Proceedings of the 1993 Connectionist Models Summer School pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum

作者:

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:1993-11-01

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805815900

丛书系列:

图书标签:

• Connectionism
• Neural Networks
• Cognitive Science
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Summer School
• Proceedings
• 1993
• Cognitive Modeling
• Parallel Distributed Processing

《1993年联结主义模型暑期学校论文集》 导言 《1993年联结主义模型暑期学校论文集》是一部汇集了当年联结主义研究领域前沿思想和最新进展的学术著作。本书收录了在1993年夏天于卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）举办的联结主义模型暑期学校上，由来自世界各地的顶尖研究者所发表的专题讲座和研究报告。暑期学校汇聚了神经网络、机器学习、人工智能、认知科学等多个学科的专家学者，共同探讨联结主义模型在理论、算法和应用等方面的最新突破。本书旨在为研究者、学生以及对联结主义感兴趣的专业人士，提供一个全面了解该领域发展动态的窗口。 核心主题与研究方向 本书涵盖了联结主义研究的多个关键领域，从基础理论的深入探讨到具体算法的创新设计，再到跨学科的应用探索，都进行了细致的呈现。以下是本书中可能涵盖的主要主题： 1. 神经网络的理论基础与模型发展： 经典神经网络模型回顾与演进： 论文集可能会回顾和分析诸如多层感知机（Multi-Layer Perceptrons, MLPs）、反向传播算法（Backpropagation）等经典模型的发展历程。同时，也会探讨这些模型的理论局限性，并为改进和创新模型奠定基础。 新型神经网络架构的探索： 随着研究的深入，研究者们开始探索更加复杂和高效的神经网络架构。这可能包括对卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）初步构想的讨论，虽然当时CNNs尚未成为主流，但关于局部连接、权值共享等思想的萌芽可能已在其中。此外，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）在处理序列数据方面的优势也可能成为讨论的焦点，为后来的长短期记忆网络（LSTM）等奠定基础。 模型的可解释性与理论理解： 联结主义模型，尤其是深度学习模型，往往被视为“黑箱”。因此，对模型的内部工作机制、学习过程进行理论上的理解和解释，是学术界持续关注的焦点。本书中可能包含关于网络中表示（representations）、决策边界（decision boundaries）以及学习原则（learning principles）的理论分析。 统计学习理论与联结主义的结合： 随着统计学习理论的不断发展，其与联结主义模型之间的联系日益紧密。本书可能探讨如何利用统计学习的视角来理解神经网络的泛化能力（generalization ability）、过拟合（overfitting）问题以及正则化（regularization）技术。 生物神经科学的启发： 联结主义模型的设计很大程度上受到了生物神经系统的启发。本书可能包含一些关于生物神经元工作原理、神经回路组织方式等研究成果的介绍，并探讨如何将这些生物学见解转化为更有效的计算模型。 2. 机器学习算法与优化技术： 反向传播算法的改进与扩展： 作为联结主义模型中最核心的学习算法，反向传播算法在1993年仍是研究的热点。本书可能收录了关于如何优化反向传播算法的效率、提高其收敛速度、解决局部最小值（local minima）问题的研究。例如，对于学习率（learning rate）的自适应调整、动量（momentum）的使用、以及不同激活函数（activation functions）的比较分析等。 其他学习范式： 除了监督学习（supervised learning）中的反向传播，本书也可能涉及其他学习范式，例如无监督学习（unsupervised learning）中的聚类（clustering）和降维（dimensionality reduction）算法，如自组织映射（Self-Organizing Maps, SOMs）等。强化学习（reinforcement learning）的基本概念和早期算法也可能有所提及。 优化算法的探索： 神经网络的训练本质上是一个优化问题。因此，关于梯度下降（gradient descent）及其变种（如随机梯度下降, stochastic gradient descent）的研究，以及一些更高级的优化技术，如共轭梯度法（conjugate gradient methods）等，也可能在书中有所体现。 模型评估与选择： 如何有效地评估和选择合适的神经网络模型是实际应用中的重要环节。本书可能包含关于交叉验证（cross-validation）、性能指标（performance metrics）以及模型复杂度选择（model complexity selection）等方面的讨论。 3. 联结主义模型的应用领域： 模式识别与计算机视觉： 联结主义模型在模式识别领域有着天然的优势。本书可能包含关于使用神经网络进行图像识别（image recognition）、目标检测（object detection）、手写数字识别（handwritten digit recognition）等方面的研究。早期的卷积神经网络思想可能已经开始萌芽，并应用于图像处理任务。 自然语言处理（NLP）： 随着联结主义模型在感知任务上的成功，研究者们也开始将其应用于更复杂的语言任务。本书可能包含关于使用神经网络进行文本分类（text classification）、词性标注（part-of-speech tagging）、语言建模（language modeling）等方面的早期探索。循环神经网络在处理语言的序列性方面展现出潜力。 语音识别： 语音信号的复杂性和时序性使其成为联结主义模型应用的理想场景。本书可能收录了关于使用神经网络进行声学模型（acoustic modeling）、音素识别（phoneme recognition）等方面的研究。 控制系统与机器人学： 联结主义模型可以用于构建智能控制系统，例如在机器人路径规划（robot path planning）、运动控制（motion control）等方面。本书可能包含一些关于将神经网络应用于反馈控制（feedback control）和自主导航（autonomous navigation）的研究。 认知建模与计算神经科学： 联结主义模型不仅是人工智能的工具，也被视为模拟人类认知过程的有力模型。本书可能包含一些尝试使用神经网络来模拟人类的学习、记忆、决策和问题解决等认知功能的研究，为计算神经科学领域做出贡献。 其他新兴应用： 随着技术的发展，联结主义模型在其他领域也可能开始崭露头角，例如在数据挖掘（data mining）、金融预测（financial forecasting）、生物信息学（bioinformatics）等方面的初步应用。 4. 暑期学校的学术氛围与交流： 本书不仅仅是一系列独立论文的集合，更重要的是它反映了1993年暑期学校的学术氛围。暑期学校旨在促进不同背景的研究者之间的交流与合作，激发新的思想碰撞。因此，本书的论文可能包含了对前沿问题的探讨、对不同方法论的辩论，以及对未来研究方向的展望。读者可以通过本书感受到当时联结主义研究社群的活力和热情。 读者对象 《1993年联结主义模型暑期学校论文集》适合以下读者群体： 人工智能、机器学习与神经网络领域的研究生和博士生：本书为他们提供了深入了解该领域历史发展、关键理论和早期技术细节的宝贵资料。 从事联结主义模型研发的工程师和科学家：本书中的理论基础和算法思想，即使是早期的，也可能为解决当前工程问题提供新的视角和启示。 对联结主义模型感兴趣的计算机科学、数学、物理学、心理学等相关学科的学者：本书可以帮助他们快速把握联结主义研究的核心内容，了解其跨学科的影响。 希望回顾和理解联结主义研究历史的学者：本书作为特定历史时期的研究成果汇编，对于研究者梳理学科发展脉络具有重要的参考价值。 总结 《1993年联结主义模型暑期学校论文集》是联结主义研究领域一篇重要的历史文献。它记录了在技术和理论不断演进的关键时期，研究者们对神经网络模型、学习算法以及其广泛应用的深入探索。通过阅读本书，读者不仅能了解1993年该领域的学术图景，更能从中汲取灵感，为未来的研究和创新奠定坚实的基础。本书中所探讨的许多思想和技术，即使在今天看来，也依然具有启发性，并为我们理解当今深度学习的飞速发展提供了重要的历史背景。

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