High-Level Connectionist Models (Advances in Connectionist and Neural Computation Theory) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ablex Pub

作者:John A. Barnden

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-04

价格:USD 34.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780893916879

丛书系列:

图书标签:

• Connectionist Models
• Neural Computation
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Cognitive Science
• Deep Learning
• Neural Networks
• Computational Neuroscience
• Pattern Recognition
• Theoretical Neuroscience

《连接主义高层模型：连接主义与神经网络计算理论前沿》 一、 概述 《连接主义高层模型》一书深入探讨了连接主义和神经网络计算理论的最新进展，聚焦于构建和理解能够处理复杂、抽象任务的高层模型。本书并非简单罗列现有模型，而是从理论根基出发，系统性地阐述了如何设计、分析和应用具有更强表征能力、更优泛化能力以及更佳可解释性的连接主义系统。其核心在于超越传统的感知层输入到低级特征提取的范式，转向能够模拟更高级认知功能，如推理、规划、抽象概念形成以及动态环境适应的模型。本书的读者对象包括对人工智能、机器学习、认知科学、计算神经科学等领域有深入研究的学者、研究人员和高年级研究生，以及希望在这些领域进行前沿探索的技术开发者。 二、 核心理论与方法论 本书的基石在于对连接主义核心原理的深刻理解，并在此基础上进行拓展与升华。 1. 表征学习与抽象化： 传统的连接主义模型，特别是早期网络，往往侧重于低维度的特征提取。本书则着重于如何构建模型，使其能够自动学习到数据的更高层次、更具抽象性的表征。这包括对结构化信息、关系型数据以及概念性知识的有效编码。例如，书中可能探讨如何利用图神经网络（GNNs）来捕捉实体间的关系，或者如何设计注意力机制（Attention Mechanisms）来聚焦于输入数据中的关键信息，从而实现更精炼的语义表征。 2. 动态系统与时序建模： 许多复杂的认知任务，如语言理解、序列预测、机器人控制等，都涉及时间维度。本书将深入分析如何设计能够处理动态信息的连接主义模型。这可能包括对循环神经网络（RNNs）的变体（如LSTM、GRU）的深入剖析，以及更先进的基于Transformer等架构在时序建模上的突破。重点将放在如何捕捉长程依赖、理解上下文信息以及进行有效的序列生成。 3. 推理与决策： 真正的智能不仅在于模式识别，更在于推理和决策能力。本书将探讨如何将推理能力集成到连接主义模型中。这可能涉及符号推理与神经网络的结合（Neuro-symbolic AI），或者设计专门的网络结构来执行逻辑推理、因果推理或概率推理。例如，书中可能会介绍如何利用概率图模型与神经网络协同工作，以实现更可靠的预测和决策。 4. 可解释性与可信度： 随着连接主义模型应用的日益广泛，其“黑箱”性质带来的可解释性问题愈发突出。本书将审视当前在提高模型透明度和可信度方面所做的努力。这可能包括对模型内部激活模式的分析、基于梯度的方法、局部可解释模型（LIME）等技术，以及如何设计本身就更具可解释性的模型架构。目标是让研究者和开发者能够理解模型做出决策的依据，从而进行有效的调试和优化。 5. 涌现性与自组织： 连接主义模型的一个迷人之处在于其“涌现”特性，即宏观的行为和能力从微观的单元交互中自然产生。本书将探讨如何设计模型，使其能够更有效地展现出期望的涌现能力，例如自主学习、适应性重组以及形成复杂的内部表示。这可能涉及到对自组织映射（SOMs）等经典模型的现代化解读，以及对更先进的无监督学习和强化学习范式的讨论。 三、 关键技术与模型范式 本书将涵盖一系列前沿的连接主义模型和技术，并可能深入分析其理论基础和实现细节。 1. 深度神经网络（DNNs）的理论深化： 虽然DNNs已是主流，但本书将从更高层次的视角审视其理论。这可能包括对深度学习的泛化理论、优化算法的收敛性分析，以及如何设计更深、更稳定的网络。可能涉及对抗性训练、正则化技术以及更高效的训练策略。 2. 图神经网络（GNNs）及其拓展： 针对非欧几里得数据和关系型数据的处理，GNNs已成为重要工具。本书将探讨GNNs在处理复杂结构信息方面的潜力，包括图的表征学习、节点分类、图分类以及动态图的学习。可能还会涉及消息传递神经网络（MPNNs）、图注意力网络（GATs）等具体模型。 3. Transformer架构及其变体： Transformer在自然语言处理领域取得了巨大成功，其基于自注意力机制的并行处理能力使其在其他领域也展现出巨大潜力。本书将深入分析Transformer的核心原理，以及其在计算机视觉（Vision Transformers）、时序建模和多模态学习中的应用。 4. 生成模型（Generative Models）： 能够生成高质量、逼真数据的生成模型是连接主义研究的重要方向。本书可能会深入探讨变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）及其最新的变体，分析它们在数据生成、数据增强、异常检测以及模拟复杂数据分布方面的能力。 5. 强化学习（Reinforcement Learning）的深度融合： 强化学习赋予智能体在交互环境中学习最优策略的能力。本书将探讨如何将深度学习与强化学习结合，以解决更复杂的问题，如多智能体系统、离线强化学习以及模型无关的强化学习。重点可能放在如何设计更有效的奖励函数、探索策略以及鲁棒性学习方法。 6. 神经符号AI（Neuro-symbolic AI）： 整合神经网络的模式识别能力与符号AI的推理和解释能力，是实现更强大、更可信AI的关键。本书将分析不同的神经符号AI架构，如基于逻辑的神经网络、知识图谱嵌入神经网络，以及如何利用符号知识来指导神经网络的学习和推理。 四、 应用领域与未来展望 本书的理论探讨将与实际应用紧密结合，展示连接主义高层模型在各个领域的广泛潜力。 1. 自然语言处理（NLP）： 从机器翻译、文本摘要到对话系统和情感分析，本书将展现连接主义模型如何在理解和生成复杂语言方面取得突破。 2. 计算机视觉（CV）： 在图像识别、目标检测、语义分割、三维重建乃至视频分析等任务中，高层连接主义模型如何实现更精细的视觉理解。 3. 机器人学与控制： 如何利用连接主义模型实现自主导航、复杂动作规划、人机协作以及在未知环境中的适应性学习。 4. 科学发现与模拟： 在物理学、化学、生物学等领域，连接主义模型如何加速新材料发现、蛋白质结构预测、药物研发以及复杂系统的建模和模拟。 5. 认知科学与神经科学： 作为计算模型的视角，连接主义高层模型如何帮助我们理解大脑的认知机制，例如注意力、记忆、学习和决策的神经基础。 本书的最后部分将展望连接主义高层模型未来的发展方向，包括对更通用人工智能（AGI）的探索、模型效率和可持续性的提升、跨领域知识迁移能力的增强，以及在伦理和安全方面的考量。 五、 总结 《连接主义高层模型》是一本旨在推动连接主义和神经网络计算理论向前发展的著作。它不仅梳理了当前的研究热点，更重要的是，它提供了理解和构建下一代智能系统的理论框架和技术工具。本书鼓励读者以更广阔的视野和更深的理论洞察力，去探索连接主义在模拟和扩展人类智能方面的无限可能。通过对高层模型的设计、分析和应用的深入探讨，本书将成为该领域研究人员和实践者的重要参考。

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