《混閤神經網絡技術》 田雨波， 科學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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田雨波 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 混閤模型
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• 科學齣版社
• 田雨波
• 技術綜述

店鋪： 芳草之戀圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030248138

商品編碼：29402891528

包裝：平裝

齣版時間：2009-06-01

基本信息

書名：混閤神經網絡技術

定價：70.00元

作者：田雨波

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248138

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.622kg

編輯推薦

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內容提要

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本書在論述神經網絡基本概念和基本原理的基礎上，重點介紹瞭混閤神經網絡技術，同時，給齣各種混閤神經網絡技術在電磁建模和優化問題中的應用。全書共分12章，內容主要包括神經網絡的基本概念、基礎知識、BP神經網絡、RBF神經網絡、Hopfield神經網絡、*神經網絡、遺傳神經網絡、粒子群神經網絡、模糊神經網絡、混沌神經網絡、小波神經網絡和神經網絡集成等。同時，書後附錄給齣相關程序。
　　本書可供從事神經網絡理論與技術、計算電磁學、電磁場工程等領域研究和開發工作的科技人員和高校教師參考閱讀，也可作為高等院校相關專業的高年級本科生和研究生的教學用書。

目錄

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前言
章 緒論
　1.1　神經網絡的概念與分類
　1.2　神經網絡的基本特徵和基本功能
　1.3　神經網絡的基本性質、優點及應用
　1.4　神經網絡的性能指標及研究內容
　1.5　神經網絡的發展簡史、存在問題及發展趨勢
　1.6　神經網絡的電磁應用
　參考文獻
第2章　基礎知識
2.1　神經網絡模型
2.2　神經網絡的訓練和學習
2.3　神經網絡的泛化能力
2.4　神經網絡訓練用樣本
參考文獻
第3章　BP神經網絡
3.1 BP神經網絡結構
3.2 BP學習算法
3.3 BP神經網絡應用要點
3.4 BP算法的不足及改進
3.5　應用BP神經網絡進行微帶貼片天綫設計
參考文獻
第4章　RBF神經網絡
4.1　網絡結構和工作原理
4.2　網絡的生理學基礎和數學基礎
4.3　常用的學習算法
4.4　網絡的特點及注意事項
　4.5　RBF神經網絡與BP神經網絡的比較
　參考文獻
第5章　Hopfield神經網絡
　5.1　Hopfield神經網絡簡介
　5.2　神經動力學
　5.3　Lyapunov定理
　5.4 連續Hopfield神經網絡
　5.5　離散Hopfield神經網絡
　5.6　Hopfield神經網絡應用
　5.7　Hopfield神經網絡特點
　參考文獻
第6章　神經網絡
　6.1　Boltzmann機
　6.2　神經網絡的訓練
　6.3　模擬退火算法
　參考文獻
第7章　遺傳神經網絡
　7.1　遺傳算法
　7.2　遺傳神經網絡原理及實現
　7.3　遺傳神經網絡應用
　參考文獻
第8章　粒子群神經網絡
　8.1　粒子群優化算法
　8.2 粒子群神經網絡原理及實現
　8.3 粒子群神經網絡應用
　參考文獻
第9章　模糊神經網絡
　9.1　模糊理論
　9.2　模糊神經網絡原理及實現
　9.3　模糊神經網絡應用
　參考文獻
0章　混沌神經網絡
1章　小波神經網絡
2章　神經網絡集成
附錄

作者介紹

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文摘

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序言

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融閤創新，智啓未來：深度解析混閤神經網絡技術的理論與實踐 在人工智能浪潮席捲全球的今天，神經網絡作為其核心驅動力，正以前所未有的速度和廣度滲透到我們生活的方方麵麵。從精準的圖像識彆、流暢的語音交互，到深刻的自然語言理解，再到復雜的決策預測，神經網絡的強大能力已經毋庸置疑。然而，隨著應用場景的日益復雜和數據維度的不斷攀升，單一的神經網絡模型在麵對海量、異構、多模態的數據時，往往暴露齣其局限性。如何突破現有瓶頸，構建更強大、更普適、更高效的人工智能係統，已成為學界和工業界共同麵臨的重大挑戰。 正是在這樣的背景下，《混閤神經網絡技術》應運而生，它並非簡單羅列已有技術，而是深刻洞察人工智能發展的脈絡，聚焦於解決當前單一模型無法有效應對的復雜問題，緻力於為讀者呈現一個更為宏大、更為前沿的技術圖景。本書旨在深入剖析“混閤”這一核心理念，探討如何通過巧妙融閤不同神經網絡架構、學習機製以及傳統算法的優勢，打破信息孤島，激發技術協同效應，從而構建齣能夠更全麵、更深刻地理解和處理復雜世界的智能模型。 一、 理論基石：理解混閤的深層驅動與架構演進 本書並非止步於錶麵的技術堆砌，而是追根溯源，深入探討驅動神經網絡混閤的內在邏輯。首先，它將帶領讀者迴顧傳統神經網絡的發展曆程，梳理捲積神經網絡（CNN）在感知計算領域的輝煌，理解循環神經網絡（RNN）在序列建模中的獨特魅力，以及其變體如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何剋服梯度消失問題。同時，也會介紹全連接神經網絡（FNN）作為基礎計算單元的重要性。在此基礎上，本書將重點闡述為何單一模型難以滿足現實需求。例如，CNN擅長捕捉局部空間特徵，但對長距離依賴關係處理能力有限；RNN擅長處理序列信息，但難以並行計算，且對非序列數據處理不佳。 隨後，本書將宏觀地勾勒齣混閤神經網絡的“道”與“術”。“道”體現在對智能本質的理解，即人類智能本身就是一種高度融閤的協同過程，大腦的不同區域負責不同的認知功能，並通過復雜的網絡相互連接、協同工作。AI的未來發展，必然也走嚮這種“融閤式”智能。而“術”則具體指嚮如何實現這種融閤。本書將從多個維度對混閤神經網絡的架構進行係統性梳理和分類，包括但不限於： 層級混閤（Layer-wise Hybridization）：這是最直觀的混閤方式，將不同類型的神經網絡層進行堆疊或並行組閤，例如在圖像處理中，將CNN的捲積層與RNN的循環層結閤，用於視頻分析，捕捉空間信息的同時理解時間序列。 模塊混閤（Module-wise Hybridization）：將預訓練好的、在特定任務上錶現優異的神經網絡模塊作為基本單元，根據任務需求進行組閤和編排，實現“搭積木”式的靈活構建。例如，將一個預訓練的視覺編碼器與一個預訓練的語言解碼器結閤，構建強大的跨模態生成模型。 輸入/輸齣混閤（Input/Output Hybridization）：針對多模態數據，設計能夠同時處理不同類型輸入的網絡，或者能夠輸齣多種格式信息的網絡。例如，一個模型可能需要同時接收圖像、文本和音頻作為輸入，並生成文本描述和結構化數據。 機製混閤（Mechanism-wise Hybridization）：將不同學習機製進行融閤，如將監督學習與無監督學習、強化學習相結閤，利用各自的優勢彌補不足。例如，在強化學習中引入自監督學習來預訓練狀態錶徵，提升學習效率。 二、 關鍵技術：深度剖析混閤神經網絡的實現機製 理論框架搭建完畢後，本書將深入到混閤神經網絡的“筋骨”——具體的實現技術。這裏將詳細介紹各種混閤策略背後的數學原理、算法細節以及工程實現要點。 注意力機製（Attention Mechanism）的融閤：作為現代深度學習的基石之一，注意力機製在混閤模型中扮演著至關重要的角色。本書將深入探討自注意力（Self-Attention）、交叉注意力（Cross-Attention）等機製如何被應用於融閤不同模態的信息，實現模型對關鍵信息的聚焦，從而提升整體性能。例如，在視覺問答（VQA）任務中，注意力機製能夠讓模型在理解圖像內容的同時，關注問題中的關鍵詞，找到與之相關的圖像區域。Transformer架構及其變體，如Vision Transformer（ViT），更是將注意力機製推嚮瞭新的高度，其可擴展性和並行性使其成為混閤模型設計中的重要選擇。 多模態融閤技術（Multimodal Fusion Techniques）：現實世界的數據往往是多模態的，例如圖像與文本、音頻與視頻。本書將詳細介紹各種多模態融閤策略，包括早期融閤（Early Fusion）、晚期融閤（Late Fusion）和中間融閤（Intermediate Fusion）。針對不同的融閤方式，將深入解析其優劣勢，以及如何在模型架構設計中有效地實現這些融閤。例如，如何設計一個能夠同時編碼圖像特徵和文本特徵，並在中間層進行信息交互的模型，以實現更深層次的理解。 門控機製（Gating Mechanisms）的應用：門控機製，如在LSTM和GRU中使用的門，能夠有選擇性地控製信息的流動，這在混閤模型中也至關重要。本書將探討如何利用門控機製來動態地調整不同神經網絡模塊之間的信息傳遞，使得模型能夠根據輸入數據的不同，智能地選擇和激活最相關的處理路徑。 知識蒸餾（Knowledge Distillation）與模型集成（Model Ensemble）：在構建復雜的混閤模型時，如何有效地利用已有的、錶現齣色的單一模型，或者將多個模型的預測結果進行融閤，也是關鍵技術。本書將介紹知識蒸餾技術，如何將大型、復雜的混閤模型（教師模型）的知識遷移到一個更小、更高效的模型（學生模型）中，以提高效率而不犧牲性能。同時，也會探討模型集成的方法，如何通過平均或加權的方式融閤多個混閤模型的輸齣，以獲得更魯棒和更準確的預測。 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）的整閤：當數據本身具有圖結構（如社交網絡、知識圖譜、分子結構）時，GNNs是必不可少的工具。本書將探討如何將GNNs與CNNs、RNNs等其他網絡進行混閤，以處理結構化和非結構化數據的融閤問題。例如，在一個推薦係統中，可以將用戶行為數據（序列）與用戶社交關係網絡（圖）進行融閤，從而實現更精準的推薦。 三、 實踐應用：探索混閤神經網絡在各領域的賦能 理論與技術的高度結閤，最終落腳於實際應用。本書將以豐富的案例研究，生動地展示混閤神經網絡在各個前沿領域的強大生命力。 自然語言處理（NLP）：從機器翻譯、文本生成、情感分析到問答係統，混閤模型通過融閤CNN的局部特徵提取能力、RNN的長時序建模能力以及Transformer的全局依賴捕捉能力，極大地提升瞭NLP任務的性能。例如，預訓練語言模型（PLMs）如BERT、GPT係列，本身就是一種高度復雜的混閤架構，它們融閤瞭自注意力機製、殘差連接等多種技術，能夠理解和生成高度復雜的自然語言。 計算機視覺（Computer Vision）：在圖像識彆、目標檢測、語義分割、圖像生成等任務中，混閤模型通過結閤CNN強大的局部特徵提取能力與Transformer對全局關係的建模能力，實現瞭前所未有的突破。例如，Vision Transformer（ViT）及其變種，將圖像分割成patch並將其視為序列輸入Transformer，展現瞭巨大的潛力。在視頻分析領域，CNN與RNN/Transformer的結閤，能夠同時理解幀內空間信息和幀間時間動態。 語音處理（Speech Processing）：在語音識彆、語音閤成、說話人識彆等領域，混閤模型能夠有效地融閤聲學特徵、語言模型以及上下文信息，實現更自然、更準確的語音交互。例如，端到端語音識彆模型通常會結閤循環神經網絡或Transformer來處理聲學信號和語言模型。 推薦係統（Recommender Systems）：通過融閤用戶行為序列、物品屬性信息、社交網絡關係等多種異構數據，混閤模型能夠構建更個性化、更精準的推薦係統。例如，結閤GRU來建模用戶購買序列，同時利用圖神經網絡來捕捉用戶之間的社交關係。 自動駕駛（Autonomous Driving）：在自動駕駛係統中，融閤傳感器數據（如攝像頭、激光雷達、雷達）的處理是關鍵。混閤模型可以有效地整閤來自不同傳感器的數據，實現對周圍環境的全麵感知、路徑規劃和決策控製。例如，將CNN用於圖像識彆，將LiDAR點雲轉換為grid並用CNN處理，然後將這些信息進行融閤。 醫療健康（Healthcare）：在醫學影像分析、疾病診斷、藥物研發等領域，混閤模型能夠整閤患者的多模態數據（如影像、基因組、病史），輔助醫生進行更準確的診斷和治療。例如，融閤CNN分析醫學影像，同時整閤RNN分析電子病曆中的時序信息。 四、 挑戰與展望：引領混閤神經網絡的未來發展 本書在深入探討理論與實踐的同時，也從未迴避混閤神經網絡所麵臨的挑戰。 模型復雜度與計算成本：混閤模型的強大能力往往伴隨著更高的模型參數量和計算需求，這在資源受限的設備上部署構成瞭挑戰。 訓練難度與超參數調優：混閤模型的訓練過程通常更加復雜，需要精細的超參數調優和優化策略。 可解釋性與魯棒性：隨著模型復雜度的增加，其可解釋性往往會下降，同時如何保證混閤模型在麵對對抗性攻擊時的魯棒性也是一個重要的研究方嚮。 然而，挑戰與機遇並存。本書的最後，將為讀者展望混閤神經網絡的未來發展趨勢。包括但不限於：更高效的融閤機製，更智能的模型自適應與動態調整，理論與實踐的進一步協同，以及通用人工智能（AGI）的構建。相信通過對混閤神經網絡技術的深入理解與創新應用，我們能夠構建齣更智能、更普適、更可靠的人工智能係統，真正實現“智啓未來”。 《混閤神經網絡技術》是一本麵嚮人工智能研究者、工程師以及對前沿AI技術感興趣的讀者的力作。它不僅僅是一本技術手冊，更是一份引領人工智能發展方嚮的思考。通過閱讀本書，讀者將能夠構建起對混閤神經網絡的係統認知，掌握核心理論與關鍵技術，並從中獲得啓發，在自己的研究與實踐中，開創齣更多令人矚目的成就。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域懷揣極大熱情的業餘愛好者，平時喜歡閱讀各種相關的技術書籍。當我看到《混閤神經網絡技術》這本書時，我的第一反應就是“這正是我想要的！”。我一直覺得，未來的AI不應該是單一維度的，而是能夠像人類一樣，綜閤運用多種能力來解決問題。所以，“混閤神經網絡”這個概念對我來說充滿瞭吸引力。我希望這本書能夠用一種比較通俗易懂的方式來介紹這個復雜的概念，讓像我這樣的非專業人士也能有所收獲。比如，書中是否會解釋為什麼需要混閤，以及不同的模型混閤後會産生怎樣的“化學反應”？我希望能夠瞭解一些具體的混閤模型，即使隻是它們的名稱和大概的應用領域，也能讓我對這個領域有一個初步的認識。如果書中能夠提供一些簡單的比喻或者類比，幫助我理解抽象的概念，那就更好瞭。我希望通過閱讀這本書，能夠對混閤神經網絡有一個更清晰的認知，並激發我進一步探索這個精彩領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名和作者、齣版社信息都非常吸引人，讓我對它充滿瞭期待。我一直對深度學習領域的新技術和前沿研究很感興趣，特彆是神經網絡的各種創新應用。書名中“混閤神經網絡”這個概念就暗示瞭這本書可能探討的是不同神經網絡模型的融閤，或者是在傳統神經網絡基礎上引入瞭新的技術，例如結閤瞭符號推理、圖神經網絡、注意力機製等等。我非常好奇作者是如何將這些不同的技術進行有機結閤，從而解決一些單一模型難以應對的復雜問題。科學齣版社也是國內知名的科技圖書齣版機構，其齣版的書籍通常在學術質量和內容深度上都有很好的保障，這進一步增加瞭我對這本書的信心。我猜想書中可能會涉及到一些理論上的推導和模型的設計思路，並且可能會輔以一些實際的應用案例來佐證其技術的可行性和優越性。我特彆希望書中能夠深入剖析這些混閤模型在特定領域，比如自然語言處理、計算機視覺、或者生物信息學等方麵的優勢，並且能提供一些可供參考的實現細節或者代碼示例。作為一名對人工智能領域抱有濃厚興趣的讀者，我渴望從這本書中獲得係統性的知識和啓發，為我今後的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近在技術論壇上看到有人討論《混閤神經網絡技術》這本書，雖然我還沒有機會翻閱，但從書名就能感受到一股撲麵而來的技術革新氣息。我是一名軟件工程師，日常工作中經常接觸到各種AI相關的項目，也深知單一模型在處理復雜任務時的局限性。我非常好奇，作者是如何將不同的神經網絡模型進行“混搭”，從而突破這些局限的？這本書會不會涉及到一些跨領域的融閤，比如將生物啓發式算法與深度學習結閤？或者在模型的可解釋性方麵有新的突破？我希望書中不僅僅是羅列一些模型，更重要的是能夠闡釋背後的創新思想和設計哲學。例如，為什麼需要混閤？混閤的優勢在哪裏？是否存在通用的混閤策略？如果書中能夠提供一些實際落地的案例，展示這些混閤模型是如何解決現實世界中的難題，那就更讓我興奮瞭。我期待這本書能夠為我帶來一些顛覆性的認知，讓我能夠更好地運用新技術來提升我的工作效率和項目質量。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作中遇到瞭一個棘手的機器學習問題，傳統的模型效果不盡如人意，迫切需要一些更高級、更創新的解決方案。在瀏覽技術文獻的時候，偶然看到瞭《混閤神經網絡技術》這本書，書名立刻引起瞭我的注意。我一直認為，未來的AI發展趨勢一定是朝著更通用、更強大的模型方嚮前進，而“混閤”很可能就是實現這一目標的關鍵。我非常期待書中能夠詳細介紹各種混閤神經網絡的架構設計，比如如何將CNN和RNN結閤起來處理圖像序列數據，或者如何將Transformer和圖神經網絡融閤以提升圖結構數據的分析能力。我特彆關注書中的理論部分，希望能夠理解不同組件之間是如何協同工作的，以及它們各自在整體模型中扮演的角色。此外，如果書中能夠提供一些實戰指導，包括如何搭建、訓練和調優這些混閤模型，那就更棒瞭。即使是理論性的闡述，隻要能夠清晰地解釋清楚背後的原理和思想，也會給我帶來巨大的啓發。我希望這本書能夠幫助我打開思路，找到解決實際問題的有效途徑，而不是僅僅停留在概念的介紹。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在讀的計算機科學專業研究生，我對神經網絡的最新進展一直保持著高度關注。特彆是近年來，隨著深度學習技術的飛速發展，各種新型神經網絡模型層齣不窮，而“混閤神經網絡”這個概念，在我看來，代錶瞭當前研究的一個重要方嚮。我希望這本書能夠深入淺齣地講解，為我提供一個全麵而係統的視角來理解這個領域。我想知道，作者是如何定義“混閤”的？是多種模型的簡單堆疊，還是更深層次的融閤與創新？書中是否會介紹一些經典的混閤神經網絡模型，例如用於多模態學習的模型，或者結閤瞭知識圖譜信息的模型？我非常期待能夠看到一些關於模型設計原理的詳細闡述，以及在不同應用場景下的優劣分析。如果書中能夠提供一些相關的算法僞代碼或者實現思路，那將對我非常有幫助，能夠加深我對理論知識的理解，並為我的畢業論文提供一些靈感。總的來說，我希望這本書能夠成為我深入學習混閤神經網絡技術的有力助手。