Dynamic Interactions in Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Arbib, Michael A.; Amari, S.; Amari, Shun-Ichi

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:1988-12-01

价格:USD 98.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780387968933

丛书系列:

图书标签:

神经网络
动态系统
复杂性
非线性动力学
神经计算
机器学习
深度学习
自组织
突触可塑性
生物神经科学

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具体描述

The study of neural networks is enjoying a great renaissance, both in computational neuroscience, the development of information processing models of living brains, and in neural computing, the use of neurally inspired concepts in the construction of "intelligent" machines. Thus the title of this volume has two interpretations: It presents models and data on the dynamic interactions occurring in the brain, and it exhibits the dynamic interactions between research in computational neuroscience and in neural computing, as scientists seek to find common principles to guide the understanding of the living brain and the design of artificial neural networks. This collection of contributions presents the current state of research, future trends and open problems in an exciting field of today's science.

《神经元动力学：解锁神经网络的计算秘密》在浩瀚的计算科学领域，人工智能的崛起无疑是最为引人瞩目的篇章之一。而驱动这一切核心的，正是那些模拟生物大脑复杂运作机制的神经网络。本书《神经元动力学：解锁神经网络的计算秘密》将带领读者深入探索这些神经网络底层运行的真正驱动力——神经元动力学。它并非罗列现有的模型架构或应用案例，而是专注于揭示构成神经网络基本计算单元的神经元在时间和空间尺度上的动态行为，以及这些动态行为如何汇聚成神经网络强大的学习和推理能力。本书将从最基础的神经元模型出发，逐层递进，探讨其内在的数学描述和物理机制。我们将首先审视经典的Hodgkin-Huxley模型，理解离子通道的动态变化如何产生动作电位这一基本的神经信号。随后，我们将过渡到更抽象但更具普适性的脉冲神经网络（SNN）模型，例如Leaky Integrate-and-Fire（LIF）模型，分析其发放脉冲的阈值机制、膜电位的衰减以及突触传递的时间延迟。本书将详细解析这些模型中参数的物理意义，以及它们如何影响神经元的响应特性，例如敏感性、响应速度和激发模式。更进一步，本书将深入探讨神经元集群的动力学特性。单一神经元的行为虽然重要，但真正赋予神经网络强大计算能力的是海量神经元之间的相互作用。我们将研究不同类型的突触连接（兴奋性、抑制性）如何影响神经信号的传播，以及这些连接的强度和时序如何随时间演化。通过分析网络中信息的流动和模式的形成，读者将理解诸如同步振荡、吸引子动力学等现象在信息处理中的作用。我们将探讨不同网络拓扑结构，如全连接、稀疏连接、层状结构等，如何影响网络整体的动力学行为和计算能力。本书的重点将放在“动力学”这一核心概念上。这意味着我们不仅仅关注神经网络在静态输入下的输出，更关注其在动态过程中如何对输入做出反应，如何随时间演化并最终达到某种稳态或形成特定的时序模式。我们将引入相空间分析、分岔理论等数学工具，来描绘和理解神经元网络的复杂动态行为，例如从无序状态到有序模式的自发涌现，以及网络如何通过参数变化来实现计算功能的转换。本书还将探讨学习机制的动力学基础。传统的反向传播算法虽然在感知机和深度学习中取得了巨大成功，但其背后的动力学原理却常常被忽略。本书将尝试从神经动力学的角度来理解学习是如何发生的，例如突触可塑性（Hebbian学习、STDP等）是如何在神经元之间的动态交互中实现的，以及这些学习规则如何影响网络的动力学轨迹，使其能够适应新的信息并执行复杂的任务。我们将探讨无监督学习和自监督学习在神经动力学框架下的可能性。除了理论分析，本书还会结合仿真实验来直观展示神经元动力学的奇妙之处。读者将有机会通过代码实现和观察不同神经元模型和网络结构的动态行为，例如模拟一个简单的感官输入如何激活一个神经网络，并观察其内部活动如何随时间传播和演化。这些仿真将帮助读者将抽象的数学模型具象化，加深对神经元动力学在实际计算中作用的理解。《神经元动力学：解锁神经网络的计算秘密》的目标是为读者提供一个理解神经网络计算的全新视角，超越了简单的“输入-输出”映射，而深入到其内部涌现的、充满活力的计算过程。本书适合那些对神经网络的底层机制感到好奇，希望从更根本的层面理解人工智能计算原理的计算机科学家、神经科学家、物理学家以及数学家。通过掌握神经元动力学的钥匙，您将能够更深刻地理解现有的人工智能技术，并为未来更强大、更智能的神经网络设计和开发奠定坚实的基础。本书所探讨的内容，将为我们揭示神经网络计算的宇宙奥秘，提供一条通往更深层理解的道路。