神经网络的动力学 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29403240454

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	神经网络的动力学 电子与通信 书籍
作者：	王圣军著
定价：	32.0
出版社：	西北工业大学出版社
出版日期：
ISBN：	9787561254981
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版次：
装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书介绍的是通过简化的神经元模型构造的神经网络，针对一些典型的神经系统活动的动力学原理开展研究，包括同步、临界态、吸引子等方面。本书尤其关注的是复杂的网络结构对于这些活动的影响。

《神经网络的动力学：电子与通信视角》 一、 引言：超越静态模型，洞悉动态演化 长久以来，神经网络的研究与应用，在很大程度上聚焦于其静态的结构与计算功能。我们关注的是网络在给定输入下如何产生特定输出，如何通过反向传播算法进行权重调整以优化性能。然而，这种“静态快照”式的研究，虽然在许多任务上取得了辉煌成就，却忽视了神经网络这一复杂系统的内在生命力——它的动力学。 “神经网络的动力学”一词，并非仅仅是对已有模型的简单描述，而是开启了一个全新的研究维度。它关注的是神经网络在信息流动的过程中，其内部状态是如何随时间演化的，隐藏层中的激活值如何随着输入和权重的变化而起伏，学习过程中的梯度如何呈现出复杂的动态轨迹，以及这些动态过程如何深刻影响网络的鲁棒性、泛化能力、收敛速度乃至最终的性能。 本书《神经网络的动力学：电子与通信视角》，正是致力于系统性地探讨这一重要议题。我们从电子与通信领域的独特视角出发，将神经网络视为一种复杂的信号处理系统、信息传输网络，甚至是一种涌现现象。这种视角不仅为理解神经网络的内部机制提供了更为直观的物理和工程类比，也为设计更高效、更鲁棒、更具解释性的神经网络模型提供了新的思路和方法。 在信息爆炸的时代，通信系统面临着日益增长的数据传输需求和复杂的信道环境。同时，电子设备在处理海量信息时，也需要更强大的计算能力和更优化的资源分配。神经网络，作为一种强大的模式识别和决策工具，正在深刻地改变着电子与通信的各个领域。然而，要充分发挥神经网络的潜力，我们必须深入理解其“活”起来的机制，也就是它的动力学行为。 本书将带领读者从宏观到微观，从理论到实践，全面剖析神经网络的动力学特性。我们将探讨不同网络结构（如深度前馈网络、循环神经网络、卷积神经网络等）在不同输入和学习场景下的动态表现，分析训练过程中出现的各种动力学现象（如梯度爆炸/消失、振荡、鞍点等），并重点关注这些动力学特性如何与电子电路的设计、通信信号的编码与解码、信息传播的效率与稳定性等关键问题相互关联。 二、 核心内容概述：从信号流到涌现行为 本书的核心内容将围绕以下几个关键主题展开： 1. 神经网络的信号流动力学： 激活值的动态演化： 深入分析激活函数在信号传输中的非线性变换如何影响信号的幅度和相位，特别是在多层网络中，这种累积效应如何导致信息在层与层之间的传递和转化。我们将借鉴通信系统中信号在传输媒介中的衰减、失真等概念，来类比神经网络中的激活值变化。 权重更新的动态轨迹： 学习过程的核心在于权重的更新。本书将细致研究不同优化算法（如SGD、Adam、RMSprop等）在参数空间中的运动轨迹。我们将分析这些轨迹的平滑度、曲率、是否存在局部最优和全局最优，以及梯度噪声如何影响其动力学。这部分内容将与控制理论中的系统稳定性分析、滤波理论中的噪声抑制等概念相呼应。 信息传播的瓶颈与带宽： 神经网络中的信息传递可以类比为通信中的信息流。我们将探讨在深层网络中，信息是如何通过一系列的变换传递的，是否存在“信息瓶颈”导致信息丢失，以及如何通过网络结构的设计（如残差连接、注意力机制）来改善信息带宽，使其更有效地在网络中流动。 2. 学习过程中的动力学分析： 梯度动力学： 梯度是指导模型学习方向的“信标”。本书将深入分析梯度在不同初始化、不同激活函数、不同网络深度下的行为。我们将详细探讨梯度爆炸和梯度消失的根源，并从电子与通信的角度，类比电路中的寄生参数、信号耦合等问题，理解这些动力学异常的产生机制。 收敛动力学： 学习过程的最终目标是模型收敛到最优解。本书将分析不同学习率、不同优化器对收敛速度和路径的影响。我们将借用信号处理中的稳态分析、系统辨识等概念，来理解网络参数如何趋于稳定，以及收敛过程中可能出现的振荡和周期性行为。 噪声与鲁棒性： 神经网络在实际应用中常常面临噪声干扰。本书将研究训练数据噪声、模型参数噪声如何影响网络的动力学行为，以及如何设计具有更高鲁棒性的网络，使其在有噪声的环境下仍能保持稳定的性能。这与通信系统中对噪声的容忍度、纠错码的设计等问题息息相关。 3. 特定网络结构与电子通信的联系： 前馈神经网络的信号传播： 针对前馈神经网络，我们将详细分析信号如何在各层之间逐级传递，以及每一层对信号的线性与非线性变换。我们将类比电子系统中信号经过一系列滤波器、放大器等器件的处理过程。 循环神经网络（RNN）的时序动力学： RNN因其内部的反馈连接，具有“记忆”能力，其动力学行为表现出更复杂的时序特性。我们将分析RNN在处理序列数据时，隐藏状态如何随时间演化，以及其“遗忘”和“涌现”模式。这与通信系统中对时序信号的处理、滤波器组的设计等概念紧密相连。 卷积神经网络（CNN）的局部与全局动力学： CNN通过卷积核在空间域上提取特征，其动力学具有局部性和层次性。我们将探讨卷积操作如何影响信号的局部信息，以及池化操作如何实现信息的压缩和特征的抽象。这与图像信号处理、雷达信号分析等领域有天然的联系。 图神经网络（GNN）的结构化动力学： 随着图结构数据在通信网络、社交网络等领域的广泛应用，GNN成为研究热点。本书将分析GNN中信息如何在图节点之间传递和聚合，以及网络结构本身对信息传播动力学的影响。这直接关联到通信网络的拓扑结构、路由算法等问题。 4. 动力学视角下的模型设计与优化： 初始化策略的动力学影响： 不同的权重初始化方法会显著影响网络在训练初期的动力学行为。本书将探讨如何选择合适的初始化策略，以避免梯度爆炸/消失，加速收敛。 激活函数的动力学选择： 激活函数是引入非线性的关键。我们将分析不同激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）的导数特性，以及它们如何影响信号的动态范围和梯度传播。 正则化技术的动力学原理： L1/L2正则化、Dropout等技术旨在防止过拟合，其背后蕴含着深刻的动力学原理。本书将从动力学角度解读这些技术如何约束网络参数的演化，从而提高模型的泛化能力。 更高效的学习算法设计： 基于对学习过程动力学的深刻理解，本书将展望未来可能出现的新型学习算法，这些算法将更充分地利用神经网络的动态特性，实现更快的收敛和更好的性能。 三、 目标读者与学习收获 本书的目标读者包括但不限于： 在校学生： 计算机科学、电子工程、通信工程、自动化等相关专业的本科生、研究生，希望深入理解神经网络的内在机制。 科研人员： 从事人工智能、机器学习、信号处理、通信理论等领域的研究者，寻求新的研究视角和工具。 工程技术人员： 在通信运营商、电子设备制造商、互联网公司等工作的工程师，希望将神经网络技术更有效地应用于实际问题。 对神经网络感兴趣的读者： 任何对神经网络的“涌现”行为、学习过程的动态演化感到好奇的读者。 通过阅读本书，读者将能够： 建立对神经网络动力学的深刻认识： 从静态的计算模型，转向动态演化的系统视角。 理解学习过程的内在机理： 掌握梯度动力学、收敛动力学等核心概念。 掌握分析和诊断神经网络问题的工具： 能够识别并解决训练过程中出现的各种动力学异常。 获得设计更优神经网络模型的灵感： 从电子与通信的类比中，找到优化网络结构、训练策略的新方法。 提升对复杂信息处理系统的理解能力： 将神经网络的动力学与通信系统的信号流、信息传输等概念融会贯通。 为进一步深入研究打下坚实基础： 为探索更前沿的神经网络理论与应用提供理论支撑。 四、 结语 《神经网络的动力学：电子与通信视角》不仅仅是一本教科书，它更是一扇门，带领我们进入一个更广阔、更深刻的神经网络研究天地。通过将电子与通信领域的智慧与神经网络的理论相结合，我们期望能够揭示神经网络更本质的运行规律，为人工智能的未来发展贡献新的力量。本书的编写，旨在抛砖引玉，激发更多关于神经网络动力学的探索与创新。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名《神经网络的动力学》深深吸引住了，它给我一种深刻而富有吸引力的感觉，仿佛这本书将带领我深入到神经网络的“灵魂”之中。我一直觉得，要真正理解一个系统，就必须了解它的“生命力”——它是如何运作、如何适应、如何成长的。神经网络作为人工智能的核心，其“动力学”一定蕴含着理解其智能的关键。我希望这本书能够揭示神经网络在不同输入信号作用下，其内部状态是如何变化的，以及这些变化如何导致学习和决策的产生。我期待书中能够涵盖一些关于神经网络的“状态空间”的讨论，以及如何通过分析这些状态空间来预测神经网络的行为。此外，我希望这本书能够为我提供一些关于如何设计和优化神经网络的“动力学”的思路，例如如何通过调整学习率、激活函数等参数来控制网络的学习速度和收敛性。总之，这本书给我一种感觉，它将是一次对智能本质的深入探究，一次对未来科技发展方向的深刻启示。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉是它的分量不轻，厚实的纸张和精美的印刷都透露出出版方的用心。书名《神经网络的动力学》让我眼前一亮，因为我一直觉得“动力学”这个词汇非常吸引人，它暗示了这本书会深入探讨神经网络在运行时所表现出的动态特性，而不仅仅是停留在静态的模型结构上。在信息爆炸的时代，我们每天都在接触海量的数据，理解数据背后的模式和规律变得尤为重要。我希望这本书能够帮助我理解神经网络是如何从这些海量数据中学习、提取特征，并最终做出决策的。特别是关于“动力学”的讨论，我非常期待能从中了解到神经网络在处理序列数据、时间序列预测、甚至生成式任务时，其内部状态是如何随着时间演变的，以及这些演变规律如何与我们认知世界的方式相契合。这本书或许能为我打开一扇新的窗口，让我从一个全新的视角来审视人工智能的发展，并思考其在电子与通信领域更广泛的应用前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了未来科技感，深邃的蓝色背景上，错落有致的神经元节点和连接线勾勒出复杂的网络结构，仿佛预示着我们将要踏上一段探索大脑奥秘的旅程。我一直对人工智能和神经科学交叉的领域非常着迷，尤其是对神经网络的内部工作机制感到好奇。这本书的名字《神经网络的动力学》恰好触及了我最感兴趣的点，动力学这个词本身就充满了活力和变化，暗示着这本书不仅仅是关于静态的结构，更是关于神经网络是如何思考、如何学习、如何演进的。我期待它能为我揭示那些隐藏在深度学习模型背后的、更为深刻的原理。希望书中能够详细介绍各种神经网络模型的演化历程，从早期的感知机到如今的深度卷积网络和循环神经网络，理解它们各自的优势和局限性，以及在不同问题上的适用性。我还想知道，作者是否会深入探讨神经网络的训练过程中的各种挑战，比如梯度消失、过拟合等，以及有哪些创新的方法被提出来解决这些问题。总而言之，这本书给我的第一印象就是它将是一次关于智能本质的深度探索，是一次引领读者穿越信息洪流，直抵智慧源头的智识之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《神经网络的动力学》似乎预示着一本深度探索智能奥秘的书籍。作为一名对人工智能领域充满好奇的读者，我一直对神经网络的内部运作机制感到着迷。我希望这本书能够超越对神经网络表层应用的介绍，而是深入挖掘其“动力学”的本质，即神经网络是如何在复杂的数据流中进行自我组织、学习和演化的。我期待作者能够通过清晰的语言和精妙的比喻，解释神经网络在学习过程中发生的那些精妙的“动力学”变化，比如权重的调整、激活函数的响应、以及误差的反向传播等。这本书或许能够帮助我理解，为何在海量数据和复杂算力的加持下，神经网络能够展现出如此强大的智能，并能够解决一些传统算法难以企及的问题。我还想知道，书中是否会探讨神经网络的“涌现”现象，即复杂系统如何从简单的个体交互中产生出全局的智能行为。这本书应该是一次关于智能本质的哲学思考，也是一次对未来科技发展趋势的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《神经网络的动力学》给我一种非常硬核的感觉，让我立刻联想到那些抽象的数学公式和严谨的理论推导。我是一名电子与通信专业的学生，对信号处理、系统建模等领域有着浓厚的兴趣，而神经网络作为一种强大的信息处理工具，其背后的动力学原理无疑是这个领域的核心内容之一。我希望这本书能够深入浅出地讲解神经网络的数学基础，比如线性代数、微积分在神经网络中的应用，以及如何用数学语言来描述神经网络的学习过程和信息流动。同时，我也非常好奇“动力学”这个词在书中会被如何解读，它是否会涉及到诸如神经网络的稳定性分析、混沌现象、分岔理论等更为复杂的概念？我希望书中能提供一些具体的案例，展示这些动力学原理如何在实际的电子与通信系统中得到应用，比如在通信信号的识别、噪声的抑制、以及模式的预测等方面。这本书应该会是一本能够帮助我夯实理论基础，并激发我解决实际工程问题的利器。