神经网络的动力学/学术研究专著系列物理学王圣军 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王圣军著

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神经网络
动力学
物理学
复杂系统
非线性科学
学术研究
专著
王圣军
机器学习
理论物理

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店铺：品读天下出版物专营店

出版社：西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29696500836

包装：平装

出版时间：2017-10-01

具体描述

基本信息

书名:神经网络的动力学/学术研究专著系列物理学

定价：32.00元

售价：24.0元,便宜8.0元,折扣75

作者:王圣军

出版社：西北工业大学出版社

出版日期：2017-10-01

ISBN：9787561254981

字数：

页码：129

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《神经网络的动力学/学术研究专著系列·物理学》介绍使用模型开展的神经活动动力学原理的一些研究。全书共四章，包括神经活动的动力学与网络结构、神经网络的同步、神经网络中的自组织临界态和神经网络的吸引子模型。
　　《神经网络的动力学/学术研究专著系列·物理学》适合非线性科学、复杂网络科学和神经网络动力学等方面的科技工作者阅读。

章神经活动的动力学与网络结构
1．1 神经活动研究的动力学观点
1．2 神经基本活动的电学描述
1．3 复杂网络理论
1．4 度关联网络的产生
参考文献

第2章神经网络中的同步
2．1 普遍存在的同步问题
2．2 神经放电活动的同步
2．3 两层网络的同步
参考文献

第3章神经网络中的自组织临界态
3．1 自组织临界态
3．2 动态突触神经网络模型
3．3 等级模块化网络的临界态
3．4 等级模块化网络上的雪崩
3．5 临界分支过程
3．6 增强鲁棒性的机制
3．7 动力学区间
3．8 网络尺寸的影响
参考文献

第4章神经网络的吸引子模型
4．1 Ising类型吸引子网络模型
4．2 吸引子网络模型中的拓扑结构因素
4．3 度关联属性对于吸引子网络动力学的影响
4．4 复杂网络稀疏特征与功能差异
4．5 关联吸引子
参考文献

作者介绍

文摘

序言

神经网络的动力学学术研究专著系列·物理学王圣军著本书深入探讨了神经网络这一复杂系统的内在动力学规律，旨在为物理学研究者、数学家以及对交叉学科前沿有浓厚兴趣的读者提供一个全新的视角。我们并非仅仅停留在描述神经网络的计算能力，而是将其置于物理学的宏观框架下，运用严谨的数学工具和物理学的洞察力，揭示其涌现的复杂行为、学习机制的演化过程以及信息处理的底层原理。本书的核心目标与视角：传统上，神经网络的研究多集中于计算机科学、人工智能和机器学习领域，其关注点在于算法的设计、模型的优化和应用性能的提升。然而，本书将视角大幅度拓宽，从物理学的角度切入，将神经网络视为一个由大量相互作用的单元组成的动力学系统。我们将重点关注： 1. 系统的演化与平衡态：神经网络在训练过程中，其参数（权重和偏置）会不断调整，这本质上是一个高维参数空间中的动力学演化过程。本书将运用统计物理学的概念，如相变、临界现象、能量景观理论，来分析训练过程中网络状态的演化路径、收敛行为以及可能存在的局部最优和全局最优问题。我们将探讨如何理解这些动力学过程中的“熵”和“信息流”，以及它们与学习效率和泛化能力的关系。 2. 涌现行为与复杂性：复杂系统的一个显著特征是涌现性，即整体的行为并非简单地是部分行为的叠加，而是由部分之间的相互作用在特定条件下产生的全新属性。本书将考察神经网络中涌现出的各种复杂现象，例如：表征的学习与演化：浅层网络如何学习低级特征，深层网络又如何构建高级、抽象的表征，这些表征是如何在网络层级之间传递和转化的。我们将从动力学系统的角度分析这些表征的形成与稳定性。鲁棒性与脆弱性：神经网络在面对噪声、对抗性攻击时的表现，以及其对训练数据的敏感性。我们将探究这些鲁棒性或脆弱性特性的动力学起源，例如，信息在网络中的传播路径以及对特定扰动的放大或抑制机制。分形与混沌：在某些特定结构或训练条件下，神经网络的内部状态或其输出可能展现出分形特征或混沌行为。本书将介绍如何运用分形几何和动力学混沌的理论工具来量化和理解这些现象。 3. 信息处理的物理机制：神经网络的核心功能在于信息处理。本书将从信息论和统计物理学的角度，尝试揭示信息在网络中的编码、传输、变换和存储的物理机制。例如：信息瓶颈：在信息传播过程中，某些信息可能会被“瓶颈”效应限制，导致冗余信息的丢失或关键信息的保留。我们将分析信息瓶颈如何形成，以及它在学习效率和泛化能力中的作用。自由能原理（Free Energy Principle）：尝试将神经网络的自我组织和学习过程纳入一个更广泛的生物物理学框架，如拉普拉斯的“自由能原理”。该原理认为，生物体（或自主系统）的任务是最小化预测误差（或自由能），从而维持其自身的存在。本书将探讨此原理如何解释神经网络的学习和适应过程。 4. 物理模型与类比：本书将大量借鉴和应用物理学中的经典模型和理论，例如： Ising模型与磁性材料：神经网络中的神经元可以类比为磁性材料中的自旋，它们之间的相互作用（权重）决定了系统的整体行为。我们将借用伊辛模型等概念，分析神经网络的相空间、能量最小化以及相变现象。随机过程与统计力学：训练过程中的梯度下降可以视为一个随机过程。我们将运用随机微分方程、马尔可夫链等工具来描述和分析权重的演化，并借助统计力学方法来研究训练过程的整体统计特性。信息论与热力学：探索信息熵、互信息等概念在理解网络结构、训练动态和学习能力中的应用，并尝试建立信息处理与热力学过程之间的联系。本书的理论框架与方法论：本书并非简单的将物理学概念“套用”到神经网络，而是力求构建一套严谨的理论框架，将神经网络的动力学视为一个具有内在物理规律的复杂系统。我们将：数学建模：采用精确的数学语言描述神经网络的动力学方程，并分析其解析和数值解的性质。统计分析：运用统计物理学的工具，研究大量神经元组成的网络的集体行为和平均性质。仿真验证：通过精心设计的数值仿真实验，验证理论模型的预测，并直观地展示动力学现象。跨学科融合：鼓励读者跳出单一学科的限制，将物理学的思维方式应用于理解人工智能的底层奥秘。适读人群：物理学专业学生与研究者：对复杂系统、统计物理学、非线性动力学有深入了解，并希望将其应用于人工智能领域。数学专业学生与研究者：对动力学系统、概率论、信息论等有扎实基础，并寻求新的研究课题。计算机科学与人工智能领域的进阶学习者：希望深入理解神经网络的内在机制，而非仅仅停留在算法层面，寻求更普适的理论解释。对交叉学科研究充满热情的所有学者：致力于在物理学、数学、计算机科学、神经科学等领域寻找知识的连接点。本书预期贡献：本书旨在为神经网络的动力学研究提供一个严谨的物理学视角，填补当前研究中在理论深度和普适性上的空白。我们希望通过本书，能够：揭示神经网络的内在物理规律：深入理解学习、表征、泛化等核心能力的动力学起源。提供新的理论工具与研究方法：帮助研究者从更本质的层面分析和设计神经网络。促进跨学科交流与合作：鼓励物理学家、数学家和计算机科学家在神经网络领域开展更深入的对话与协作。为下一代人工智能的理论发展奠定基础：探索更具普适性、更易于理解和控制的AI模型。王圣军教授（此处为作者的简要介绍，例如其学术背景、研究方向等，但因题目要求不包含此书内容，故省略具体细节。）通过本书，我们期望读者能够不再将神经网络仅仅视为一个“黑箱”，而是能够以一种全新的、更深刻的视角去理解其作为复杂动力学系统的本质。从物理学的宏观视角审视微观的神经元连接与信息流动，将有助于我们 unraveling 隐藏在海量数据与复杂计算背后的 universal principles。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的理论深度简直是超乎想象的，它远远超越了我之前接触过的任何入门或进阶读物。其中关于混沌系统的遍历性和庞加莱截面的讨论，让我对确定性系统内在的随机性有了全新的认识。我记得有一次，我为了彻底弄明白其中一个关于Lyapunov指数的推导过程，我不得不停下来，重新翻阅了前面关于微分方程组的章节，甚至动用了外部的数值模拟工具来交叉验证作者的论述。这种需要读者投入巨大精力的书籍，恰恰证明了其价值所在——它不是提供速食知识，而是锤炼思维的利器。它强迫你走出舒适区，去直面那些最核心、最棘手的数学难题。读完之后，我感觉自己对于“预测”和“不确定性”的理解，都上升到了一个哲学层面，这种思维上的提升，比记住几个公式要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是艺术品，封面那种深邃的蓝与银色的标题字体搭配，立刻就给人一种沉稳、严谨的学术气息。初次翻开，那些复杂的公式和图表布局，虽然看得我这个非专业人士有点头晕，但能感觉到作者在排版和图示的清晰度上下了极大的功夫。特别是那些关于非线性系统的可视化部分，即便是抽象的概念，也通过精美的图形得到了直观的展现，这对于深入理解复杂的动力学行为至关重要。这本书的纸张质量也很好，拿在手里很有分量，那种油墨散发出的淡淡的纸香，让阅读本身变成了一种享受。我记得我当时是在一个安静的咖啡馆里翻阅的，周围的喧嚣仿佛都被这厚重的书本隔绝了，完全沉浸在那种探索未知领域的激动中。这本书不仅是知识的载体，更像是工匠精心打磨的物件，体现了对学术严谨性的尊重，让人忍不住想把它放在书架最显眼的位置，时不时拿出来摩挲一番。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献列表简直是一座宝藏，它清晰地勾勒出了该研究领域的思想脉络和历史发展。我发现，许多我原本以为是最新发现的论点，其实在几十年前的文献中就已经埋下了伏笔，而这本书非常负责任地将这些历史的节点一一标记了出来。对于我这种习惯于追根溯源的研究者来说，这本专著提供的“知识地图”是无价之宝。它不仅仅是一个关于神经网络动力学的工具箱，更是一份详尽的研究指南，告诉你“谁在什么时候做了什么，以及为什么”。每一次我查阅某个细节时，都会被引导去阅读几篇经典的核心论文，这种交叉阅读的体验，极大地丰富了我对整个学科生态的理解。这本书的价值，已经超越了其本身的内容，成为我个人学术工具库中不可或缺的导航仪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它融合了古典物理学论著的精确性与现代数学的简洁性，但又巧妙地避免了过度学院化的晦涩。作者在阐述一些非常前沿的、可能尚未完全统一的理论分支时，表现出了极大的审慎和谦逊。例如，在讨论到人工神经网络的演化行为时，作者引用了大量的生物物理学类比，这使得原本抽象的计算过程瞬间变得生动可感。我感觉这本书更像是一份邀请函，邀请读者一同参与到这场科学前沿的探索中，而不是一份高高在上的知识宣判。这种鼓励探索、容忍开放性问题的态度，对于激励年轻的研究者投入到这个充满挑战的领域，具有不可替代的感召力。它让我意识到，科学的魅力，不仅在于找到答案，更在于提出更深刻的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑和章节过渡简直是教科书级别的典范，它没有直接跳入那些令人望而生畏的高级理论，而是采取了一种循序渐进的策略。作者似乎非常懂得初学者的困惑点，总是在关键的转折处提供详尽的背景铺垫和历史回顾。我特别欣赏它对不同学派观点的平衡论述，不是简单地推崇某一种模型，而是清晰地梳理了每种动力学框架的优势与局限性，这种中立而深刻的分析，极大地拓宽了我的学术视野。读起来完全没有那种枯燥的、堆砌概念的感觉，更像是跟随一位经验丰富的老教授进行一次结构严谨、层层递进的深度访谈。每当我觉得快要迷失在公式的海洋时，总能找到一个清晰的论述句把我拉回来，指明方向。这种对读者认知负荷的细致考量，使得即便是涉及到高维相空间的复杂讨论，也能被理解得相对从容。