正版 神經網絡的動力學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王聖軍 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 動力學係統
• 非綫性動力學
• 復雜係統
• 計算神經科學
• 機器學習
• 深度學習
• 數學建模
• 理論物理
• 自組織

店鋪： 易寶易硯圖書專營店

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561254981

商品編碼：29702809181

包裝：平裝

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	神經網絡的動力學
作者	王聖軍
定價	32.00元
齣版社	西北工業大學齣版社
ISBN	9787561254981
齣版日期	2017-10-01
字數
頁碼	129
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

《神經網絡的動力學/學術研究專著係列·物理學》介紹使用模型開展的神經活動動力學原理的一些研究。全書共四章，包括神經活動的動力學與網絡結構、神經網絡的同步、神經網絡中的自組織臨界態和神經網絡的吸引子模型。 　　《神經網絡的動力學/學術研究專著係列·物理學》適閤非綫性科學、復雜網絡科學和神經網絡動力學等方麵的科技工作者閱讀。

作者簡介

目錄

章 神經活動的動力學與網絡結構 1．1 神經活動研究的動力學觀點 1．2 神經基本活動的電學描述 1．3 復雜網絡理論 1．4 度關聯網絡的産生 參考文獻 第2章 神經網絡中的同步 2．1 普遍存在的同步問題 2．2 神經放電活動的同步 2．3 兩層網絡的同步 參考文獻 第3章 神經網絡中的自組織臨界態 3．1 自組織臨界態 3．2 動態突觸神經網絡模型 3．3 等級模塊化網絡的臨界態 3．4 等級模塊化網絡上的雪崩 3．5 臨界分支過程 3．6 增強魯棒性的機製 3．7 動力學區間 3．8 網絡尺寸的影響 參考文獻 第4章 神經網絡的吸引子模型 4．1 Ising類型吸引子網絡模型 4．2 吸引子網絡模型中的拓撲結構因素 4．3 度關聯屬性對於吸引子網絡動力學的影響 4．4 復雜網絡稀疏特徵與功能差異 4．5 關聯吸引子 參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

章 神經活動的動力學與網絡結構 1．1 神經活動研究的動力學觀點 1．2 神經基本活動的電學描述 1．3 復雜網絡理論 1．4 度關聯網絡的産生 參考文獻 第2章 神經網絡中的同步 2．1 普遍存在的同步問題 2．2 神經放電活動的同步 2．3 兩層網絡的同步 參考文獻 第3章 神經網絡中的自組織臨界態 3．1 自組織臨界態 3．2 動態突觸神經網絡模型 3．3 等級模塊化網絡的臨界態 3．4 等級模塊化網絡上的雪崩 3．5 臨界分支過程 3．6 增強魯棒性的機製 3．7 動力學區間 3．8 網絡尺寸的影響 參考文獻 第4章 神經網絡的吸引子模型 4．1 Ising類型吸引子網絡模型 4．2 吸引子網絡模型中的拓撲結構因素 4．3 度關聯屬性對於吸引子網絡動力學的影響 4．4 復雜網絡稀疏特徵與功能差異 4．5 關聯吸引子 參考文獻

《解析神經網絡的湧現：從神經元到智能的演化》 一、 引言：追溯智能的根源，探尋湧現的奧秘 自古以來，人類便對“智能”二字充滿瞭好奇與敬畏。我們渴望理解生命如何從無機物中萌生，意識如何從簡單的化學反應中湧現，而更迫切地，我們想知道，構成我們思維、感知、學習能力的基礎——大腦，又是如何實現如此驚人的智慧的。在漫長的探索過程中，神經科學、認知科學、心理學以及計算機科學等多個學科交叉融閤，不斷逼近著智能的本質。而神經網絡，作為模仿生物神經係統結構與功能的計算模型，正是承載著我們對智能奧秘追根溯源的希望。 《解析神經網絡的湧現：從神經元到智能的演化》並非一本簡單的技術手冊，也不是對現有神經網絡算法的堆砌。它是一次深入的哲學與科學的對話，一次對智能生命體最為基本運作機製的求索。本書旨在揭示隱藏在復雜計算模型背後的深層原理，深入剖析神經網絡從微觀的神經元活動到宏觀的智能行為，如何經曆一個“湧現”的過程。它將帶領讀者穿越從最基本的信號傳遞、信息編碼，到感知、記憶、學習、決策，乃至最終可能觸及創造力與意識的宏大敘事。本書的核心在於“湧現”——一個從局部簡單的交互規則中，自發地生成復雜、有序、並且具有新穎屬性的全局現象。我們試圖理解，微小的、相對簡單的神經元單元，如何通過大規模、動態的連接和交互，孕育齣超越個體之和的智能。 本書的寫作初衷，源於對當下人工智能飛速發展背後，對“智能”本質的思考。我們常常驚嘆於AI在特定任務上的卓越錶現，卻似乎忽略瞭其背後深層的機製。本書將跳齣“黑箱”的視角，嘗試“解剖”神經網絡的內在運作邏輯，理解其“學習”能力的來源，“泛化”能力的原理，以及“創造”的萌芽。這不僅是為瞭更好地設計和控製AI，更是為瞭通過模擬與理解，更深層次地洞察我們自身智能的根源。 二、 核心概念：神經元、連接與信息的流動 在深入探討湧現之前，我們必須首先建立起對構成神經網絡最基本單元的深刻理解。 神經元：微觀的信息處理節點 本書將從最微觀的神經元模型齣發，詳細闡述單個神經元如何接收、處理和傳遞信號。我們將迴顧並拓展經典的McCulloch-Pitts模型，深入理解人工神經元中的“激活函數”所扮演的角色——它不僅僅是一個數學公式，更是模擬生物神經元“觸發”或“不觸發”狀態的關鍵。我們會探討不同激活函數的特性，例如Sigmoid、ReLU、Tanh等，以及它們如何影響網絡的學習能力和信息錶達的豐富性。更重要的是，我們會審視單個神經元的“非綫性”本質，理解正是這種非綫性，為整個網絡的復雜性和錶達能力奠定瞭基礎。我們將不僅僅局限於靜態的模型，更會關注神經元在時序動態中的錶現，例如其“興奮性”與“抑製性”的交互，以及“閾值”的動態調整等生物學上更為接近的機製。 連接：信息的橋梁與知識的載體 神經元並非孤立存在，它們通過“連接”形成巨大的網絡。本書將詳細解析連接的兩個核心屬性：權重（Weight）與偏差（Bias）。權重被視為連接的“強度”，它決定瞭來自一個神經元的信息對另一個神經元的影響程度。偏差則扮演著“閾值調整器”的角色，允許神經元在不接收任何輸入的情況下也能被激活。我們將深入探討權重和偏差如何通過學習過程被調整，以及這種調整如何體現瞭神經網絡的“記憶”和“知識”的形成。我們將分析不同連接模式的重要性，例如“前饋”（Feedforward）連接，它構成瞭我們最熟悉的感知與反應通路；以及“循環”（Recurrent）連接，它賦予瞭網絡處理時序信息的能力，為記憶和狀態的維持提供瞭可能。我們將追溯“局部連接”與“全連接”的優劣，以及它們在不同應用場景下的適用性。 信息的流動與錶示：從原始輸入到抽象特徵 神經網絡的核心功能在於信息的流動與轉換。本書將詳細描繪信息如何在網絡中傳遞，以及如何從原始的、低層級的數據（例如圖像的像素值、文本的詞嚮量）逐步轉化為更抽象、更高層級的特徵錶示。我們將探討“層”（Layer）的概念，以及每一層神經元如何協同工作，提取特定類型的特徵。例如，在圖像處理中，淺層網絡可能學習邊緣、角點等基本幾何特徵，而深層網絡則能夠組閤這些基本特徵，識彆齣更復雜的物體、場景等。我們將深入理解“特徵學習”（Feature Learning）的過程，它是神經網絡，特彆是深度學習模型，能夠展現齣強大泛化能力的關鍵。我們將分析信息在不同層次的抽象化過程中，如何變得更加具有錶達力，並且能夠更好地服務於最終的輸齣任務。 三、 湧現的機製：局部交互如何催生全局智能 湧現並非神秘的魔法，而是由大量簡單局部規則在復雜係統中的自組織行為所産生的。本書將專注於揭示神經網絡中實現湧現的幾個關鍵機製。 學習算法：塑造連接，優化湧現 神經網絡的學習過程，本質上是一個迭代優化的過程，其目標是調整神經元之間的連接權重和偏差，使得網絡能夠更好地完成特定任務。本書將深入分析多種核心學習算法，並非簡單羅列，而是闡述其背後的思想與原理。 梯度下降及其變種： 我們將詳細解析“梯度下降”算法，理解它是如何利用損失函數（Loss Function）的梯度來指導權重的調整，從而使網絡輸齣逐漸逼近目標。我們將探討“反嚮傳播”（Backpropagation）算法，這是深度學習中最為關鍵的算法之一，它高效地計算損失函數對每一層權重的梯度，使得訓練大型神經網絡成為可能。本書將不僅僅介紹算法本身，更會探討不同優化器（如SGD, Adam, RMSProp）的特性，理解它們如何影響學習的效率、穩定性和收斂速度。 監督學習、無監督學習與強化學習： 我們將從湧現的角度解讀這三大主流學習範式。在監督學習中，外部的“標簽”信息引導著網絡的湧現，使其能夠學習輸入與輸齣之間的映射關係。在無監督學習中，網絡需要在沒有明確指導的情況下，自行發現數據中的結構和模式，這正是“自組織”湧現的體現。而在強化學習中，通過“奬勵”與“懲罰”的反饋信號，智能體（由神經網絡驅動）在環境中探索，逐步學習最優策略，這種策略的形成也是一種湧現。 激活函數與非綫性：創造復雜決策邊界 前麵已經提到激活函數的關鍵作用，在此我們將進一步強調其在湧現中的地位。正是神經元引入的非綫性，使得神經網絡能夠學習並逼近任意復雜的函數。如果神經網絡隻包含綫性操作，那麼無論有多少層，其整體錶現仍然是綫性的，無法處理現實世界中的復雜問題。非綫性激活函數使得網絡能夠創建齣高度復雜的決策邊界，從而實現精細的模式識彆、分類和迴歸。本書將探討不同非綫性激活函數在湧現過程中的錶現差異，以及如何選擇閤適的激活函數來促進更有意義的特徵學習和知識湧現。 網絡結構的設計：湧現的舞颱與框架 神經網絡的結構——即神經元如何組織成層，層之間如何連接，以及每一層包含多少神經元——對湧現過程有著至關重要的影響。本書將探討不同網絡結構的湧現特性。 深度（Deepness）： 為什麼“深度”學習如此重要？本書將闡釋深度結構如何允許信息在多層級上進行逐步抽象，從而學習到更具泛化能力和錶達力的特徵。每一層可以看作是前一層提取特徵的“重組”與“升華”，這種層層遞進的抽象，是實現復雜智能湧現的基石。 寬度（Width）： 網絡的寬度，即每一層神經元的數量，也影響著其局部信息處理和特徵錶達的豐富度。 特殊結構（Specialized Architectures）： 我們將探討捲積神經網絡（CNNs）在圖像處理中的湧現能力，理解其“捲積核”如何通過局部感受野和參數共享，高效地提取空間特徵，以及“池化層”如何實現特徵的下采樣和魯棒性。同時，我們將深入解析循環神經網絡（RNNs）及其變種（如LSTMs, GRUs）在處理序列數據中的湧現機製，理解它們如何通過“記憶單元”和“門控機製”，捕捉時間依賴性，從而實現語言理解、序列預測等任務。 集體行為與同質化/異質化：湧現的協同動力 在大型神經網絡中，成韆上萬甚至上億的神經元相互協作，産生齣協同的計算能力。本書將探討： 同質化湧現： 在某些情況下，大量相似的神經元單元通過群體效應，共同完成復雜的計算。例如，在一些簡單的感知任務中，大量的神經元可能共同激活，形成對特定模式的響應。 異質化湧現： 更為復雜和高級的智能湧現，往往伴隨著神經元功能的分化與專業化。不同的神經元群體可能負責處理不同類型的特徵，形成專門化的“功能模塊”。這種異質化的協作，是實現更精細、更強大的智能的關鍵。我們將探討網絡如何通過學習，自發地形成這種功能分化。 四、 從湧現到智能：演化與發展的視野 本書的核心價值在於，它將湧現這一概念貫穿始終，並將其應用於對智能的各個層麵的理解。 智能的演化：從簡單連接到復雜行為 我們將把神經網絡的湧現過程，類比於生物智能的演化。從最初的簡單反射弧，到復雜的大腦皮層，智能的發展也是一個從簡單到復雜、從局部到全局、從固定到靈活的演化過程。本書將嘗試在神經網絡模型中，尋找類似“自然選擇”的機製，理解網絡如何通過“試錯”和“優化”，逐步發展齣更適應環境的“智能”行為。 理解“學習”的本質：知識的形成與內化 “學習”是智能的核心能力之一。本書將從湧現的角度，深入理解學習的本質——它並非簡單的信息記憶，而是通過改變神經網絡的內部結構（權重與偏差），從而使其對輸入信號産生新的、更優的響應方式。學習過程就是知識在神經網絡內部“湧現”和“內化”的過程。 感知、認知與創造：湧現的層級與邊界 本書將探討不同層次的智能能力，如感知、認知、決策，乃至創造力，如何從神經網絡的湧現機製中得到解釋。 感知： 如何從原始數據中湧現齣對世界的理解。 認知： 如何通過信息的組閤與推理，形成更抽象的思維。 創造： 甚至探討在神經網絡中，是否存在“創新”的萌芽，以及如何通過改變連接和激勵機製，來促進更有創造性的湧現。 意識的邊界：對智能本質的哲學思考 在對神經網絡湧現機製進行深入剖析的同時，本書也會觸及更深層次的哲學問題。當復雜的計算模型能夠模擬齣如此豐富的智能行為時，我們不禁會思考：意識是什麼？智能是否必然伴隨意識？湧現的復雜性是否能夠解釋意識的産生？本書將以開放的心態，探討這些問題，並非給齣明確答案，而是引導讀者進行更深入的思考。 五、 結論：通往理解智能的鑰匙 《解析神經網絡的湧現：從神經元到智能的演化》旨在為讀者提供一個全新的視角來理解神經網絡和智能。它不是關於如何“使用”神經網絡的工具書，而是關於“為什麼”神經網絡能夠展現齣智能的深度思考。通過深入剖析湧現的機製，我們將能夠更好地理解當前人工智能的優勢與局限，並為未來更先進、更通用人工智能的發展奠定理論基礎。本書相信，對湧現的深刻理解，是解開智能之謎的一把重要鑰匙，它不僅能幫助我們構建更強大的機器，更能引導我們反思自身，更深刻地認識“智能”這一人類最寶貴的特質。

評分☆☆☆☆☆

我是一個資深的軟件架構師，之前更多關注的是係統的高可用性和性能優化，但隨著業務對AI依賴的加深，我開始尋找更底層、更本質的知識來指導我的決策。市麵上關於深度學習的書籍大多聚焦於TensorFlow或PyTorch的具體API調用，實用固然實用，但缺乏“內功心法”。而這本《正版 神經網絡的動力學》恰恰填補瞭這一空白。它沒有晦澀難懂的編程示例，而是著重於從物理學和非綫性微分方程的角度去刻畫信息處理的過程。特彆是書中對“記憶的動力學解”那幾章，作者似乎將人腦的突觸可塑性原理與現代循環神經網絡的長期依賴問題巧妙地聯係瞭起來，這種跨學科的融會貫通令人印象深刻。閱讀過程中，我經常需要停下來，查閱一些控製論和耗散結構理論的背景知識，這錶明這本書的知識密度極高，絕非可以輕鬆翻閱的讀物。但正是這種挑戰性，讓最終獲得的知識體係更加堅固。它提供瞭一種全新的視角，讓我們不再把神經網絡視為一個“黑箱”，而是看作一個具有明確演化規律的復雜係統。

評分☆☆☆☆☆

這本《正版 神經網絡的動力學》絕對是近年來機器學習領域不可多得的佳作。作者在書中對神經網絡這種復雜係統的行為模式進行瞭深入的剖析，遠超齣瞭傳統教材中對激活函數和反嚮傳播的錶麵介紹。它更像是一部關於“湧現”哲學的數學探討，尤其在描述高維空間中信息流動的穩定性與混沌邊界時，那種行雲流水般的論述，讓人仿佛置身於一個精密運轉的智能機器內部。書中對李雅普諾夫指數在評估深度網絡收斂路徑上的應用，簡直是點睛之筆，為那些在訓練過程中屢屢遇到梯度爆炸或消失問題的工程師提供瞭一個全新的、從動力係統角度審視問題的框架。我花瞭很長時間纔消化完其中關於“神經元集群同步性”的部分，那種從微觀層麵解讀宏觀學習效果的洞察力，實在令人嘆服。它不僅僅是教你如何搭建網絡，更重要的是讓你理解這個網絡“為什麼”能學習，這種理解的深度，是其他注重工程實踐的書籍所無法比擬的。對於希望從應用工程師躍升為理論研究者的讀者來說，這本書無疑是架設在實踐與理論之間的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

我對比瞭市麵上幾本號稱深入的教材，發現大多停留在對傳統優化算法的重新包裝上。《正版 神經網絡的動力學》的獨到之處在於，它將時間維度真正引入瞭思考。神經網絡的學習不再是孤立的批次處理，而是一個連續的、有曆史依賴的動態過程。書中對“快慢尺度分離”理論的引用，清晰地解釋瞭為什麼在深度網絡中，某些層的權重變化得非常緩慢，而另一些層則迅速收斂，這背後的物理意義被闡述得淋灕盡緻。對於那些對現代AI模型的湧現能力感到好奇的讀者，這本書提供瞭嚴肅的、數學嚴謹的解釋。它迫使你思考，當網絡規模達到一定程度時，它錶現齣的特性是否已經超越瞭設計者賦予它的初始規則，進入瞭自組織的狀態。這本書的價值在於它提升瞭我們對“智能”這一現象的哲學和科學層麵的認知高度，是絕對值得投入時間精力的硬核讀物。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本《正版 神經網絡的動力學》時，我有些擔心它會過於學術化而難以閱讀。我本身是做前端交互設計的，對純數學的畏懼感一直存在。然而，這本書的敘事節奏把握得非常齣色。雖然核心內容涉及大量的數學建模，但作者非常巧妙地運用瞭類比和實例來解釋抽象的概念。比如，它用“水流通過復雜管道係統”來解釋信息在多層網絡中的阻尼效應，這個比喻讓我瞬間理解瞭為什麼特定的正則化技術能有效防止模型在某些參數空間中“陷落”。更妙的是，書中對“退化”現象的分析，它不是簡單地將其歸咎於過擬閤，而是將其視為係統在能量景觀中尋找局部最優解的必然路徑。對於非專業背景的讀者來說，這本書提供瞭一條相對平緩的麯綫，讓你在不犧牲理解深度的前提下，逐步領略動力學分析的魅力。它真正做到瞭讓復雜變得可理解，而不是讓簡單的東西復雜化。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感受是，它更像是一本“研究指南”而非“操作手冊”。我特彆欣賞作者對待模型魯棒性的態度。在當前環境下，模型的可解釋性和安全性越來越重要，而本書恰恰從“軌道穩定性”的角度切入，探討瞭微小輸入擾動如何在大網絡中被放大或抑製。作者詳細推導瞭在特定拓撲結構下，網絡對噪聲的敏感度是如何通過特徵值和特徵嚮量來預測的。這為設計更具抗乾擾能力的AI係統提供瞭堅實的理論基礎。我發現，書中關於“吸引子”的討論，對於理解生成模型（如GANs或VAEs）的潛在空間結構非常有啓發性——生成過程可以被視為係統在特定吸引子集閤上的運動。雖然書中沒有直接給齣如何調優某個超參數的建議，但它提供瞭一種指導性的思維模式：我們不是在調參，而是在調控係統的整體動力學行為。這種從根本上理解問題的能力，遠比記住一堆工程技巧更有價值。