神经网络控制技术及其应用

神经网络控制技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:科学出版社
作者:
出品人:
页数:214
译者:
出版时间:2000-11
价格:20.00元
装帧:
isbn号码:9787030079824
丛书系列:
图书标签:
  • 神经网络
  • 控制技术
  • 自适应控制
  • 智能控制
  • 优化算法
  • 机器人控制
  • 非线性系统
  • 建模与仿真
  • 应用案例
  • 现代控制理论
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具体描述

《深度学习模型压缩与加速技术》 简介: 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型在图像识别、自然语言处理、语音合成等众多领域展现出强大的能力。然而,深度学习模型普遍存在规模庞大、计算量巨大、能耗高的问题,这极大地限制了其在资源受限设备(如移动端、嵌入式系统)上的部署和应用。本书旨在系统深入地探讨深度学习模型压缩与加速的各项关键技术,为研究者和工程师提供一套完整的解决方案,以应对这些挑战,推动深度学习技术在更广泛场景下的落地。 本书首先从理论层面剖析了深度学习模型之所以庞大的根源,如冗余的网络结构、大量的参数、浮点运算的复杂性等。在此基础上,将模型压缩与加速技术按照其核心思想和实现方式划分为几个主要方向,并逐一进行详细介绍。 一、参数剪枝(Pruning) 参数剪枝是深度学习模型压缩中最常用和有效的方法之一。本书将详细介绍各种剪枝策略,包括: 非结构化剪枝: 探讨如何基于参数的重要性(如L1/L2范数、梯度信息、Hessian矩阵等)识别并移除模型中的冗余权重,从而在不显著影响模型精度的情况下大幅减少模型参数量。我们将分析不同剪枝标准的优缺点,以及如何通过迭代剪枝和微调来恢复模型性能。 结构化剪枝: 针对非结构化剪枝在硬件实现上带来的挑战,本书将重点介绍结构化剪枝技术,如通道剪枝、层剪枝、核剪枝等。我们将深入分析如何移除整个神经元、卷积核或滤波器,以获得更易于硬件加速的模型结构,并讨论相应的剪枝算法和评判标准。 动态剪枝与自适应剪枝: 介绍如何根据输入数据或特定任务动态调整剪枝策略,实现更精细化的模型压缩,以及自动化剪枝流程的设计。 二、量化(Quantization) 量化技术旨在降低模型参数和计算的精度,从而减少内存占用和计算复杂度。本书将全面介绍量化方法: 权重量化: 深入探讨将浮点数权重表示为低比特整数(如8-bit、4-bit甚至1-bit)的技术。我们将分析均匀量化、非均匀量化、对称量化、非对称量化等不同量化方案,以及如何通过量化感知训练(Quantization-Aware Training)来最大程度地缓解量化带来的精度损失。 激活量化: 介绍如何对模型中的激活值进行量化,并讨论其与权重量化的协同作用。 混合精度量化: 探讨如何根据不同层或不同参数的重要性采用不同的量化精度,以在压缩率和精度之间取得更好的平衡。 低比特量化(Binary/Ternary Networks): 详细介绍极端量化技术,如二值神经网络(BNN)和三值神经网络(TNN),分析其前沿进展、训练方法和在特定场景下的应用潜力。 三、低秩分解(Low-Rank Factorization) 低秩分解利用神经网络中参数矩阵的冗余性,将其分解为多个低秩矩阵的乘积,从而减少参数数量。本书将介绍: 卷积层低秩分解: 重点讲解如何将高维卷积核分解为更小的卷积核组合,例如使用1x1卷积代替3x3卷积,或采用SVD、Tucker分解等方法。 全连接层低秩分解: 分析如何通过矩阵分解技术降低全连接层的参数量。 张量分解方法: 介绍CP分解、Tucker分解等更通用的张量分解技术在深度学习模型压缩中的应用。 四、知识蒸馏(Knowledge Distillation) 知识蒸馏是一种将大型、复杂“教师”模型(Teacher Model)的知识迁移到小型、高效“学生”模型(Student Model)的技术。本书将深入阐述: 软标签与硬标签: 解释如何利用教师模型的输出概率(软标签)作为学生模型的训练目标,以提升学生模型的性能。 中间层知识迁移: 探讨如何将教师模型中间层的特征图或注意力信息迁移给学生模型,以获得更丰富的知识传递。 多种蒸馏策略: 介绍对比学习蒸馏、自适应蒸馏、多教师蒸馏等更先进的蒸馏方法。 蒸馏的应用场景: 分析知识蒸馏在模型压缩、跨模态迁移、鲁棒性提升等方面的作用。 五、网络结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)与高效网络设计 本书还将探讨通过自动化搜索最优网络结构或设计本身就高效的网络模型来达到模型压缩和加速的目的。 NAS的基本原理: 介绍如何通过搜索算法(如强化学习、进化算法、梯度下降等)自动设计高性能且计算效率高的网络架构。 高效网络模块设计: 重点分析MobileNet系列、ShuffleNet系列、EfficientNet等代表性的轻量级网络结构的设计理念和核心技术,如深度可分离卷积、分组卷积、注意力机制的轻量化等。 硬件感知NAS: 探讨如何将硬件资源(如延迟、功耗)纳入NAS的搜索目标,以生成真正适合目标硬件平台的模型。 六、模型推理优化 除了模型本身的压缩,推理过程的优化也至关重要。本书将简要介绍: 图优化与算子融合: 讨论如何通过对计算图进行优化,如算子融合、常量折叠等,减少计算冗余,提高执行效率。 编译与硬件加速: 介绍如何利用各类深度学习推理引擎(如TensorRT, OpenVINO, TVM等)以及针对特定硬件(如GPU, NPU, FPGA)的优化技术来加速模型推理。 本书特色: 理论与实践结合: 详细讲解各种技术背后的数学原理和算法流程,并辅以具体的代码示例或伪代码,帮助读者理解和实现。 系统性与全面性: 覆盖了模型压缩与加速领域的多种主流技术,并对前沿研究方向进行了展望。 面向应用: 强调技术的实际落地和性能评估,帮助读者选择最适合其应用场景的压缩策略。 本书适合于计算机科学、人工智能、电子工程等相关领域的学生、研究人员、工程师,以及任何希望深入了解如何优化和部署深度学习模型的专业人士。通过阅读本书,您将能够构建出更小、更快、更节能的深度学习模型,并将其成功应用于各类实际场景。

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读后感

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用户评价

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坦白讲,我之前对“控制技术”这个词汇并没有太多的概念,总觉得它和一些老旧的工业流程有关。但是,当我翻开这本书的目录,看到“神经网络”这个词的时候,我的兴趣就被瞬间点燃了。我对神经网络的理解,大多停留在科幻电影里那些拥有自我意识的超级智能,所以,当它和“控制技术”结合在一起时,我充满了好奇。这本书会不会解释,如何用神经网络去“控制”一个系统,让它按照我们的意愿去运作?我脑海中立刻闪过很多画面:工业机器人手臂的精确舞蹈,无人机在空中优雅的飞行,甚至是我们家里智能家居系统的主动响应。我希望这本书能够清晰地阐述神经网络在这些场景下的作用,以及它如何取代传统的控制算法。我特别想知道,神经网络是如何实现“学习”和“适应”的,这是它区别于传统控制系统的关键所在,也是最让我着迷的地方。我希望书中能够用一些生动形象的比喻,或者是一些易于理解的图示,来解释神经网络的学习机制。比如,一个初学者如何理解反向传播算法,以及梯度下降是如何工作的。而且,对于“应用”的部分,我希望不仅仅是列举一些案例,更能深入分析这些应用背后的技术挑战以及解决方案。比如说,在自动驾驶领域,神经网络需要处理海量的实时数据,如何保证其稳定性和可靠性?这些细节才是真正让我感兴趣的。我期待这本书能给我带来一种“原来如此”的顿悟感,让我对人工智能在实际控制系统中的应用有一个更深刻的认识。

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在如今这个科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的话题之一。我一直对神经网络充满了好奇,尤其是它在“控制”领域的应用。这本书的书名《神经网络控制技术及其应用》,恰好触及了我最感兴趣的点。我希望这本书能够为我打开一扇新世界的大门,让我深入了解神经网络是如何被用于控制各种复杂的系统。我特别关注的是,神经网络是如何实现“自主学习”和“决策”的。比如说,在自动驾驶汽车领域,神经网络是如何实时感知周围环境,并做出避障、加速、减速等一系列决策的?我希望书中能够用一些生动形象的例子来解释这些复杂的概念,而不是简单地堆砌公式。我期待书中能够展示一些具体的控制算法,并解释它们的工作原理,例如强化学习在控制中的应用。此外,对于“及其应用”这部分,我希望能够看到更广泛的视野。除了自动驾驶,神经网络控制技术在机器人、工业自动化、甚至是医疗设备领域有哪些令人兴奋的应用?我希望书中能够介绍一些前沿的研究成果和实际案例,让我感受到这项技术带来的巨大潜力。我尤其希望能看到一些关于神经网络控制技术在复杂系统中的鲁棒性和容错性方面的讨论,这对于实际应用至关重要。总之,我希望这本书能够让我对神经网络控制技术有一个全面而深入的认识,激发我对这个领域的进一步探索。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的,那种深邃的蓝色背景,加上一些抽象的神经网络节点和连接的示意图,一下子就把我的注意力抓住了。我是一个对新兴技术一直保持着好奇心的人,尤其是在人工智能飞速发展的当下,神经网络更是成为了我关注的焦点。虽然这本书的名字叫做《神经网络控制技术及其应用》,但我内心深处,更期待的是它能带我深入理解神经网络的“思考”过程,哪怕只是一点点,都能让我感到新奇。我希望它不仅仅是一本技术手册,更是一次思想的启迪,能够让我从更宏观的角度去理解人工智能在各行各业的渗透,以及它如何悄无声息地改变着我们的生活。比如,我一直很好奇,为什么有些推荐系统能如此精准地猜中我喜欢什么,难道它们真的能“读懂”我的心思吗?这本书会不会从控制技术的角度,揭示其中的奥秘?还有,自动驾驶汽车的普及,背后隐藏着多么复杂的神经网络控制系统?我希望这本书能够用一种循序渐进的方式,从基础概念讲起,逐步深入到更复杂的控制算法和实际应用案例。我不想看到一上来就堆砌大量复杂的数学公式,那会让我望而却步。更重要的是,我希望书中能够展现神经网络控制技术在实际应用中的震撼效果,比如在工业自动化、机器人领域,甚至是医疗健康方面,有哪些突破性的进展。如果能有相关的图表、流程图和一些真实的案例分析,那就更好了,能够帮助我将理论知识与实际场景联系起来。总而言之,我希望这本书能成为我探索神经网络控制技术世界的一扇窗户,让我感受到科技进步带来的无限可能。

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一直以来,我对科幻电影中那些拥有自主意识和能力的机器人充满了向往。而《神经网络控制技术及其应用》这本书,则让我看到了实现这种向往的可能性。我希望这本书能够深入浅出地讲解,神经网络是如何实现“控制”的,这个“控制”究竟包含哪些环节和要素。我特别好奇,神经网络是如何从原始数据中学习到复杂的控制规律的,它的学习过程是怎样进行的?我期待书中能够提供一些具体的算法解释,比如,是什么样的机制让神经网络能够不断优化自身的控制策略,从而达到更高的效率和精度。而且,我对“及其应用”的部分更是充满了期待。我希望看到神经网络控制技术在各个领域的实际应用,比如,它如何被用来操控工业机器人,完成精密的装配任务?或者,它如何被应用在航空航天领域,实现飞机的自主导航和飞行?我希望书中能够包含一些震撼人心的案例分析,让我感受到这项技术的强大之处。我更希望的是,这本书能够为我揭示,神经网络控制技术是如何在悄无声息中改变着我们的世界,并为我们描绘出更美好的未来。

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这本《神经网络控制技术及其应用》的书名,乍一听,让我感觉有点沉重,好像是那种需要极高的专业知识门槛才能读懂的书。作为一名非专业背景的读者,我一直对人工智能领域很感兴趣,但往往被那些晦涩难懂的数学公式和专业术语吓退。我这次选择阅读这本书,更多的是抱着一种“试一试”的心态,希望它能够像一本科普读物一样,用相对通俗易懂的语言,为我揭开神经网络控制技术的神秘面纱。我最关心的,是如何将“神经网络”这个抽象的概念,与具体的“控制技术”联系起来。我希望书中能够详细解释,神经网络是如何被设计和训练来执行特定的控制任务的。例如,如果我要控制一个机械臂完成抓取任务,神经网络会如何理解“抓取”这个指令,以及如何计算出机械臂各个关节应该如何运动?我希望书中能提供一些清晰的流程图或者示意图,来展示这个过程。此外,我对“及其应用”这部分内容也充满了期待。我希望看到一些在现实生活中已经得到广泛应用的案例,比如智能制造、智能交通、甚至是智能电网。我特别想了解,在这些应用中,神经网络控制技术是如何解决了传统控制技术无法解决的问题,带来了哪些突破性的进展。如果书中能够包含一些实际操作的指导,或者是一些可以参考的开源项目,那就更棒了。我希望这本书能够让我感到,人工智能并非高不可攀,而是可以通过学习和实践,融入到我们生活的方方面面,成为解决实际问题的强大工具。

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对于我这样一个对深度学习和人工智能的初学者来说,这本书的标题——《神经网络控制技术及其应用》——既有吸引力,又带着一丝敬畏。我之所以选择它,是因为我隐约感觉到,控制技术是实现人工智能真正落地应用的关键环节。我脑海中浮现的是,一个能够根据环境变化而自我调整、自我优化的智能系统。这本书,我期待它能够解答我的许多疑问。比如,神经网络是如何“学习”到控制规律的?它与传统的PID控制器等经典控制方法有什么本质区别?我希望能看到书中能够用清晰的图解和循序渐进的解释,来描绘神经网络的内部结构和工作流程。我尤其希望它能够深入探讨神经网络在处理动态系统时的优势,比如如何应对非线性、时变或者不确定性。而且,我希望书中不仅仅是理论的阐述,更能提供一些实际的应用案例。我希望看到神经网络控制技术是如何在机器人路径规划、飞行器姿态控制、甚至是在能源管理系统中发挥作用的。我特别想了解,在这些应用中,神经网络是如何克服实际工程中的挑战,比如数据采集的难度、计算资源的限制以及模型的可解释性问题。我期待这本书能够为我提供一个扎实的理论基础,并为我指明进一步学习的方向,让我能够真正理解并掌握神经网络控制技术的强大力量,并有望将其应用到我自己的研究或项目当中。

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这本书的书名,一开始让我觉得可能有点专业,但“应用”这个词却吸引了我。我本身对人工智能并不陌生,但对于它如何“控制”物理世界,我一直很好奇。我希望这本书能够用一种非常直观和接地气的方式,来解释神经网络是如何被用来控制各种设备的。我脑海中立刻浮现的是,一个能够根据环境变化进行实时调整的智能系统,比如,家里的空调能够根据我的体温和房间湿度自动调节温度,而不是一成不变地运行。我希望书中能够详细解释,神经网络是如何“感知”环境信息,并做出相应的“控制”指令的。我期待书中能够提供一些实际的案例,让我能够看到神经网络控制技术在日常生活中的影子。比如,智能家居系统是如何运作的?自动驾驶汽车又是如何实现精准控制的?我希望书中能够深入探讨这些应用的背后原理,并且用清晰的图表和流程图来辅助说明。我更希望的是,这本书能够让我对未来的智能设备有一个更清晰的认识,并且能够理解,为什么神经网络是实现这些智能化的关键。我期待这本书能够给我带来一种“原来如此”的恍然大悟,并且能够激发我对更多智能应用的好奇心。

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我一直对人工智能在物理世界中的应用充满好奇,尤其是它如何与“控制”这个概念结合。这本书的书名《神经网络控制技术及其应用》,恰好点燃了我内心的求知欲。我希望这本书能够从根本上揭示,神经网络是如何被设计和训练,从而能够精确地控制各种物理系统。我期待书中能够详细介绍,神经网络是如何从感知到的信息中提取关键特征,并转化为一系列精确的控制指令的。比如说,一个神经网络控制的机器人,它是如何理解“前进”、“转弯”这些指令,并转化为关节的运动指令的?我希望书中能够提供一些具体的算法解释,并用图示的方式来帮助我理解。此外,我对“及其应用”这部分内容更是抱有极大的兴趣。我希望看到神经网络控制技术在不同领域的实际应用案例,例如,它如何在智能电网中优化能源分配,或者如何应用于无人机的精准飞行控制。我更希望书中能够分析这些应用的成功之处,以及所面临的挑战。这本书,我期待它能让我对神经网络控制技术有一个更清晰、更深入的认识,并且能够让我感受到这项技术为我们带来的无限可能。

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我一直对能够“自主思考”的机器充满着好奇,而神经网络无疑是实现这一目标的重要途径。当我在书店看到《神经网络控制技术及其应用》这本书时,我的眼睛一下子就亮了。我希望这本书能告诉我,究竟是什么让神经网络能够如此“聪明”,能够控制如此复杂的系统。我特别期待书中能够详细介绍神经网络的“学习”过程,比如,它如何从大量的数据中提取有用的信息,并形成一套控制策略。我希望能看到一些具体的例子,比如,一只会学习走路的机器人,它是如何通过不断尝试和纠错来掌握平衡的?我希望书中不仅仅停留在理论层面,更能提供一些实际的应用案例。我尤其想了解,神经网络控制技术是如何应用在工业自动化领域的,比如,如何让生产线上的机器人手臂更加精准、高效地完成任务?或者,在智能交通领域,如何利用神经网络优化交通信号灯的配时,缓解城市拥堵?我希望书中能够用通俗易懂的语言,结合图文并茂的方式,来解释这些复杂的概念。如果书中能够包含一些实际的算法代码或者模拟实验的指导,那就更完美了。我希望这本书能够让我感受到,神经网络控制技术不再是高高在上的学术理论,而是能够切实解决现实问题、改变我们生活的强大技术。

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这本书的书名,让我联想到一些充满未来感的场景,比如会自己驾驶的汽车,能够自主学习的机器人等等。我作为一个对科技发展充满热情但非专业背景的读者,一直对神经网络控制技术非常感兴趣。我希望这本书能够用一种易于理解的方式,解释神经网络是如何实现“控制”的。我期待书中能够详细介绍神经网络的“学习”过程,比如,它如何通过大量的试错来掌握某个任务的执行方法,以及如何根据环境变化进行实时调整。我希望书中能够提供一些生动形象的比喻,或者是一些简单的数学模型,来帮助我理解神经网络的内部运作机制。而且,对于“及其应用”这部分,我充满了期待。我希望看到一些在现实生活中已经得到了广泛应用的案例,比如智能制造、智能交通、甚至是智能医疗。我特别想了解,神经网络控制技术是如何在这些领域解决了传统方法无法解决的难题,并带来了哪些突破性的进展。如果书中能够包含一些关于神经网络控制技术在伦理、安全和可解释性方面的讨论,那就更好了。我希望这本书能够让我对神经网络控制技术有一个更全面、更深刻的认识,并激发我进一步探索这个令人兴奋的领域。

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