜動態係統變得日益重要。從生物神經係統的信號傳遞，到金融市場的波動，再到氣候變化的預測，許多現實世界中的現象都錶現齣內在的時間依賴性。然而，傳統的神經網絡模型，如前饋神經網絡，在處理這類具有“記憶”或“滯後”特徵的數據時，往往顯得力不從心。這些模型在每個時間步的輸齣僅依賴於當前的輸入，忽略瞭過去信息的纍積效應。 正是基於這樣的背景，我們引入瞭“時滯遞推神經網絡”（Lagged Recurrent Neural Networks, LRNNs）的概念。LRNNs的核心思想在於，允許網絡在進行當前預測時，能夠參考過去一係列時間步的輸入信息，從而捕捉到係統內在的時間動態和延遲效應。這種對時間序列數據的深度理解能力，使得LRNNs在眾多領域展現齣巨大的潛力。 二、 LRNNs 的核心概念與模型結構 LRNNs 與傳統的遞推神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）有著本質的區彆。RNNs 主要通過引入隱藏狀態（hidden state）來傳遞信息，隱藏狀態在每個時間步都會被更新，並作為當前時間步計算的輸入。這使得RNNs能夠“記住”過去的信息。然而，標準的RNNs在處理長序列時，容易齣現梯度消失或梯度爆炸的問題，導緻其難以有效捕捉遠距離的依賴關係。 LRNNs 藉鑒瞭RNNs的思想，但其核心創新在於引入瞭“時滯層”（lagged layers）或“時滯連接”（lagged connections）。這些時滯層允許網絡直接訪問過去若乾個時間步的輸入數據，而不僅僅是依賴於通過隱藏狀態傳遞的信息。具體來說，一個LRNN模型可能包含以下幾個關鍵組成部分： 1. 輸入層 (Input Layer): 接收當前時間步的原始數據。 2. 時滯層 (Lagged Layers): 這些層專門負責存儲和提供過去若乾個時間步的輸入數據。例如，一個包含延遲 $k$ 的時滯層，會提供時間步 $t-1, t-2, dots, t-k$ 的輸入數據。 3. 隱藏層 (Hidden Layer): 類似於傳統RNNs的隱藏層，負責處理當前輸入和通過時滯層、先前隱藏狀態傳遞的信息，並更新隱藏狀態。 4. 輸齣層 (Output Layer): 基於隱藏層和（可能）時滯層的信息，生成當前時間步的預測或分類結果。 通過這種結構，LRNNs能夠直接、顯式地利用曆史信息，使得模型在學習具有明顯時間滯後的模式時更加高效和準確。例如，在預測一個金融産品的價格時，過去幾天的交易量、新聞情緒以及價格波動都可能對其産生影響。LRNNs能夠通過其時滯層直接捕獲這些過去的信息，而不僅僅依賴於一個不斷更新的、可能已經“遺忘”瞭早期信息的隱藏狀態。 三、 LRNNs 的優勢與適用性 LRNNs 的引入帶來瞭諸多顯著的優勢，使其成為處理多種時間序列問題的強大工具： 1. 增強的曆史信息利用: 相較於標準RNNs，LRNNs能夠更直接、更有效地利用過去多個時間步的輸入信息。這對於那些輸齣與過去一係列輸入（而非僅僅是隱藏狀態）強相關的任務至關重要。 2. 緩解梯度問題: 通過直接連接曆史輸入，LRNNs在一定程度上可以緩解RNNs在處理長距離依賴時常見的梯度消失或爆炸問題。時滯層提供瞭一條更直接的梯度傳播路徑，有助於網絡學習到更長遠的模式。 3. 模型可解釋性增強 (潛在): 在某些情況下，時滯層可以提供更直觀的解釋。例如，我們可以分析特定時滯在模型做齣預測時所起的作用，從而更好地理解係統的動態特性。 4. 靈活性與可擴展性: LRNNs的結構可以根據具體問題的需求進行調整，通過改變時滯層的數量、延遲的長度以及隱藏層的結構，可以構建齣滿足不同復雜度的模型。 基於這些優勢，LRNNs 在以下領域具有廣泛的適用性： 時間序列預測: 例如，股票價格預測、天氣預報、電力負荷預測、銷售量預測等，這些任務往往需要考慮過去一段時間內的趨勢和模式。 自然語言處理 (NLP): 在處理長文本時，理解句子中詞語之間的時序關係、上下文信息至關重要。LRNNs可以幫助模型更好地捕捉詞語的依賴關係，提高機器翻譯、文本生成、情感分析等任務的性能。 語音識彆與閤成: 語音信號本身就是高度時序性的，過去的聲音信息對當前的發音至關重要。LRNNs能夠更有效地處理語音信號的動態特徵。 控製係統: 在工業自動化、機器人控製等領域，需要精確控製動態係統，LRNNs可以幫助模型學習和預測係統的響應，實現更魯棒的控製。 生物信號處理: 如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等，這些信號具有復雜的時序模式，LRNNs可以用於疾病診斷、異常檢測等。 視頻分析: 視頻中的每一幀都與前一幀以及更早的幀相關，LRNNs可以用於動作識彆、場景理解等。 四、 LRNNs 的模型變體與實現 為瞭適應不同應用場景的需求，研究者們對LRNNs進行瞭多種變體和改進。這些變體在模型結構、激活函數、訓練策略等方麵進行瞭創新，以期獲得更好的性能和效率。 1. 深度時滯遞推神經網絡 (Deep LRNNs): 將多個LRNN層堆疊起來，形成更深的網絡結構。深層網絡能夠學習到更抽象、更復雜的時序特徵。 2. 結閤注意力機製的LRNNs (Attentional LRNNs): 在LRNNs中引入注意力機製，允許模型在處理曆史信息時，動態地分配不同的權重給不同的時滯。這使得模型能夠更加聚焦於與當前任務最相關的曆史信息。 3. 門控時滯遞推神經網絡 (Gated LRNNs): 藉鑒瞭LSTM（長短期記憶網絡）和GRU（門控循環單元）的思想，引入門控機製來控製信息的流動和遺忘。例如，可以設計一個“遺忘門”來控製哪些曆史信息應該被保留，哪些應該被遺忘。 4. 高效的實現與優化: LRNNs的計算量可能比標準RNNs更大，因此，研究者們也緻力於開發更高效的算法和優化技術，以加速模型的訓練和推理過程。這可能包括並行計算、量化技術、剪枝技術等。 在實現方麵，LRNNs的構建通常可以藉助現有的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。這些框架提供瞭豐富的層和函數，可以方便地構建包含時滯連接的網絡結構。關鍵在於如何設計和實現“時滯層”，使其能夠高效地存儲和檢索曆史數據。 五、 挑戰與未來展望 盡管LRNNs展現齣強大的能力，但在實際應用中仍然麵臨一些挑戰： 1. 模型復雜度與計算成本: 增加時滯層會顯著增加模型的參數量和計算復雜度，導緻訓練和推理時間增加。如何在保證模型性能的同時，降低計算成本是一個重要的研究方嚮。 2. 超參數調優: LRNNs引入瞭新的超參數，如時滯的長度、時滯層的數量等，這使得模型的調優過程更加復雜。 3. 理論分析: 對LRNNs的理論性質，如收斂性、錶達能力等的深入研究還有待加強。 然而，隨著深度學習技術的不斷發展，我們對LRNNs的理解和應用也在不斷深化。未來的研究將可能集中在以下幾個方麵： 更優化的模型架構: 設計更高效、更具錶達力的LRNNs架構，例如，探索自適應時滯機製，讓模型能夠根據輸入數據動態地調整時滯長度。 理論保證與可解釋性: 加強對LRNNs理論性質的研究，並探索如何提高模型的可解釋性，使其能夠更好地服務於科學研究和工程實踐。 與其他先進技術的融閤: 將LRNNs與圖神經網絡（GNNs）、Transformer等其他前沿技術相結閤，以處理更復雜、更具挑戰性的時序問題。 大規模應用場景的探索: 進一步探索LRNNs在各個領域的實際應用，並開發針對性的解決方案。 六、 結論 《時滯遞推神經網絡》一書，旨在係統性地介紹這一新興的神經網絡模型。通過深入剖析其核心概念、模型結構、優勢與適用性，並探討其變體、實現方法以及麵臨的挑戰與未來發展方嚮，本書為研究者和實踐者提供瞭一個全麵的視角。我們希望通過本書的齣版，能夠激發更多關於LRNNs的研究和應用，從而在處理復雜動態係統方麵取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它不是那種平鋪直敘的教科書式寫作，更像是一位經驗豐富的研究者在與同行進行深度對話。作者在關鍵的創新點介紹時，會穿插一些曆史背景的簡短迴顧，例如，他會對比前饋網絡處理序列數據時的“記憶瓶頸”和本書所提齣的結構在信息壓縮上的優勢。這種對比使得該模型的核心價值得以凸顯。我特彆喜歡其中關於“可解釋性”的探討，作者試圖通過分析網絡中不同時滯單元的權重分布，來反推係統對不同時間尺度信息的敏感度。雖然時滯網絡本身的可解釋性依然是個難題，但作者提齣的這種基於權重分析的定性評估方法，為我們提供瞭一個有效的切入口。整本書給人一種紮實的、來之不易的結論感，沒有為瞭湊篇幅而堆砌不相關的綜述內容，每一部分都緊密圍繞著“時滯”與“遞推”如何協同工作這一核心主題展開。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶質量給我留下瞭非常深刻的印象。很多復雜的信號流圖和狀態空間錶示被清晰地繪製齣來，關鍵的數學符號使用瞭統一的字體和規範，閱讀起來非常流暢，很少齣現需要反復猜測變量含義的情況。尤其是在講解如何將連續時間係統離散化並映射到時滯遞推網絡結構時，作者提供瞭一係列詳細的對比錶格，清晰地展示瞭不同采樣策略（如零階保持、一階保持）對模型性能和計算復雜度的影響。我個人非常關注於工程實踐中的魯棒性問題，書中關於參數擾動和外部噪聲影響的敏感性分析部分，提供瞭詳實的仿真結果，並通過誤差界限的估計，給齣瞭在實際部署中應該如何設定安全裕度的參考值。這遠超齣瞭我原本預期的理論深度，它兼顧瞭理論的嚴謹性和工程應用的可操作性。閱讀過程中，我甚至會忍不住去復現書中給齣的一些仿真例子，發現它們不僅完美驗證瞭理論結論，而且在某些極端工況下展現齣驚人的適應能力。

評分☆☆☆☆☆

翻開內頁，首先映入眼簾的是對不同類型時滯係統（如純滯後型、分布滯後型）的係統性梳理，這部分內容對於那些希望深入理解時滯對係統穩定性影響的讀者來說，簡直是寶藏。我注意到作者在探討收斂性證明時，采用瞭非常現代的泛函分析工具，比如利用不動點定理來證明特定結構下的全局漸近穩定性，這顯示齣作者紮實的數學功底。與市麵上很多側重於“如何調參”的實用手冊不同，這本書更側重於“為什麼這個結構會有效”的底層邏輯。我花瞭好大力氣纔啃完關於Lyapunov泛函構造的那幾章，雖然過程艱澀，但一旦理解瞭作者如何巧妙地將時滯項“包裹”進二次型或更高階的能量函數中，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。此外，書中對不同激活函數在處理時滯反饋時的非綫性特性也進行瞭深入的比較分析，例如，它探討瞭Sigmoid函數在反饋迴路中可能導緻的振蕩行為，並提齣瞭相應的正則化策略。我感覺這本書不僅僅是介紹瞭一種模型，更是在傳授一種處理時間依賴性問題的係統性思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，那種深邃的藍色調和抽象的幾何圖形組閤在一起，給人的感覺非常專業，充滿瞭理論的厚重感。我之前對神經網絡的瞭解主要集中在經典的MLP和CNN這些領域，總覺得時間序列的處理總是差那麼一步，總是在尋找一個能將曆史信息更自然、更優雅地融入當前計算的模型。當我看到“時滯”這個關鍵詞時，內心其實是有些忐忑的，因為很多引入時間維度的模型往往處理起來過於復雜，要麼計算量爆炸，要麼參數估計極其睏難。然而，這本書的引言部分非常清晰地闡述瞭構建這種新型遞歸結構（時滯遞推網絡）的動機，它並非簡單地堆砌延遲項，而是試圖從更本質的動力學係統角度去理解信息在時間軸上的演化規律。作者似乎非常擅長將抽象的數學工具與實際的係統辨識問題聯係起來，這一點從章節的安排上就能看齣來，理論推導與具體應用案例穿插得非常得當。我特彆欣賞作者在引入核心算法時，沒有直接跳入復雜的矩陣運算，而是先用一個簡化的、低維度的例子來建立直觀的物理意義，這種循序漸進的教學方式，極大地降低瞭初學者進入這個前沿領域的門檻。整體來看，這本書更像是一份嚴謹的學術報告與一本優秀的教學手冊的完美結閤體。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試將書中的核心算法應用於我正在研究的一個控製問題——高速機械臂的振動抑製，這是一個典型的、存在明顯結構時滯的係統。按照書中給齣的基於最小二乘法的參數辨識流程，我驚訝地發現，相比我之前使用的ARX模型，這個時滯遞推網絡不僅收斂速度更快，而且對初始狀態的依賴性顯著降低。書中最後幾章關於“在綫學習與遺忘機製”的探討尤其具有前瞻性，它討論瞭當係統動態隨時間變化時（非平穩過程），如何動態調整時滯窗口的大小或對曆史數據的加權係數。這部分內容超越瞭傳統固定結構模型的範疇，觸及瞭自適應控製的前沿。總而言之，這本書提供的不僅僅是一個新的神經網絡模型，更是一套處理具有內在時間延遲的復雜動態係統的全新、且經過嚴格驗證的數學工具箱。對於從事過程控製、經濟預測或生物動力學建模的工程師和研究人員來說，這本書無疑是一部裏程碑式的著作。