Advances in Neural Networks - ISNN 2004(神经网络进展-ISSN 2004) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Fuliang

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isbn号码:9783540228431

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• 算法
• 神经计算
• ISNN 2004
• 计算机科学

神经网络的理论基石与前沿探索：理论、算法与应用 概述 《神经网络的理论基石与前沿探索：理论、算法与应用》一书，深入剖析了人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）这一在信息科学、计算科学以及认知科学等领域占据核心地位的交叉学科。本书旨在为读者构建一个全面而深入的理解框架，从最基础的理论模型出发，逐步推演至复杂的算法设计，并最终展现神经网络在解决现实世界问题中的强大应用潜力。本书内容涵盖了神经网络发展历程中的经典理论，也聚焦于当前的研究热点和未来发展趋势，力求在理论的严谨性与应用的广度之间取得平衡。 第一部分：神经网络的理论基石 本部分聚焦于神经网络最根本的理论支撑，为读者打下坚实的理论基础。 第一章：人工神经元模型与基本网络结构 生物神经元模型回顾： 简要回顾生物神经元的基本工作原理，包括胞体、树突、轴突、突触等关键组成部分，以及信息传递的基本过程。这为理解人工神经元的抽象奠定直观基础。 McCulloch-Pitts神经元模型： 介绍第一个形式化的人工神经元模型，探讨其逻辑门功能，以及在早期计算理论中的意义。 感知机（Perceptron）模型： 详细阐述单层感知机的结构、激活函数、学习算法（如感知机学习规则），以及其在模式分类任务中的能力与局限性（如无法解决XOR问题）。 多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）的诞生： 解释为何需要多层结构，以及隐藏层的引入如何克服单层感知机的限制。介绍MLP的基本拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层。 激活函数的多样性： 深入探讨不同激活函数的特性，如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU, ELU等）。分析它们的优缺点，以及在不同网络结构和任务中的适用性。讨论激活函数在引入非线性、防止梯度消失/爆炸方面的重要性。 常见的网络拓扑结构： 除了MLP，还介绍前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FFNN）的其他基本类型，如径向基函数网络（Radial Basis Function Networks, RBFN）及其工作原理。 第二章：学习理论与优化方法 监督学习基础： 明确监督学习的核心概念，即有标签数据、输入-输出映射。 损失函数（Loss Function）的设计： 详细介绍用于衡量模型预测与真实值之间差异的各种损失函数，包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）损失等。分析不同损失函数在回归和分类任务中的适用性。 梯度下降（Gradient Descent）及其变种： 深入讲解梯度下降算法的核心思想，即沿着损失函数负梯度方向更新模型参数。详细介绍批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）及其各自的特点和优缺点。 动量（Momentum）与学习率衰减（Learning Rate Decay）： 阐述动量机制如何加速收敛并跳出局部最优，以及学习率衰减策略在后期训练中的作用。 自适应学习率算法： 详细介绍Adagrad, RMSprop, Adam等自适应学习率优化器。分析它们如何根据参数的梯度历史自适应地调整学习率，以及其在提高训练效率和稳定性方面的优势。 正则化技术（Regularization Techniques）： 探讨L1和L2正则化（Lasso and Ridge）如何通过增加惩罚项来防止模型过拟合。 早停法（Early Stopping）： 介绍如何通过监控验证集性能来提前终止训练，以避免模型在训练集上过度优化而导致泛化能力下降。 反向传播算法（Backpropagation Algorithm）： 详细推导反向传播算法的数学原理，解释如何利用链式法则高效地计算损失函数对网络权重的梯度。强调其作为多层神经网络训练的核心算法的重要性。 第三章：神经网络的泛化能力与模型评估 偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）： 深入解释偏差和方差的概念，以及它们如何影响模型的预测性能。分析模型复杂度与偏差、方差之间的关系。 过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）： 详细阐述过拟合和欠拟合的表现形式、成因以及相应的检测方法。 交叉验证（Cross-Validation）： 介绍k折交叉验证（k-fold Cross-Validation）等技术，用于更可靠地评估模型性能和选择超参数。 模型评估指标： 针对不同任务，详细介绍常用的评估指标，包括分类任务的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the Curve）。针对回归任务，介绍R²分数、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）等。 数据集划分： 强调训练集、验证集和测试集在模型开发和评估过程中的作用。 第二部分：神经网络的前沿算法与模型 本部分将目光投向近年来涌现的、极大地推动了神经网络发展的各类先进算法和模型。 第四章：深度学习的崛起：深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs） 深度结构的优势： 解释为何更深的网络结构能够学习到更抽象、更具代表性的特征。 深度学习的代表性模型： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 详细介绍CNN的核心思想，包括卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。阐述卷积核（Kernel/Filter）的作用，感受野（Receptive Field）的概念，以及权值共享（Weight Sharing）和局部连接（Local Connectivity）如何有效地提取空间特征，减少参数数量。介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，并分析其关键创新点。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 解释RNN如何处理序列数据，通过内部循环连接记忆历史信息。介绍基本的RNN结构、门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。深入分析LSTM的遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate）如何有效地解决梯度消失问题，从而捕捉长距离依赖关系。 深度学习框架介绍： 简要介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，说明它们如何简化模型构建、训练和部署过程。 第五章：注意力机制与Transformer模型 注意力机制（Attention Mechanism）的引入： 解释注意力机制如何让模型在处理序列数据时，聚焦于输入序列中与当前任务最相关的部分。 自注意力机制（Self-Attention）： 详细阐述自注意力机制的工作原理，包括Query, Key, Value的概念，以及如何计算注意力分数。 Transformer架构： 深入剖析Transformer模型，包括其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构。重点介绍多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）等关键组件。 Transformer在自然语言处理（NLP）领域的成功： 介绍BERT、GPT系列等基于Transformer的预训练语言模型，以及它们在机器翻译、文本生成、问答等任务上取得的突破性进展。 第六章：生成式模型与对抗性学习 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）： 详细介绍GANs的双网络对抗训练模式，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的角色及其相互作用。分析GANs在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域的强大能力。 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）： 介绍VAE作为一种概率生成模型，其编码器将输入映射到潜在空间的分布，解码器从潜在分布中采样生成数据。分析VAE在生成、降维和异常检测等方面的应用。 其他生成模型： 简要介绍流模型（Flow-based Models）等其他新兴的生成模型。 第三部分：神经网络的应用领域与未来展望 本部分将展现神经网络在各个领域的实际应用，并对未来的发展趋势进行展望。 第七章：神经网络在计算机视觉中的应用 图像识别与分类： 介绍CNN在图像分类任务中的经典应用，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）加速模型训练。 目标检测与分割： 阐述Faster R-CNN, YOLO, Mask R-CNN等模型如何在图像中定位和识别多个目标，并进行像素级分割。 人脸识别与姿态估计： 介绍人脸特征提取、比对技术，以及人体关键点检测。 图像生成与风格迁移： 探讨GANs和VAEs在生成逼真图像、将艺术风格应用到照片上的能力。 医学影像分析： 讲解神经网络在疾病诊断（如癌症检测）、医学图像重建等方面的应用。 第八章：神经网络在自然语言处理中的应用 词向量与句向量表示： 介绍Word2Vec, GloVe, FastText等词嵌入技术，以及ELMo, BERT等预训练语言模型如何生成上下文相关的词向量和句向量。 机器翻译： 阐述基于Seq2Seq模型的传统机器翻译，以及Transformer模型如何彻底改变了机器翻译的性能。 文本情感分析与主题模型： 讲解如何利用神经网络分析文本的情感倾向和挖掘潜在主题。 问答系统与对话机器人： 介绍神经网络在理解用户意图、检索信息并生成自然语言回答方面的应用。 文本生成： 探讨GPT系列等模型在创作文章、代码、诗歌等方面的能力。 第九章：神经网络在其他领域的拓展与交叉应用 语音识别与合成： 介绍神经网络在识别口语、生成自然语音方面的技术。 推荐系统： 讲解如何利用神经网络学习用户偏好，进行个性化推荐。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）与神经网络的结合： 介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的概念，如DQN, PPO等算法，以及其在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域的应用。 时间序列分析与预测： 探讨RNNs和LSTMs在金融预测、股票分析、天气预报等方面的应用。 生物信息学与药物发现： 介绍神经网络在基因组学、蛋白质结构预测、新药研发中的潜力。 交通与物流优化： 讲解神经网络在交通流量预测、路径规划、仓储管理等方面的应用。 金融建模与风险管理： 介绍神经网络在欺诈检测、信用评分、市场预测等领域的应用。 第十章：未来发展趋势与挑战 模型的可解释性（Explainability）与可信度（Trustworthiness）： 讨论当前神经网络“黑箱”模型的局限性，以及提升模型透明度和可信度的研究方向。 联邦学习（Federated Learning）与隐私保护： 探讨如何在保护用户数据隐私的前提下进行模型训练。 高效训练与推理： 关注模型压缩、量化、剪枝等技术，以降低计算资源消耗，加速模型部署。 小样本学习（Few-Shot Learning）与零样本学习（Zero-Shot Learning）： 探索如何在数据稀缺的情况下训练有效的模型。 多模态学习（Multi-Modal Learning）： 研究如何融合文本、图像、语音等多种信息源进行综合分析。 神经网络与符号AI的融合： 探讨如何结合神经网络的感知能力与符号AI的逻辑推理能力。 伦理与社会影响： 讨论AI伦理、偏见问题、就业影响以及负责任的AI发展。 结论 《神经网络的理论基石与前沿探索：理论、算法与应用》一书，通过系统性的梳理和深入的探讨，为读者提供了一个关于神经网络的全面认知。本书不仅回顾了神经网络发展的经典理论，更紧密跟踪了最前沿的研究动态和技术突破，并详细阐述了其在众多实际领域的广泛应用。通过阅读本书，读者将能够深刻理解神经网络的内在机制，掌握关键的算法工具，并激发其在各自领域中探索和应用神经网络的灵感。本书旨在成为神经网络研究者、实践者以及对AI技术感兴趣的读者的重要参考，共同推动人工智能技术的进步与发展。

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