人工腦信息處理模型及其應用/智能科學技術著作叢書 楊國為 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊國為 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 腦科學
• 信息處理
• 機器學習
• 智能科學
• 神經網絡
• 認知科學
• 計算神經科學
• 模式識彆
• 楊國為

店鋪： 典則俊雅圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030297143

商品編碼：29799805796

包裝：平裝

齣版時間：2011-01-01

圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名	人工腦信息處理模型及其應用/智能科學技術著作叢書
作者	楊為
定價	65.00元
ISBN號	9787030297143
齣版社	科學齣版社
齣版日期	2011-01-01
版次	1

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	重量：0.663
版次：1	字數：	頁碼：

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目錄

內容提要

《人工腦信息處理模型及其應用》是關於智能信息處理模型及其應用的專著，著重介紹作者楊為提齣的基於對事物(信息)認知、理解的人工腦信息處理模型。主要內容包括：人工腦信息處理神經網絡模型，人工腦的基於同源同類事物連通本性的模式識彆模型，人工腦感知聯想記憶模型，人工腦具有期望容錯域的聯想記憶模型，人工腦擬人處理矛盾的物元動態係統模型，人工魚的廣義模型，以及有關模型設計的理論方法、實現技術、應用係統。 《人工腦信息處理模型及其應用》可供從事智能科學與技術、計算機科學與技術、信息科學與技術、控製科學與工程、係統科學等領域研究的學者和工程技術人員參考，也可作為高等院校相關專業博士及碩士研究生的參考書。

編輯推薦

作者介紹

楊為，北京科技大學工學博士，江西師範大學理學碩士，中科學院半導體研究所神經網絡實驗室博士後，江西樟樹人。現為中人工智能學會理事.中人工智能學會可拓工程專業委員會副秘書長，中人工智能學會智能控製與智能管理專業委員會委員，青島大學教授。已獨立完成2本著作，以發明人身份申請3個發明，公開發錶60餘篇學術論文，其中20餘篇以作者身份發錶的論文被SCI、EI、ISTP檢索。目前正主持自然科學基金、山東省自然科學基金等基金的課題。

序言

《智能視界：計算機視覺的原理、算法與前沿應用》 內容簡介 《智能視界：計算機視覺的原理、算法與前沿應用》一書，旨在深入淺齣地闡述計算機視覺這一人工智能核心領域。本書係統地梳理瞭計算機視覺從基礎理論到尖端技術的演進脈絡，為讀者構建一個全麵而深刻的知識體係。本書不僅涵蓋瞭傳統計算機視覺方法，更著重介紹瞭近年來在深度學習浪潮下湧現齣的革命性進展，並聚焦於這些技術在現實世界中的廣泛應用。 第一部分：計算機視覺基石 本書的開篇，將帶領讀者迴顧計算機視覺的起源與發展曆程。我們將從人眼和大腦的視覺處理機製齣發，引申齣計算機模擬人類視覺的初衷與挑戰。隨後，深入探討圖像的數字化過程，包括圖像的獲取、錶示（如像素、顔色空間、灰度值等）以及基礎的圖像處理操作，如濾波、邊緣檢測、形態學處理等。這些是理解後續更復雜算法的基礎。 圖像獲取與錶示： 介紹數碼相機、傳感器等成像設備的工作原理，以及圖像在計算機中的不同錶示方式，如RGB、HSV、YUV等顔色空間。 圖像增強與復原： 探討如何通過調整圖像對比度、亮度，以及去除噪聲、模糊等操作來提升圖像質量，使其更適閤進一步分析。 特徵提取： 詳細介紹如何從圖像中提取有意義的特徵，這是計算機“理解”圖像的關鍵。內容將涵蓋經典的特徵點檢測器（如Harris、SIFT、SURF），以及它們在圖像匹配、物體識彆中的作用。 第二部分：核心算法與模型 本部分將是本書的重頭戲，詳細解析驅動計算機視覺發展的核心算法和模型。我們將從傳統的圖像分析方法逐步過渡到現代的深度學習框架。 圖像分割： 介紹將圖像劃分為具有語義意義的區域的技術。我們將從傳統的基於閾值、區域生長、邊緣檢測的方法講起，過渡到圖割、圖論在分割中的應用，並重點深入講解深度學習在語義分割（如U-Net、DeepLab係列）、實例分割（如Mask R-CNN）上的突破。 目標檢測： 探討如何在圖像中定位並識彆齣特定的物體。本書將詳細講解經典的目標檢測算法，如R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO係列、SSD等。同時，也會深入分析這些算法在處理多尺度、遮擋、復雜背景下的優劣。 圖像分類： 介紹如何為整個圖像分配一個或多個類彆標簽。除瞭傳統的基於特徵（如HOG+SVM）的方法，我們將重點講解捲積神經網絡（CNN）的發展，包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典網絡結構，以及它們如何通過層層捲積和池化來學習圖像的層次化特徵。 物體識彆與重識彆： 在目標檢測的基礎上，更深入地探討如何對檢測到的物體進行精細的識彆，甚至在不同場景下“認齣”同一個物體。 立體視覺與深度估計： 介紹如何通過多張圖像或深度傳感器來感知場景的深度信息，這對於三維重建、機器人導航至關重要。內容將涵蓋雙目視覺的視差計算、多視圖幾何，以及基於深度學習的單目深度估計方法。 光流法與運動分析： 講解如何跟蹤圖像序列中像素的運動，從而分析物體的運動軌跡，這在視頻分析、動作識彆等領域有廣泛應用。 生成模型： 介紹如何讓計算機“創造”新的圖像。我們將深入探討生成對抗網絡（GANs）及其變種（如StyleGAN），以及變分自編碼器（VAEs）在圖像生成、圖像風格遷移、超分辨率等方麵的強大能力。 第三部分：深度學習在計算機視覺中的革命 鑒於深度學習對計算機視覺的顛覆性影響，本書將專門闢齣章節深入剖析其原理與應用。 捲積神經網絡（CNN）的數學原理： 詳細解析捲積、池化、激活函數等核心操作的數學基礎，以及反嚮傳播算法如何訓練這些網絡。 主流深度學習框架： 介紹TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架的使用方法，幫助讀者快速上手實踐。 注意力機製與Transformer： 探討近年興起的注意力機製，特彆是Transformer模型如何被引入視覺領域，並引發瞭ViT等模型的齣現，極大地提升瞭模型在長距離依賴建模上的性能。 模型壓縮與優化： 針對深度學習模型計算量大、部署睏難的問題，介紹模型量化、剪枝、知識蒸餾等優化技術。 第四部分：前沿應用與未來展望 理論與模型講解完畢後，本書將聚焦於計算機視覺在現實世界中的廣泛應用，並展望未來的發展趨勢。 自動駕駛： 詳細介紹計算機視覺在自動駕駛中的核心作用，包括車道綫檢測、交通標誌識彆、障礙物檢測與跟蹤、行人檢測、環境感知等。 智能安防： 探討人臉識彆、行為分析、異常檢測、視頻監控等在公共安全和商業領域的應用。 醫療影像分析： 介紹計算機視覺如何輔助醫生進行疾病診斷，如腫瘤檢測、病竈識彆、醫學圖像配準等。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 闡述計算機視覺在場景理解、物體追蹤、姿態估計等方麵如何支撐AR/VR體驗。 機器人視覺： 講解計算機視覺如何賦予機器人感知、導航、抓取等能力。 圖像與視頻檢索： 介紹如何通過圖像內容進行搜索，以及視頻內容分析的應用。 工業視覺檢測： 探討在製造業中，計算機視覺如何實現産品質量的自動化檢測。 智能人機交互： 介紹手勢識彆、錶情識彆等，如何實現更自然的人機交互。 本書特色： 理論與實踐結閤： 本書不僅提供嚴謹的理論推導，更通過豐富的實例和代碼示例（雖然書中不直接包含代碼，但會引導讀者理解代碼實現邏輯），幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 循序漸進的講解： 從基礎概念到前沿技術，由淺入深，適閤不同層次的讀者。 前沿性與全麵性： 緊跟計算機視覺領域的最新研究進展，同時係統地覆蓋瞭該領域的各個重要方嚮。 深入的原理剖析： 避免“黑箱”式的介紹，力求揭示算法背後的數學原理和工程實現細節。 豐富的應用場景： 通過大量實際應用案例，展示計算機視覺技術的強大生命力和廣闊前景。 《智能視界：計算機視覺的原理、算法與前沿應用》是一部麵嚮對人工智能、計算機視覺感興趣的開發者、研究人員、工程師及學生的必備參考書。它將幫助讀者建立紮實的理論基礎，掌握核心算法，瞭解前沿技術，並能夠將其應用於解決實際問題，共同探索智能視界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

隨著閱讀的深入，我逐漸被《人工腦信息處理模型及其應用》中對於各種人工腦模型的詳盡介紹所摺服。楊國為老師在這方麵顯然下瞭極大的功夫，他係統地梳理瞭從早期的感知機模型，到聯結主義的神經網絡，再到近年來大放異彩的深度學習模型，以及一些更為前沿的、試圖模仿大腦更深層次功能的人工腦架構。每一個模型，他都不僅僅是簡單羅列其名稱和結構，而是深入剖析瞭其設計理念、數學原理、優缺點以及適用的場景。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，作者詳細講解瞭其在圖像識彆領域的巨大成功，並深入剖析瞭捲積層、池化層、全連接層等核心組成部分的工作機製。他特彆強調瞭CNN在處理具有空間層次結構的數據（如圖像）時的優勢，並通過生動的圖示，幫助讀者理解感受野、權值共享等關鍵概念是如何有效降低模型復雜度並提升泛化能力的。同樣，對於循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU），作者也進行瞭細緻入微的講解，特彆是它們在處理序列數據（如自然語言、時間序列）方麵的獨特之處，以及解決梯度消失/爆炸問題的巧妙設計。讀到這裏，我仿佛看到瞭人工智能在理解語言、預測趨勢等方麵取得突破性進展的背後邏輯，著實令人驚嘆。

評分☆☆☆☆☆

《人工腦信息處理模型及其應用》並非一本可以“一口氣讀完”的書，它更像是一本值得反復研讀的工具書和參考書。在我的書架上，它已經被我標記上瞭許多重要的段落，並且時常翻閱。當我遇到新的技術問題，或者需要迴顧某個模型細節時，我總能從中找到我需要的答案。書中對於各種模型性能評估指標的介紹，例如準確率、召迴率、F1分數、AUC等，也為我提供瞭一個客觀衡量模型優劣的標準。這使得我在評估和比較不同人工智能技術時，能夠更加得心應手。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，作者在講解一些前沿的人工腦模型時，並沒有迴避其技術難點和潛在風險。例如，在討論生成對抗網絡（GAN）時，他詳細闡述瞭生成器和判彆器之間的博弈過程，以及訓練過程中可能遇到的模式崩潰、梯度消失等問題。同時，他也提到瞭GAN在生成逼真圖像、文本等方麵的巨大潛力，以及其在藝術創作、遊戲開發等領域的廣泛應用前景。這種既揭示技術挑戰，又展現應用價值的分析方法，讓我對人工智能的發展有瞭更全麵、更辯證的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計也十分人性化。在每一章的結尾，楊國為老師通常會給齣一些思考題或者延伸閱讀的建議，這對於想要進一步深挖某個技術細節的讀者來說，是非常有價值的指引。我常常會根據這些提示，去查找更多的資料，從而拓展自己的知識邊界。書中在介紹深度學習模型時，對於其發展曆程的梳理，也讓我對這個日新月異的領域有瞭更清晰的脈絡感。從最早的感知機，到多層感知機，再到如今各種復雜的深度神經網絡，每一步的演進都凝聚著無數科研人員的心血和智慧。閱讀這本書，就像在“迴顧”人工智能發展的曆史長河，感受著科技進步的脈搏。

評分☆☆☆☆☆

《人工腦信息處理模型及其應用》給我帶來的最大啓發，是關於“學習”本身。通過學習書中關於人工神經網絡的學習過程，我反而對人類自身的學習機製有瞭更深的理解。書中對反嚮傳播算法的講解，以及各種優化器（如SGD、Adam）的工作原理，讓我看到瞭機器通過迭代試錯來不斷逼近最優解的過程。這與我們在學習新知識、掌握新技能時的經曆何其相似！我們也會不斷地嘗試，犯錯，然後根據反饋進行調整，最終達成目標。這種類比讓我覺得，人工智能的研究，在某種程度上也是對人類智能的一種“反嚮工程”和“模擬”。楊國為老師在書中，對於不同模型在處理不同類型數據時的特點和適用性分析，也讓我認識到，並沒有一種“萬能”的模型能夠解決所有問題。選擇閤適的模型，並對其進行恰當的參數調整和訓練，是實現人工智能應用的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

讀完《人工腦信息處理模型及其應用》，我最大的感受就是，這本書為我打開瞭一扇通往人工智能未來世界的大門，並且為我提供瞭進入這扇門所必需的“鑰匙”。楊國為老師在書中展現齣的那種對人工智能領域深刻的洞察力，以及對復雜技術原理的清晰闡述能力，都讓我由衷地敬佩。這本書並非僅僅是一本技術手冊，它更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者穿越人工智能的迷宮，去領略其不同分支的魅力，去理解其核心的驅動力。我尤其欣賞作者在討論模型局限性和未來發展方嚮時的審慎態度。他並沒有誇大人工智能的能力，而是坦誠地指齣瞭當前模型在魯棒性、可解釋性、泛化能力以及能耗等方麵仍然存在的挑戰，並對未來可能的研究方嚮，例如類腦計算、強化學習的進一步發展、多模態融閤等，進行瞭富有遠見的展望。這種客觀公正的立場，讓我對人工智能的發展保持瞭理性的期待，而不是盲目的樂觀或悲觀。

評分☆☆☆☆☆

《人工腦信息處理模型及其應用》最讓我印象深刻的，莫過於其對“應用”二字的深度挖掘。書中並非停留在理論模型的闡述，而是將大量的篇幅用於介紹這些模型在現實世界中的各種落地應用。楊國為老師以一種近乎百科全書式的廣度，覆蓋瞭從計算機視覺、自然語言處理、語音識彆，到推薦係統、自動駕駛、醫療診斷，乃至機器人控製、金融風控等幾乎所有人工智能熱門領域。在介紹每一個應用場景時，他都能精準地指齣，是哪一類或哪幾類人工腦模型在其中發揮瞭核心作用，以及這些模型是如何被調整和優化以適應特定任務需求的。例如，在談到自動駕駛時，作者詳細闡述瞭如何利用深度學習模型進行環境感知、路徑規劃和決策控製，以及如何通過大量真實路況數據來訓練和驗證這些模型。他又以醫療診斷為例，介紹瞭基於深度學習的醫學影像分析，如何輔助醫生進行疾病的早期篩查和診斷，從而提高診斷的準確性和效率。這種將理論與實踐緊密結閤的寫法，讓我在閱讀時，不僅學到瞭抽象的知識，更能感受到這些知識如何在實際中創造價值，極大地激發瞭我對人工智能領域進一步探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

對於想要係統學習人工智能的讀者來說，《人工腦信息處理模型及其應用》無疑是一部不可或缺的寶藏。書中詳實的理論推導、清晰的算法描述，以及豐富多樣的應用案例，共同構建瞭一個全麵而深入的知識體係。我自己在閱讀過程中，經常會停下來，迴顧之前的內容，或者翻閱附錄中的數學公式，以求更透徹地理解。楊國為老師在行文中，始終保持著一種嚴謹的學術態度，對每一個概念的定義，對每一個模型的構建，都力求準確無誤。他引用的參考文獻也相當廣泛，可見其研究的深度和廣度。這本書讓我明白，人工智能並非是某種神奇的“魔法”，而是建立在一係列嚴謹的數學模型和計算原理之上的科學技術。這種對科學嚴謹性的強調，對於任何一個希望真正掌握人工智能精髓的讀者來說，都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開《人工腦信息處理模型及其應用》，我其實是抱著一種既好奇又有些許忐忑的心情。對於“人工腦”這個概念，我一直以來都覺得既神秘又充滿科幻色彩，總覺得它離我們現實世界有那麼一點遙遠。然而，楊國為老師的這部著作，卻以一種異常紮實和嚴謹的筆觸，試圖將這份神秘感層層剝離，展現齣其背後蘊含的深刻科學原理和廣闊應用前景。從第一章開始，我就被作者那種循序漸進的講解方式深深吸引。他並沒有直接拋齣復雜的模型，而是從信息處理的基本概念入手，逐步引入生物大腦的信息處理機製，然後自然而然地過渡到人工腦模型的構建。這種“由錶及裏，由簡入繁”的敘事邏輯，極大地降低瞭理解門檻，讓我這個非專業背景的讀者也能在相對輕鬆的氛圍中，一點點搭建起對這個領域的認知框架。書中對於神經元模型、突觸可塑性、信息編碼與解碼等關鍵概念的闡述，都顯得格外透徹。我尤其喜歡作者在講解這些抽象概念時，常常會穿插一些形象的比喻和生動的例子，比如將神經網絡比作一個復雜的社交網絡，信息傳播如同人際間的交流；或者將突觸的強化與削弱類比為學習過程中的“熟能生巧”與“遺忘”。這些巧妙的比喻，不僅讓原本枯燥的理論變得鮮活起來，更重要的是，它們幫助我從更直觀的層麵理解瞭這些模型的核心思想，從而為後續深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《人工腦信息處理模型及其應用》是一本兼具理論深度、實踐廣度和前瞻性的著作。它不僅為我提供瞭關於人工腦信息處理模型的係統知識，更重要的是，它激發瞭我對人工智能領域更深層次的思考和探索。楊國為老師以其深厚的學術功底和卓越的寫作能力，將一個復雜而迷人的領域，以一種清晰、易懂、且極具啓發性的方式呈現給讀者。對於任何對人工智能感興趣，或者希望深入瞭解其背後原理的讀者來說，這本書都是一本不可多得的佳作，它將為你開啓一段激動人心的智能科學之旅。