《混合神经网络技术》 田雨波， 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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田雨波 著

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• 科学出版社
• 田雨波
• 技术综述

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030248138

商品编码：29402891528

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：混合神经网络技术

定价：70.00元

作者：田雨波

出版社：科学出版社

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248138

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.622kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在论述神经网络基本概念和基本原理的基础上，重点介绍了混合神经网络技术，同时，给出各种混合神经网络技术在电磁建模和优化问题中的应用。全书共分12章，内容主要包括神经网络的基本概念、基础知识、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、*神经网络、遗传神经网络、粒子群神经网络、模糊神经网络、混沌神经网络、小波神经网络和神经网络集成等。同时，书后附录给出相关程序。
　　本书可供从事神经网络理论与技术、计算电磁学、电磁场工程等领域研究和开发工作的科技人员和高校教师参考阅读，也可作为高等院校相关专业的高年级本科生和研究生的教学用书。

目录

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前言
章 绪论
　1.1　神经网络的概念与分类
　1.2　神经网络的基本特征和基本功能
　1.3　神经网络的基本性质、优点及应用
　1.4　神经网络的性能指标及研究内容
　1.5　神经网络的发展简史、存在问题及发展趋势
　1.6　神经网络的电磁应用
　参考文献
第2章　基础知识
2.1　神经网络模型
2.2　神经网络的训练和学习
2.3　神经网络的泛化能力
2.4　神经网络训练用样本
参考文献
第3章　BP神经网络
3.1 BP神经网络结构
3.2 BP学习算法
3.3 BP神经网络应用要点
3.4 BP算法的不足及改进
3.5　应用BP神经网络进行微带贴片天线设计
参考文献
第4章　RBF神经网络
4.1　网络结构和工作原理
4.2　网络的生理学基础和数学基础
4.3　常用的学习算法
4.4　网络的特点及注意事项
　4.5　RBF神经网络与BP神经网络的比较
　参考文献
第5章　Hopfield神经网络
　5.1　Hopfield神经网络简介
　5.2　神经动力学
　5.3　Lyapunov定理
　5.4 连续Hopfield神经网络
　5.5　离散Hopfield神经网络
　5.6　Hopfield神经网络应用
　5.7　Hopfield神经网络特点
　参考文献
第6章　神经网络
　6.1　Boltzmann机
　6.2　神经网络的训练
　6.3　模拟退火算法
　参考文献
第7章　遗传神经网络
　7.1　遗传算法
　7.2　遗传神经网络原理及实现
　7.3　遗传神经网络应用
　参考文献
第8章　粒子群神经网络
　8.1　粒子群优化算法
　8.2 粒子群神经网络原理及实现
　8.3 粒子群神经网络应用
　参考文献
第9章　模糊神经网络
　9.1　模糊理论
　9.2　模糊神经网络原理及实现
　9.3　模糊神经网络应用
　参考文献
0章　混沌神经网络
1章　小波神经网络
2章　神经网络集成
附录

作者介绍

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文摘

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序言

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融合创新，智启未来：深度解析混合神经网络技术的理论与实践 在人工智能浪潮席卷全球的今天，神经网络作为其核心驱动力，正以前所未有的速度和广度渗透到我们生活的方方面面。从精准的图像识别、流畅的语音交互，到深刻的自然语言理解，再到复杂的决策预测，神经网络的强大能力已经毋庸置疑。然而，随着应用场景的日益复杂和数据维度的不断攀升，单一的神经网络模型在面对海量、异构、多模态的数据时，往往暴露出其局限性。如何突破现有瓶颈，构建更强大、更普适、更高效的人工智能系统，已成为学界和工业界共同面临的重大挑战。 正是在这样的背景下，《混合神经网络技术》应运而生，它并非简单罗列已有技术，而是深刻洞察人工智能发展的脉络，聚焦于解决当前单一模型无法有效应对的复杂问题，致力于为读者呈现一个更为宏大、更为前沿的技术图景。本书旨在深入剖析“混合”这一核心理念，探讨如何通过巧妙融合不同神经网络架构、学习机制以及传统算法的优势，打破信息孤岛，激发技术协同效应，从而构建出能够更全面、更深刻地理解和处理复杂世界的智能模型。 一、 理论基石：理解混合的深层驱动与架构演进 本书并非止步于表面的技术堆砌，而是追根溯源，深入探讨驱动神经网络混合的内在逻辑。首先，它将带领读者回顾传统神经网络的发展历程，梳理卷积神经网络（CNN）在感知计算领域的辉煌，理解循环神经网络（RNN）在序列建模中的独特魅力，以及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何克服梯度消失问题。同时，也会介绍全连接神经网络（FNN）作为基础计算单元的重要性。在此基础上，本书将重点阐述为何单一模型难以满足现实需求。例如，CNN擅长捕捉局部空间特征，但对长距离依赖关系处理能力有限；RNN擅长处理序列信息，但难以并行计算，且对非序列数据处理不佳。 随后，本书将宏观地勾勒出混合神经网络的“道”与“术”。“道”体现在对智能本质的理解，即人类智能本身就是一种高度融合的协同过程，大脑的不同区域负责不同的认知功能，并通过复杂的网络相互连接、协同工作。AI的未来发展，必然也走向这种“融合式”智能。而“术”则具体指向如何实现这种融合。本书将从多个维度对混合神经网络的架构进行系统性梳理和分类，包括但不限于： 层级混合（Layer-wise Hybridization）：这是最直观的混合方式，将不同类型的神经网络层进行堆叠或并行组合，例如在图像处理中，将CNN的卷积层与RNN的循环层结合，用于视频分析，捕捉空间信息的同时理解时间序列。 模块混合（Module-wise Hybridization）：将预训练好的、在特定任务上表现优异的神经网络模块作为基本单元，根据任务需求进行组合和编排，实现“搭积木”式的灵活构建。例如，将一个预训练的视觉编码器与一个预训练的语言解码器结合，构建强大的跨模态生成模型。 输入/输出混合（Input/Output Hybridization）：针对多模态数据，设计能够同时处理不同类型输入的网络，或者能够输出多种格式信息的网络。例如，一个模型可能需要同时接收图像、文本和音频作为输入，并生成文本描述和结构化数据。 机制混合（Mechanism-wise Hybridization）：将不同学习机制进行融合，如将监督学习与无监督学习、强化学习相结合，利用各自的优势弥补不足。例如，在强化学习中引入自监督学习来预训练状态表征，提升学习效率。 二、 关键技术：深度剖析混合神经网络的实现机制 理论框架搭建完毕后，本书将深入到混合神经网络的“筋骨”——具体的实现技术。这里将详细介绍各种混合策略背后的数学原理、算法细节以及工程实现要点。 注意力机制（Attention Mechanism）的融合：作为现代深度学习的基石之一，注意力机制在混合模型中扮演着至关重要的角色。本书将深入探讨自注意力（Self-Attention）、交叉注意力（Cross-Attention）等机制如何被应用于融合不同模态的信息，实现模型对关键信息的聚焦，从而提升整体性能。例如，在视觉问答（VQA）任务中，注意力机制能够让模型在理解图像内容的同时，关注问题中的关键词，找到与之相关的图像区域。Transformer架构及其变体，如Vision Transformer（ViT），更是将注意力机制推向了新的高度，其可扩展性和并行性使其成为混合模型设计中的重要选择。 多模态融合技术（Multimodal Fusion Techniques）：现实世界的数据往往是多模态的，例如图像与文本、音频与视频。本书将详细介绍各种多模态融合策略，包括早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和中间融合（Intermediate Fusion）。针对不同的融合方式，将深入解析其优劣势，以及如何在模型架构设计中有效地实现这些融合。例如，如何设计一个能够同时编码图像特征和文本特征，并在中间层进行信息交互的模型，以实现更深层次的理解。 门控机制（Gating Mechanisms）的应用：门控机制，如在LSTM和GRU中使用的门，能够有选择性地控制信息的流动，这在混合模型中也至关重要。本书将探讨如何利用门控机制来动态地调整不同神经网络模块之间的信息传递，使得模型能够根据输入数据的不同，智能地选择和激活最相关的处理路径。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）与模型集成（Model Ensemble）：在构建复杂的混合模型时，如何有效地利用已有的、表现出色的单一模型，或者将多个模型的预测结果进行融合，也是关键技术。本书将介绍知识蒸馏技术，如何将大型、复杂的混合模型（教师模型）的知识迁移到一个更小、更高效的模型（学生模型）中，以提高效率而不牺牲性能。同时，也会探讨模型集成的方法，如何通过平均或加权的方式融合多个混合模型的输出，以获得更鲁棒和更准确的预测。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的整合：当数据本身具有图结构（如社交网络、知识图谱、分子结构）时，GNNs是必不可少的工具。本书将探讨如何将GNNs与CNNs、RNNs等其他网络进行混合，以处理结构化和非结构化数据的融合问题。例如，在一个推荐系统中，可以将用户行为数据（序列）与用户社交关系网络（图）进行融合，从而实现更精准的推荐。 三、 实践应用：探索混合神经网络在各领域的赋能 理论与技术的高度结合，最终落脚于实际应用。本书将以丰富的案例研究，生动地展示混合神经网络在各个前沿领域的强大生命力。 自然语言处理（NLP）：从机器翻译、文本生成、情感分析到问答系统，混合模型通过融合CNN的局部特征提取能力、RNN的长时序建模能力以及Transformer的全局依赖捕捉能力，极大地提升了NLP任务的性能。例如，预训练语言模型（PLMs）如BERT、GPT系列，本身就是一种高度复杂的混合架构，它们融合了自注意力机制、残差连接等多种技术，能够理解和生成高度复杂的自然语言。 计算机视觉（Computer Vision）：在图像识别、目标检测、语义分割、图像生成等任务中，混合模型通过结合CNN强大的局部特征提取能力与Transformer对全局关系的建模能力，实现了前所未有的突破。例如，Vision Transformer（ViT）及其变种，将图像分割成patch并将其视为序列输入Transformer，展现了巨大的潜力。在视频分析领域，CNN与RNN/Transformer的结合，能够同时理解帧内空间信息和帧间时间动态。 语音处理（Speech Processing）：在语音识别、语音合成、说话人识别等领域，混合模型能够有效地融合声学特征、语言模型以及上下文信息，实现更自然、更准确的语音交互。例如，端到端语音识别模型通常会结合循环神经网络或Transformer来处理声学信号和语言模型。 推荐系统（Recommender Systems）：通过融合用户行为序列、物品属性信息、社交网络关系等多种异构数据，混合模型能够构建更个性化、更精准的推荐系统。例如，结合GRU来建模用户购买序列，同时利用图神经网络来捕捉用户之间的社交关系。 自动驾驶（Autonomous Driving）：在自动驾驶系统中，融合传感器数据（如摄像头、激光雷达、雷达）的处理是关键。混合模型可以有效地整合来自不同传感器的数据，实现对周围环境的全面感知、路径规划和决策控制。例如，将CNN用于图像识别，将LiDAR点云转换为grid并用CNN处理，然后将这些信息进行融合。 医疗健康（Healthcare）：在医学影像分析、疾病诊断、药物研发等领域，混合模型能够整合患者的多模态数据（如影像、基因组、病史），辅助医生进行更准确的诊断和治疗。例如，融合CNN分析医学影像，同时整合RNN分析电子病历中的时序信息。 四、 挑战与展望：引领混合神经网络的未来发展 本书在深入探讨理论与实践的同时，也从未回避混合神经网络所面临的挑战。 模型复杂度与计算成本：混合模型的强大能力往往伴随着更高的模型参数量和计算需求，这在资源受限的设备上部署构成了挑战。 训练难度与超参数调优：混合模型的训练过程通常更加复杂，需要精细的超参数调优和优化策略。 可解释性与鲁棒性：随着模型复杂度的增加，其可解释性往往会下降，同时如何保证混合模型在面对对抗性攻击时的鲁棒性也是一个重要的研究方向。 然而，挑战与机遇并存。本书的最后，将为读者展望混合神经网络的未来发展趋势。包括但不限于：更高效的融合机制，更智能的模型自适应与动态调整，理论与实践的进一步协同，以及通用人工智能（AGI）的构建。相信通过对混合神经网络技术的深入理解与创新应用，我们能够构建出更智能、更普适、更可靠的人工智能系统，真正实现“智启未来”。 《混合神经网络技术》是一本面向人工智能研究者、工程师以及对前沿AI技术感兴趣的读者的力作。它不仅仅是一本技术手册，更是一份引领人工智能发展方向的思考。通过阅读本书，读者将能够构建起对混合神经网络的系统认知，掌握核心理论与关键技术，并从中获得启发，在自己的研究与实践中，开创出更多令人瞩目的成就。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作中遇到了一个棘手的机器学习问题，传统的模型效果不尽如人意，迫切需要一些更高级、更创新的解决方案。在浏览技术文献的时候，偶然看到了《混合神经网络技术》这本书，书名立刻引起了我的注意。我一直认为，未来的AI发展趋势一定是朝着更通用、更强大的模型方向前进，而“混合”很可能就是实现这一目标的关键。我非常期待书中能够详细介绍各种混合神经网络的架构设计，比如如何将CNN和RNN结合起来处理图像序列数据，或者如何将Transformer和图神经网络融合以提升图结构数据的分析能力。我特别关注书中的理论部分，希望能够理解不同组件之间是如何协同工作的，以及它们各自在整体模型中扮演的角色。此外，如果书中能够提供一些实战指导，包括如何搭建、训练和调优这些混合模型，那就更棒了。即使是理论性的阐述，只要能够清晰地解释清楚背后的原理和思想，也会给我带来巨大的启发。我希望这本书能够帮助我打开思路，找到解决实际问题的有效途径，而不是仅仅停留在概念的介绍。

评分☆☆☆☆☆

最近在技术论坛上看到有人讨论《混合神经网络技术》这本书，虽然我还没有机会翻阅，但从书名就能感受到一股扑面而来的技术革新气息。我是一名软件工程师，日常工作中经常接触到各种AI相关的项目，也深知单一模型在处理复杂任务时的局限性。我非常好奇，作者是如何将不同的神经网络模型进行“混搭”，从而突破这些局限的？这本书会不会涉及到一些跨领域的融合，比如将生物启发式算法与深度学习结合？或者在模型的可解释性方面有新的突破？我希望书中不仅仅是罗列一些模型，更重要的是能够阐释背后的创新思想和设计哲学。例如，为什么需要混合？混合的优势在哪里？是否存在通用的混合策略？如果书中能够提供一些实际落地的案例，展示这些混合模型是如何解决现实世界中的难题，那就更让我兴奋了。我期待这本书能够为我带来一些颠覆性的认知，让我能够更好地运用新技术来提升我的工作效率和项目质量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名和作者、出版社信息都非常吸引人，让我对它充满了期待。我一直对深度学习领域的新技术和前沿研究很感兴趣，特别是神经网络的各种创新应用。书名中“混合神经网络”这个概念就暗示了这本书可能探讨的是不同神经网络模型的融合，或者是在传统神经网络基础上引入了新的技术，例如结合了符号推理、图神经网络、注意力机制等等。我非常好奇作者是如何将这些不同的技术进行有机结合，从而解决一些单一模型难以应对的复杂问题。科学出版社也是国内知名的科技图书出版机构，其出版的书籍通常在学术质量和内容深度上都有很好的保障，这进一步增加了我对这本书的信心。我猜想书中可能会涉及到一些理论上的推导和模型的设计思路，并且可能会辅以一些实际的应用案例来佐证其技术的可行性和优越性。我特别希望书中能够深入剖析这些混合模型在特定领域，比如自然语言处理、计算机视觉、或者生物信息学等方面的优势，并且能提供一些可供参考的实现细节或者代码示例。作为一名对人工智能领域抱有浓厚兴趣的读者，我渴望从这本书中获得系统性的知识和启发，为我今后的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域怀揣极大热情的业余爱好者，平时喜欢阅读各种相关的技术书籍。当我看到《混合神经网络技术》这本书时，我的第一反应就是“这正是我想要的！”。我一直觉得，未来的AI不应该是单一维度的，而是能够像人类一样，综合运用多种能力来解决问题。所以，“混合神经网络”这个概念对我来说充满了吸引力。我希望这本书能够用一种比较通俗易懂的方式来介绍这个复杂的概念，让像我这样的非专业人士也能有所收获。比如，书中是否会解释为什么需要混合，以及不同的模型混合后会产生怎样的“化学反应”？我希望能够了解一些具体的混合模型，即使只是它们的名称和大概的应用领域，也能让我对这个领域有一个初步的认识。如果书中能够提供一些简单的比喻或者类比，帮助我理解抽象的概念，那就更好了。我希望通过阅读这本书，能够对混合神经网络有一个更清晰的认知，并激发我进一步探索这个精彩领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在读的计算机科学专业研究生，我对神经网络的最新进展一直保持着高度关注。特别是近年来，随着深度学习技术的飞速发展，各种新型神经网络模型层出不穷，而“混合神经网络”这个概念，在我看来，代表了当前研究的一个重要方向。我希望这本书能够深入浅出地讲解，为我提供一个全面而系统的视角来理解这个领域。我想知道，作者是如何定义“混合”的？是多种模型的简单堆叠，还是更深层次的融合与创新？书中是否会介绍一些经典的混合神经网络模型，例如用于多模态学习的模型，或者结合了知识图谱信息的模型？我非常期待能够看到一些关于模型设计原理的详细阐述，以及在不同应用场景下的优劣分析。如果书中能够提供一些相关的算法伪代码或者实现思路，那将对我非常有帮助，能够加深我对理论知识的理解，并为我的毕业论文提供一些灵感。总的来说，我希望这本书能够成为我深入学习混合神经网络技术的有力助手。