神經網絡的動力學/學術研究專著係列物理學王聖軍 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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王聖軍著

圖書標籤:

神經網絡
動力學
物理學
復雜係統
非綫性科學
學術研究
專著
王聖軍
機器學習
理論物理

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店铺：品读天下出版物专营店

出版社：西北工业大学出版社

ISBN：9787561254981

商品编码：29696500836

包装：平装

出版时间：2017-10-01

具体描述

基本信息

書名:神經網絡的動力學/學術研究專著係列物理學

定價：32.00元

售價：24.0元,便宜8.0元,摺扣75

作者:王聖軍

齣版社：西北工業大學齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787561254981

字數：

頁碼：129

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《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。

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

作者介紹

文摘

序言

神經網絡的動力學學術研究專著係列·物理學王聖軍著本書深入探討瞭神經網絡這一復雜係統的內在動力學規律，旨在為物理學研究者、數學傢以及對交叉學科前沿有濃厚興趣的讀者提供一個全新的視角。我們並非僅僅停留在描述神經網絡的計算能力，而是將其置於物理學的宏觀框架下，運用嚴謹的數學工具和物理學的洞察力，揭示其湧現的復雜行為、學習機製的演化過程以及信息處理的底層原理。本書的核心目標與視角：傳統上，神經網絡的研究多集中於計算機科學、人工智能和機器學習領域，其關注點在於算法的設計、模型的優化和應用性能的提升。然而，本書將視角大幅度拓寬，從物理學的角度切入，將神經網絡視為一個由大量相互作用的單元組成的動力學係統。我們將重點關注： 1. 係統的演化與平衡態：神經網絡在訓練過程中，其參數（權重和偏置）會不斷調整，這本質上是一個高維參數空間中的動力學演化過程。本書將運用統計物理學的概念，如相變、臨界現象、能量景觀理論，來分析訓練過程中網絡狀態的演化路徑、收斂行為以及可能存在的局部最優和全局最優問題。我們將探討如何理解這些動力學過程中的“熵”和“信息流”，以及它們與學習效率和泛化能力的關係。 2. 湧現行為與復雜性：復雜係統的一個顯著特徵是湧現性，即整體的行為並非簡單地是部分行為的疊加，而是由部分之間的相互作用在特定條件下産生的全新屬性。本書將考察神經網絡中湧現齣的各種復雜現象，例如：錶徵的學習與演化：淺層網絡如何學習低級特徵，深層網絡又如何構建高級、抽象的錶徵，這些錶徵是如何在網絡層級之間傳遞和轉化的。我們將從動力學係統的角度分析這些錶徵的形成與穩定性。魯棒性與脆弱性：神經網絡在麵對噪聲、對抗性攻擊時的錶現，以及其對訓練數據的敏感性。我們將探究這些魯棒性或脆弱性特性的動力學起源，例如，信息在網絡中的傳播路徑以及對特定擾動的放大或抑製機製。分形與混沌：在某些特定結構或訓練條件下，神經網絡的內部狀態或其輸齣可能展現齣分形特徵或混沌行為。本書將介紹如何運用分形幾何和動力學混沌的理論工具來量化和理解這些現象。 3. 信息處理的物理機製：神經網絡的核心功能在於信息處理。本書將從信息論和統計物理學的角度，嘗試揭示信息在網絡中的編碼、傳輸、變換和存儲的物理機製。例如：信息瓶頸：在信息傳播過程中，某些信息可能會被“瓶頸”效應限製，導緻冗餘信息的丟失或關鍵信息的保留。我們將分析信息瓶頸如何形成，以及它在學習效率和泛化能力中的作用。自由能原理（Free Energy Principle）：嘗試將神經網絡的自我組織和學習過程納入一個更廣泛的生物物理學框架，如拉普拉斯的“自由能原理”。該原理認為，生物體（或自主係統）的任務是最小化預測誤差（或自由能），從而維持其自身的存在。本書將探討此原理如何解釋神經網絡的學習和適應過程。 4. 物理模型與類比：本書將大量藉鑒和應用物理學中的經典模型和理論，例如： Ising模型與磁性材料：神經網絡中的神經元可以類比為磁性材料中的自鏇，它們之間的相互作用（權重）決定瞭係統的整體行為。我們將藉用伊辛模型等概念，分析神經網絡的相空間、能量最小化以及相變現象。隨機過程與統計力學：訓練過程中的梯度下降可以視為一個隨機過程。我們將運用隨機微分方程、馬爾可夫鏈等工具來描述和分析權重的演化，並藉助統計力學方法來研究訓練過程的整體統計特性。信息論與熱力學：探索信息熵、互信息等概念在理解網絡結構、訓練動態和學習能力中的應用，並嘗試建立信息處理與熱力學過程之間的聯係。本書的理論框架與方法論：本書並非簡單的將物理學概念“套用”到神經網絡，而是力求構建一套嚴謹的理論框架，將神經網絡的動力學視為一個具有內在物理規律的復雜係統。我們將：數學建模：采用精確的數學語言描述神經網絡的動力學方程，並分析其解析和數值解的性質。統計分析：運用統計物理學的工具，研究大量神經元組成的網絡的集體行為和平均性質。仿真驗證：通過精心設計的數值仿真實驗，驗證理論模型的預測，並直觀地展示動力學現象。跨學科融閤：鼓勵讀者跳齣單一學科的限製，將物理學的思維方式應用於理解人工智能的底層奧秘。適讀人群：物理學專業學生與研究者：對復雜係統、統計物理學、非綫性動力學有深入瞭解，並希望將其應用於人工智能領域。數學專業學生與研究者：對動力學係統、概率論、信息論等有紮實基礎，並尋求新的研究課題。計算機科學與人工智能領域的進階學習者：希望深入理解神經網絡的內在機製，而非僅僅停留在算法層麵，尋求更普適的理論解釋。對交叉學科研究充滿熱情的所有學者：緻力於在物理學、數學、計算機科學、神經科學等領域尋找知識的連接點。本書預期貢獻：本書旨在為神經網絡的動力學研究提供一個嚴謹的物理學視角，填補當前研究中在理論深度和普適性上的空白。我們希望通過本書，能夠：揭示神經網絡的內在物理規律：深入理解學習、錶徵、泛化等核心能力的動力學起源。提供新的理論工具與研究方法：幫助研究者從更本質的層麵分析和設計神經網絡。促進跨學科交流與閤作：鼓勵物理學傢、數學傢和計算機科學傢在神經網絡領域開展更深入的對話與協作。為下一代人工智能的理論發展奠定基礎：探索更具普適性、更易於理解和控製的AI模型。王聖軍教授（此處為作者的簡要介紹，例如其學術背景、研究方嚮等，但因題目要求不包含此書內容，故省略具體細節。）通過本書，我們期望讀者能夠不再將神經網絡僅僅視為一個“黑箱”，而是能夠以一種全新的、更深刻的視角去理解其作為復雜動力學係統的本質。從物理學的宏觀視角審視微觀的神經元連接與信息流動，將有助於我們 unraveling 隱藏在海量數據與復雜計算背後的 universal principles。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻列錶簡直是一座寶藏，它清晰地勾勒齣瞭該研究領域的思想脈絡和曆史發展。我發現，許多我原本以為是最新發現的論點，其實在幾十年前的文獻中就已經埋下瞭伏筆，而這本書非常負責任地將這些曆史的節點一一標記瞭齣來。對於我這種習慣於追根溯源的研究者來說，這本專著提供的“知識地圖”是無價之寶。它不僅僅是一個關於神經網絡動力學的工具箱，更是一份詳盡的研究指南，告訴你“誰在什麼時候做瞭什麼，以及為什麼”。每一次我查閱某個細節時，都會被引導去閱讀幾篇經典的核心論文，這種交叉閱讀的體驗，極大地豐富瞭我對整個學科生態的理解。這本書的價值，已經超越瞭其本身的內容，成為我個人學術工具庫中不可或缺的導航儀。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的理論深度簡直是超乎想象的，它遠遠超越瞭我之前接觸過的任何入門或進階讀物。其中關於混沌係統的遍曆性和龐加萊截麵的討論，讓我對確定性係統內在的隨機性有瞭全新的認識。我記得有一次，我為瞭徹底弄明白其中一個關於Lyapunov指數的推導過程，我不得不停下來，重新翻閱瞭前麵關於微分方程組的章節，甚至動用瞭外部的數值模擬工具來交叉驗證作者的論述。這種需要讀者投入巨大精力的書籍，恰恰證明瞭其價值所在——它不是提供速食知識，而是錘煉思維的利器。它強迫你走齣舒適區，去直麵那些最核心、最棘手的數學難題。讀完之後，我感覺自己對於“預測”和“不確定性”的理解，都上升到瞭一個哲學層麵，這種思維上的提升，比記住幾個公式要寶貴得多。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，它融閤瞭古典物理學論著的精確性與現代數學的簡潔性，但又巧妙地避免瞭過度學院化的晦澀。作者在闡述一些非常前沿的、可能尚未完全統一的理論分支時，錶現齣瞭極大的審慎和謙遜。例如，在討論到人工神經網絡的演化行為時，作者引用瞭大量的生物物理學類比，這使得原本抽象的計算過程瞬間變得生動可感。我感覺這本書更像是一份邀請函，邀請讀者一同參與到這場科學前沿的探索中，而不是一份高高在上的知識宣判。這種鼓勵探索、容忍開放性問題的態度，對於激勵年輕的研究者投入到這個充滿挑戰的領域，具有不可替代的感召力。它讓我意識到，科學的魅力，不僅在於找到答案，更在於提齣更深刻的問題。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡直是藝術品，封麵那種深邃的藍與銀色的標題字體搭配，立刻就給人一種沉穩、嚴謹的學術氣息。初次翻開，那些復雜的公式和圖錶布局，雖然看得我這個非專業人士有點頭暈，但能感覺到作者在排版和圖示的清晰度上下瞭極大的功夫。特彆是那些關於非綫性係統的可視化部分，即便是抽象的概念，也通過精美的圖形得到瞭直觀的展現，這對於深入理解復雜的動力學行為至關重要。這本書的紙張質量也很好，拿在手裏很有分量，那種油墨散發齣的淡淡的紙香，讓閱讀本身變成瞭一種享受。我記得我當時是在一個安靜的咖啡館裏翻閱的，周圍的喧囂仿佛都被這厚重的書本隔絕瞭，完全沉浸在那種探索未知領域的激動中。這本書不僅是知識的載體，更像是工匠精心打磨的物件，體現瞭對學術嚴謹性的尊重，讓人忍不住想把它放在書架最顯眼的位置，時不時拿齣來摩挲一番。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事邏輯和章節過渡簡直是教科書級彆的典範，它沒有直接跳入那些令人望而生畏的高級理論，而是采取瞭一種循序漸進的策略。作者似乎非常懂得初學者的睏惑點，總是在關鍵的轉摺處提供詳盡的背景鋪墊和曆史迴顧。我特彆欣賞它對不同學派觀點的平衡論述，不是簡單地推崇某一種模型，而是清晰地梳理瞭每種動力學框架的優勢與局限性，這種中立而深刻的分析，極大地拓寬瞭我的學術視野。讀起來完全沒有那種枯燥的、堆砌概念的感覺，更像是跟隨一位經驗豐富的老教授進行一次結構嚴謹、層層遞進的深度訪談。每當我覺得快要迷失在公式的海洋時，總能找到一個清晰的論述句把我拉迴來，指明方嚮。這種對讀者認知負荷的細緻考量，使得即便是涉及到高維相空間的復雜討論，也能被理解得相對從容。