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王圣军 著

图书标签:

• 神经网络
• 动力学系统
• 非线性动力学
• 复杂系统
• 计算神经科学
• 机器学习
• 深度学习
• 数学建模
• 理论物理
• 自组织

店铺： 易宝易砚图书专营店

出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29702809181

包装：平装

出版时间：2017-10-01

图书基本信息
图书名称	神经网络的动力学
作者	王圣军
定价	32.00元
出版社	西北工业大学出版社
ISBN	9787561254981
出版日期	2017-10-01
字数
页码	129
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《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。

作者简介

目录

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

编辑推荐

文摘

序言

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

《解析神经网络的涌现：从神经元到智能的演化》 一、 引言：追溯智能的根源，探寻涌现的奥秘 自古以来，人类便对“智能”二字充满了好奇与敬畏。我们渴望理解生命如何从无机物中萌生，意识如何从简单的化学反应中涌现，而更迫切地，我们想知道，构成我们思维、感知、学习能力的基础——大脑，又是如何实现如此惊人的智慧的。在漫长的探索过程中，神经科学、认知科学、心理学以及计算机科学等多个学科交叉融合，不断逼近着智能的本质。而神经网络，作为模仿生物神经系统结构与功能的计算模型，正是承载着我们对智能奥秘追根溯源的希望。 《解析神经网络的涌现：从神经元到智能的演化》并非一本简单的技术手册，也不是对现有神经网络算法的堆砌。它是一次深入的哲学与科学的对话，一次对智能生命体最为基本运作机制的求索。本书旨在揭示隐藏在复杂计算模型背后的深层原理，深入剖析神经网络从微观的神经元活动到宏观的智能行为，如何经历一个“涌现”的过程。它将带领读者穿越从最基本的信号传递、信息编码，到感知、记忆、学习、决策，乃至最终可能触及创造力与意识的宏大叙事。本书的核心在于“涌现”——一个从局部简单的交互规则中，自发地生成复杂、有序、并且具有新颖属性的全局现象。我们试图理解，微小的、相对简单的神经元单元，如何通过大规模、动态的连接和交互，孕育出超越个体之和的智能。 本书的写作初衷，源于对当下人工智能飞速发展背后，对“智能”本质的思考。我们常常惊叹于AI在特定任务上的卓越表现，却似乎忽略了其背后深层的机制。本书将跳出“黑箱”的视角，尝试“解剖”神经网络的内在运作逻辑，理解其“学习”能力的来源，“泛化”能力的原理，以及“创造”的萌芽。这不仅是为了更好地设计和控制AI，更是为了通过模拟与理解，更深层次地洞察我们自身智能的根源。 二、 核心概念：神经元、连接与信息的流动 在深入探讨涌现之前，我们必须首先建立起对构成神经网络最基本单元的深刻理解。 神经元：微观的信息处理节点 本书将从最微观的神经元模型出发，详细阐述单个神经元如何接收、处理和传递信号。我们将回顾并拓展经典的McCulloch-Pitts模型，深入理解人工神经元中的“激活函数”所扮演的角色——它不仅仅是一个数学公式，更是模拟生物神经元“触发”或“不触发”状态的关键。我们会探讨不同激活函数的特性，例如Sigmoid、ReLU、Tanh等，以及它们如何影响网络的学习能力和信息表达的丰富性。更重要的是，我们会审视单个神经元的“非线性”本质，理解正是这种非线性，为整个网络的复杂性和表达能力奠定了基础。我们将不仅仅局限于静态的模型，更会关注神经元在时序动态中的表现，例如其“兴奋性”与“抑制性”的交互，以及“阈值”的动态调整等生物学上更为接近的机制。 连接：信息的桥梁与知识的载体 神经元并非孤立存在，它们通过“连接”形成巨大的网络。本书将详细解析连接的两个核心属性：权重（Weight）与偏差（Bias）。权重被视为连接的“强度”，它决定了来自一个神经元的信息对另一个神经元的影响程度。偏差则扮演着“阈值调整器”的角色，允许神经元在不接收任何输入的情况下也能被激活。我们将深入探讨权重和偏差如何通过学习过程被调整，以及这种调整如何体现了神经网络的“记忆”和“知识”的形成。我们将分析不同连接模式的重要性，例如“前馈”（Feedforward）连接，它构成了我们最熟悉的感知与反应通路；以及“循环”（Recurrent）连接，它赋予了网络处理时序信息的能力，为记忆和状态的维持提供了可能。我们将追溯“局部连接”与“全连接”的优劣，以及它们在不同应用场景下的适用性。 信息的流动与表示：从原始输入到抽象特征 神经网络的核心功能在于信息的流动与转换。本书将详细描绘信息如何在网络中传递，以及如何从原始的、低层级的数据（例如图像的像素值、文本的词向量）逐步转化为更抽象、更高层级的特征表示。我们将探讨“层”（Layer）的概念，以及每一层神经元如何协同工作，提取特定类型的特征。例如，在图像处理中，浅层网络可能学习边缘、角点等基本几何特征，而深层网络则能够组合这些基本特征，识别出更复杂的物体、场景等。我们将深入理解“特征学习”（Feature Learning）的过程，它是神经网络，特别是深度学习模型，能够展现出强大泛化能力的关键。我们将分析信息在不同层次的抽象化过程中，如何变得更加具有表达力，并且能够更好地服务于最终的输出任务。 三、 涌现的机制：局部交互如何催生全局智能 涌现并非神秘的魔法，而是由大量简单局部规则在复杂系统中的自组织行为所产生的。本书将专注于揭示神经网络中实现涌现的几个关键机制。 学习算法：塑造连接，优化涌现 神经网络的学习过程，本质上是一个迭代优化的过程，其目标是调整神经元之间的连接权重和偏差，使得网络能够更好地完成特定任务。本书将深入分析多种核心学习算法，并非简单罗列，而是阐述其背后的思想与原理。 梯度下降及其变种： 我们将详细解析“梯度下降”算法，理解它是如何利用损失函数（Loss Function）的梯度来指导权重的调整，从而使网络输出逐渐逼近目标。我们将探讨“反向传播”（Backpropagation）算法，这是深度学习中最为关键的算法之一，它高效地计算损失函数对每一层权重的梯度，使得训练大型神经网络成为可能。本书将不仅仅介绍算法本身，更会探讨不同优化器（如SGD, Adam, RMSProp）的特性，理解它们如何影响学习的效率、稳定性和收敛速度。 监督学习、无监督学习与强化学习： 我们将从涌现的角度解读这三大主流学习范式。在监督学习中，外部的“标签”信息引导着网络的涌现，使其能够学习输入与输出之间的映射关系。在无监督学习中，网络需要在没有明确指导的情况下，自行发现数据中的结构和模式，这正是“自组织”涌现的体现。而在强化学习中，通过“奖励”与“惩罚”的反馈信号，智能体（由神经网络驱动）在环境中探索，逐步学习最优策略，这种策略的形成也是一种涌现。 激活函数与非线性：创造复杂决策边界 前面已经提到激活函数的关键作用，在此我们将进一步强调其在涌现中的地位。正是神经元引入的非线性，使得神经网络能够学习并逼近任意复杂的函数。如果神经网络只包含线性操作，那么无论有多少层，其整体表现仍然是线性的，无法处理现实世界中的复杂问题。非线性激活函数使得网络能够创建出高度复杂的决策边界，从而实现精细的模式识别、分类和回归。本书将探讨不同非线性激活函数在涌现过程中的表现差异，以及如何选择合适的激活函数来促进更有意义的特征学习和知识涌现。 网络结构的设计：涌现的舞台与框架 神经网络的结构——即神经元如何组织成层，层之间如何连接，以及每一层包含多少神经元——对涌现过程有着至关重要的影响。本书将探讨不同网络结构的涌现特性。 深度（Deepness）： 为什么“深度”学习如此重要？本书将阐释深度结构如何允许信息在多层级上进行逐步抽象，从而学习到更具泛化能力和表达力的特征。每一层可以看作是前一层提取特征的“重组”与“升华”，这种层层递进的抽象，是实现复杂智能涌现的基石。 宽度（Width）： 网络的宽度，即每一层神经元的数量，也影响着其局部信息处理和特征表达的丰富度。 特殊结构（Specialized Architectures）： 我们将探讨卷积神经网络（CNNs）在图像处理中的涌现能力，理解其“卷积核”如何通过局部感受野和参数共享，高效地提取空间特征，以及“池化层”如何实现特征的下采样和鲁棒性。同时，我们将深入解析循环神经网络（RNNs）及其变种（如LSTMs, GRUs）在处理序列数据中的涌现机制，理解它们如何通过“记忆单元”和“门控机制”，捕捉时间依赖性，从而实现语言理解、序列预测等任务。 集体行为与同质化/异质化：涌现的协同动力 在大型神经网络中，成千上万甚至上亿的神经元相互协作，产生出协同的计算能力。本书将探讨： 同质化涌现： 在某些情况下，大量相似的神经元单元通过群体效应，共同完成复杂的计算。例如，在一些简单的感知任务中，大量的神经元可能共同激活，形成对特定模式的响应。 异质化涌现： 更为复杂和高级的智能涌现，往往伴随着神经元功能的分化与专业化。不同的神经元群体可能负责处理不同类型的特征，形成专门化的“功能模块”。这种异质化的协作，是实现更精细、更强大的智能的关键。我们将探讨网络如何通过学习，自发地形成这种功能分化。 四、 从涌现到智能：演化与发展的视野 本书的核心价值在于，它将涌现这一概念贯穿始终，并将其应用于对智能的各个层面的理解。 智能的演化：从简单连接到复杂行为 我们将把神经网络的涌现过程，类比于生物智能的演化。从最初的简单反射弧，到复杂的大脑皮层，智能的发展也是一个从简单到复杂、从局部到全局、从固定到灵活的演化过程。本书将尝试在神经网络模型中，寻找类似“自然选择”的机制，理解网络如何通过“试错”和“优化”，逐步发展出更适应环境的“智能”行为。 理解“学习”的本质：知识的形成与内化 “学习”是智能的核心能力之一。本书将从涌现的角度，深入理解学习的本质——它并非简单的信息记忆，而是通过改变神经网络的内部结构（权重与偏差），从而使其对输入信号产生新的、更优的响应方式。学习过程就是知识在神经网络内部“涌现”和“内化”的过程。 感知、认知与创造：涌现的层级与边界 本书将探讨不同层次的智能能力，如感知、认知、决策，乃至创造力，如何从神经网络的涌现机制中得到解释。 感知： 如何从原始数据中涌现出对世界的理解。 认知： 如何通过信息的组合与推理，形成更抽象的思维。 创造： 甚至探讨在神经网络中，是否存在“创新”的萌芽，以及如何通过改变连接和激励机制，来促进更有创造性的涌现。 意识的边界：对智能本质的哲学思考 在对神经网络涌现机制进行深入剖析的同时，本书也会触及更深层次的哲学问题。当复杂的计算模型能够模拟出如此丰富的智能行为时，我们不禁会思考：意识是什么？智能是否必然伴随意识？涌现的复杂性是否能够解释意识的产生？本书将以开放的心态，探讨这些问题，并非给出明确答案，而是引导读者进行更深入的思考。 五、 结论：通往理解智能的钥匙 《解析神经网络的涌现：从神经元到智能的演化》旨在为读者提供一个全新的视角来理解神经网络和智能。它不是关于如何“使用”神经网络的工具书，而是关于“为什么”神经网络能够展现出智能的深度思考。通过深入剖析涌现的机制，我们将能够更好地理解当前人工智能的优势与局限，并为未来更先进、更通用人工智能的发展奠定理论基础。本书相信，对涌现的深刻理解，是解开智能之谜的一把重要钥匙，它不仅能帮助我们构建更强大的机器，更能引导我们反思自身，更深刻地认识“智能”这一人类最宝贵的特质。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本《正版 神经网络的动力学》时，我有些担心它会过于学术化而难以阅读。我本身是做前端交互设计的，对纯数学的畏惧感一直存在。然而，这本书的叙事节奏把握得非常出色。虽然核心内容涉及大量的数学建模，但作者非常巧妙地运用了类比和实例来解释抽象的概念。比如，它用“水流通过复杂管道系统”来解释信息在多层网络中的阻尼效应，这个比喻让我瞬间理解了为什么特定的正则化技术能有效防止模型在某些参数空间中“陷落”。更妙的是，书中对“退化”现象的分析，它不是简单地将其归咎于过拟合，而是将其视为系统在能量景观中寻找局部最优解的必然路径。对于非专业背景的读者来说，这本书提供了一条相对平缓的曲线，让你在不牺牲理解深度的前提下，逐步领略动力学分析的魅力。它真正做到了让复杂变得可理解，而不是让简单的东西复杂化。

评分☆☆☆☆☆

我对比了市面上几本号称深入的教材，发现大多停留在对传统优化算法的重新包装上。《正版 神经网络的动力学》的独到之处在于，它将时间维度真正引入了思考。神经网络的学习不再是孤立的批次处理，而是一个连续的、有历史依赖的动态过程。书中对“快慢尺度分离”理论的引用，清晰地解释了为什么在深度网络中，某些层的权重变化得非常缓慢，而另一些层则迅速收敛，这背后的物理意义被阐述得淋漓尽致。对于那些对现代AI模型的涌现能力感到好奇的读者，这本书提供了严肃的、数学严谨的解释。它迫使你思考，当网络规模达到一定程度时，它表现出的特性是否已经超越了设计者赋予它的初始规则，进入了自组织的状态。这本书的价值在于它提升了我们对“智能”这一现象的哲学和科学层面的认知高度，是绝对值得投入时间精力的硬核读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受是，它更像是一本“研究指南”而非“操作手册”。我特别欣赏作者对待模型鲁棒性的态度。在当前环境下，模型的可解释性和安全性越来越重要，而本书恰恰从“轨道稳定性”的角度切入，探讨了微小输入扰动如何在大网络中被放大或抑制。作者详细推导了在特定拓扑结构下，网络对噪声的敏感度是如何通过特征值和特征向量来预测的。这为设计更具抗干扰能力的AI系统提供了坚实的理论基础。我发现，书中关于“吸引子”的讨论，对于理解生成模型（如GANs或VAEs）的潜在空间结构非常有启发性——生成过程可以被视为系统在特定吸引子集合上的运动。虽然书中没有直接给出如何调优某个超参数的建议，但它提供了一种指导性的思维模式：我们不是在调参，而是在调控系统的整体动力学行为。这种从根本上理解问题的能力，远比记住一堆工程技巧更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《正版 神经网络的动力学》绝对是近年来机器学习领域不可多得的佳作。作者在书中对神经网络这种复杂系统的行为模式进行了深入的剖析，远超出了传统教材中对激活函数和反向传播的表面介绍。它更像是一部关于“涌现”哲学的数学探讨，尤其在描述高维空间中信息流动的稳定性与混沌边界时，那种行云流水般的论述，让人仿佛置身于一个精密运转的智能机器内部。书中对李雅普诺夫指数在评估深度网络收敛路径上的应用，简直是点睛之笔，为那些在训练过程中屡屡遇到梯度爆炸或消失问题的工程师提供了一个全新的、从动力系统角度审视问题的框架。我花了很长时间才消化完其中关于“神经元集群同步性”的部分，那种从微观层面解读宏观学习效果的洞察力，实在令人叹服。它不仅仅是教你如何搭建网络，更重要的是让你理解这个网络“为什么”能学习，这种理解的深度，是其他注重工程实践的书籍所无法比拟的。对于希望从应用工程师跃升为理论研究者的读者来说，这本书无疑是架设在实践与理论之间的坚实桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的软件架构师，之前更多关注的是系统的高可用性和性能优化，但随着业务对AI依赖的加深，我开始寻找更底层、更本质的知识来指导我的决策。市面上关于深度学习的书籍大多聚焦于TensorFlow或PyTorch的具体API调用，实用固然实用，但缺乏“内功心法”。而这本《正版 神经网络的动力学》恰恰填补了这一空白。它没有晦涩难懂的编程示例，而是着重于从物理学和非线性微分方程的角度去刻画信息处理的过程。特别是书中对“记忆的动力学解”那几章，作者似乎将人脑的突触可塑性原理与现代循环神经网络的长期依赖问题巧妙地联系了起来，这种跨学科的融会贯通令人印象深刻。阅读过程中，我经常需要停下来，查阅一些控制论和耗散结构理论的背景知识，这表明这本书的知识密度极高，绝非可以轻松翻阅的读物。但正是这种挑战性，让最终获得的知识体系更加坚固。它提供了一种全新的视角，让我们不再把神经网络视为一个“黑箱”，而是看作一个具有明确演化规律的复杂系统。