{RT}神经网络的动力学--王圣军--西北工业大学出版社 9787561254981 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
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• 科学计算
• 数值模拟
• 王圣军
• 西北工业大学出版社
• 高等教育
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出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29330814669

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

第1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

第1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

{RT}神经网络的动力学：探寻智能涌现的奥秘 在人工智能蓬勃发展的今天，神经网络作为其核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从语音识别到图像处理，从自然语言理解到自动驾驶，神经网络的强大能力令人惊叹。然而，在这些令人瞩目的成就背后，隐藏着一个更为深刻且复杂的科学问题——神经网络的动力学。理解神经网络的内部运作机制，探究其如何从简单的节点连接中涌现出复杂的智能行为，是揭示人工智能本质、推动其进一步发展的关键。 《{RT}神经网络的动力学》一书，由王圣军教授倾力撰写，西北工业大学出版社隆重推出，ISBN号为9787561254981。本书并非泛泛而谈，而是深入剖析了神经网络的动力学特性，旨在为读者提供一个系统、严谨且富有洞察力的研究视角。它不只是对现有模型和算法的简单罗列，更着眼于揭示这些模型背后涌动着的生命力，理解它们如何随着时间的推移而演化，如何在复杂的输入信号刺激下产生非线性的反应，以及最终如何通过这种动态过程实现学习、记忆与决策。 本书的独特视角与核心价值 与许多侧重于神经网络算法实现或应用的书籍不同，《{RT}神经网络的动力学》将目光聚焦于“动力学”这一核心概念。动力学，简而言之，是指系统随时间变化的规律。对于神经网络而言，这意味着研究其激活值的传播、权重的更新、以及整个网络状态的演变过程。这种动态视角的引入，使得我们能够超越静态的结构图，去理解神经网络的“思考”过程，而非仅仅是“思考”的结果。 本书的核心价值在于，它系统地梳理了神经网络动力学研究的理论基础，从经典的激活函数动态、到学习规则的演化，再到更深层次的网络稳定性、吸引子动力学以及混沌现象的探讨。通过对这些基本动力学原理的深入理解，读者将能够： 洞察学习的本质： 学习不再仅仅是参数的调整，而是网络状态向稳定吸引子收敛的动态过程。理解这个过程，有助于设计更高效、更鲁棒的学习算法。 揭示信息处理的奥秘： 信息如何在网络中传播、转化、并最终形成有意义的输出？本书将从动力学的角度，解析信号在网络中的动态轨迹，揭示信息处理的深层机制。 理解鲁棒性与脆弱性： 为什么神经网络有时如此强大，有时又如此脆弱？动力学分析能够帮助我们理解网络在面对扰动时的稳定性，以及可能出现的失效模式。 展望未来研究方向： 随着对动力学理解的深入，新的网络架构、更先进的学习策略，甚至更接近生物大脑的智能模式，都将有望被构想和实现。 内容深度与广度 《{RT}神经网络的动力学》以严谨的学术态度，对神经网络动力学进行了全面而深入的探讨。本书可能涵盖以下关键领域，并以详细的理论阐述和必要的数学工具作为支撑： 基本模型回顾与动力学引言： 在深入动力学之前，本书会简要回顾感知机、多层感知机等基础神经网络模型，并引入动力学的基本概念，如状态空间、相图、吸引子等，为后续的分析奠定基础。 激活函数与网络状态演化： 激活函数是神经网络实现非线性的关键，其本身的动态特性以及在网络中的作用将得到详细分析。例如，Sigmoid、ReLU等激活函数在不同输入下的响应，以及它们如何影响整个网络的输出动态。 学习规则的动力学分析： 反向传播算法是目前最主流的学习方法，本书将从动力学的角度审视反向传播过程。梯度下降的动态轨迹，局部最优与全局最优的涌现，以及各种优化算法（如SGD、Adam等）的动力学特性都可能被深入剖析。 吸引子动力学与模式识别： 许多神经网络模型，特别是Hopfield网络等，具有将输入信号收敛到特定模式（吸引子）的能力。本书将详细探讨吸引子的概念、形成机制以及在模式识别、联想记忆等应用中的作用。 网络稳定性与涌现行为： 为什么某些网络结构能够稳定运行，而另一些则容易出现振荡或崩溃？本书将分析网络参数、连接方式等对系统稳定性的影响，并探讨如何从简单的节点交互中涌现出复杂的全局行为，例如决策、分类等。 混沌与复杂性： 在某些情况下，神经网络的动力学可能表现出混沌行为，即对初始条件极其敏感。本书将探讨混沌现象在神经网络中的出现，以及它可能对信息处理和学习带来的影响。理解混沌，也为探索更具创造性的智能提供了新的视角。 生物启发的神经网络动力学： 借鉴生物大脑的神经动力学特性，将是本书的一大亮点。例如，脉冲神经网络（SNN）的引入，以及生物神经元放电模式、突触可塑性等动力学原理在人工神经网络中的应用，将为读者展现更贴近自然的智能模型。 与实际应用的关联： 尽管本书侧重于理论，但它将通过理论分析指导实际应用。例如，如何通过理解动力学来设计更有效的对抗性攻击防御机制，如何构建更鲁棒的传感器网络，或者如何优化深度学习模型的训练过程。 目标读者 《{RT}神经网络的动力学》面向广泛的读者群体，包括但不限于： 人工智能研究者与工程师： 希望深入理解神经网络底层机制，突破当前技术瓶颈的研究人员和工程师。 计算机科学与相关专业学生： 学习人工智能、机器学习、计算神经科学等课程的学生，需要系统性知识的补充。 数学与物理学背景的研究者： 对复杂系统动力学、非线性科学感兴趣，并希望将其应用于人工智能领域的专家。 对人工智能原理充满好奇的爱好者： 渴望超越表面应用，探究智能本质的科技爱好者。 结论 《{RT}神经网络的动力学》并非一本易于消化的教科书，它需要读者具备一定的数学基础和对神经网络的初步了解。然而，对于那些渴望深入洞察人工智能核心奥秘、理解智能涌现背后复杂动力学机制的读者来说，本书无疑是一笔宝贵的财富。它将带领读者踏上一段探索神经网络“生命”的旅程，揭示智能的深层驱动力，并为未来的技术创新提供坚实的理论基石。本书的出版，必将为神经网络动力学研究领域注入新的活力，推动人工智能向着更深、更广、更智能的方向迈进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计真是令人眼前一亮，从拿到手的那一刻起，就能感受到出版方在细节上的用心。封面设计很简洁，配色沉稳又不失现代感，一看就知道是走学术路线的专业书籍，但又不会让人觉得枯燥乏味。纸张的质感也非常好，厚实且不易反光，长时间阅读下来眼睛的负担明显减轻了不少。内页的排版布局也十分考究，字号大小适中，段落间距和页边距都留得恰到好处，使得信息量密集的同时，阅读体验依然保持着高度的流畅性。尤其值得称赞的是，书中一些关键公式和图表的印刷清晰度极高，即便是复杂的拓扑结构示意图，线条和标注也锐利分明，这对于理解抽象的理论概念至关重要。拿到这样一本印刷精良的书籍，阅读的欲望都会被大大激发，让人愿意静下心来，沉浸在作者构建的知识体系之中，这本身就是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度着实超出了我的预期，它真正触及了动力学视角下神经网络的核心奥秘。很多关于学习过程、稳定性和收敛性的讨论，不再仅仅停留在传统优化算法的层面，而是上升到了一个更高的、更本质的数学物理的高度去审视。我特别欣赏作者对“吸引子”和“相空间轨迹”等概念的阐述，这使得原本像黑箱一样的网络训练过程，有了一个可以被可视化和分析的“运动轨迹”。这种动力学视角提供了一种强大的分析工具，能够帮助我们理解为什么某些网络结构倾向于收敛到全局最优解，而另一些则会陷入局部困境。对于那些希望从根本上理解机器学习模型内在行为，而不是仅仅停留在应用层面的研究者来说，这种深层次的理论剖析简直是如获至宝，它为我们打开了一扇通往更强大、更可解释的人工智能系统设计的大门。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅，我立刻被作者那种旁征博引、深入浅出的叙述方式所吸引。不同于许多教科书那种生硬的公式堆砌，作者似乎更擅长于构建一个宏大的理论框架，然后像剥洋葱一样，层层递进地揭示神经网络内部运作的深层机制。他似乎总能找到一个绝妙的比喻或一个恰当的实际案例，将原本晦涩难懂的数学概念和复杂的非线性动态过程，变得可以被直观地感知和理解。这种叙述的节奏感把握得非常好，既保证了内容的严谨性，又避免了让读者在早期就因理解困难而产生畏惧心理。读起来的感觉就像是跟随一位经验丰富、充满热情的导师，在知识的高原上进行一次精心策划的徒步旅行，每走一步都有新的发现，每到一处都有令人豁然开朗的风景，让人对即将到来的更深层次的挑战充满期待，而不是感到压力重重。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其中蕴含的那种“探索未知”的精神。它不是一本简单总结现有成果的综述性著作，而更像是一份充满洞察力的研究宣言。作者在论证过程中，时不时会流露出对现有模型局限性的深刻反思，并大胆地提出基于动力学原理的新型假设和研究方向。这种批判性思维和前瞻性视野，使得阅读体验远超于普通的教材阅读。它鼓励读者跳出固有的思维定势，去思考“如果把神经网络看作一个自组织耗散系统，我们能从中获得哪些新的设计灵感？”这种启发性是无价的。读完后，我感觉自己看待现有的深度学习架构时，多了一层更深层次的哲学思考维度，不再仅仅满足于模型在基准测试上的表现，而是开始关注其内在的长期稳定性和演化潜力。这是一本能真正激发研究灵感的好书。

评分☆☆☆☆☆

从结构安排来看，本书的逻辑脉络非常清晰且具有很强的可迁移性。它不是零散知识点的集合，而是一个严密构建的知识体系，各个章节之间环环相扣，层层递进，体现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。第一部分的基础回顾为后续复杂模型的引入奠定了坚实的数学和概念基础；中间部分则集中火力攻克了核心的非线性动力学模型；最后一部分则很自然地将理论与前沿应用——比如生成模型或复杂系统控制——联系起来。这种结构上的精心布局，使得读者可以根据自己的背景知识和需求，选择性地深入或略读，但无论如何，都能从中获得完整的知识闭环。对于需要跨学科学习，例如同时掌握控制论和计算神经科学的读者而言，这种组织方式极大地提升了学习效率和知识吸收的效率。