Connectionism pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:MacDonald, Graham 编

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:1991-1

价格:434.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780631197454

丛书系列:

图书标签:

• Philosophia
• Connectionism
• Parallel Distributed Processing
• Neural Networks
• Cognitive Science
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Cognition
• Computational Neuroscience
• Psychology
• PDP Models

深度学习的基石：感知机与神经网络的演进之路 书名： 深度学习的基石：感知机与神经网络的演进之路 作者： [此处留空，模拟真实作者信息] 出版社： [此处留空，模拟真实出版社信息] 出版年份： [此处留空，模拟真实出版年份] --- 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有历史纵深的视角，来理解人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）——尤其是那些奠定现代深度学习理论基础的早期模型——从概念诞生到成熟应用的全过程。我们聚焦于网络结构的本质、信息的编码方式、学习算法的精妙设计，以及驱动这些模型从理论走向实践的关键技术突破。 本书的核心脉络围绕“计算的神经模拟”这一宏大主题展开，深入剖析了人工神经网络并非凭空出现，而是建立在一系列精巧的数学模型和生物学启发之上的事实。我们将从最基础的单层感知机（Perceptron）谈起，详细阐述其结构、激活函数（特别是早期使用的阶跃函数）的工作原理，以及它在解决线性可分问题上的卓越能力。通过对Minsky和Papert早期批判性分析的梳理，我们清晰地界定了感知机的局限性，即无法处理异或（XOR）等非线性问题，这为后续研究指明了方向。 随后，本书将引向多层前馈网络（Multi-Layer Feedforward Networks）的构建。我们将用大量的篇幅，系统阐述反向传播算法（Backpropagation）——这项被誉为神经网络复兴的“阿喀琉斯之踵”的技术。我们不仅会从微积分的角度推导其梯度计算的细节，还会探讨其在不同网络架构中如何高效运行。读者将理解，为什么梯度下降（Gradient Descent）及其变体是训练复杂网络的基石，以及如何通过链式法则实现误差信号在网络层间的有效回传。 本书对激活函数的选择与演变进行了细致的考察。从早期的符号函数、线性函数，到Sigmoid和Tanh函数在引入非线性方面的贡献及其饱和梯度问题，再到现代网络中ReLU（Rectified Linear Unit）及其变体的兴起，我们详述了每种函数如何影响网络的表达能力和训练的收敛速度。这部分内容强调了激活函数在将线性组合转化为复杂决策边界中的核心作用。 在网络结构层面，我们深入探讨了经典网络拓扑结构的演化。除了基础的前馈网络，本书还引入了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的早期思想——即如何通过局部连接和权重共享的概念，极大地降低参数数量并捕捉空间特征。虽然本书不涉及现代大规模CNNs的复杂实现细节，但它会详尽剖析卷积层、池化层（Pooling Layers）的基本数学定义和信息压缩机制，揭示其在图像处理领域早期取得成功的内在逻辑。 此外，对于无监督学习的早期尝试，如自组织映射（Self-Organizing Maps, SOMs）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）的原理，也有专章论述。我们着重分析了这些模型如何利用竞争学习和能量函数来发现数据的内在结构和低维表示，为后来的深度信念网络（DBNs）奠定了概率图模型的理论基础。 本书特别强调了正则化（Regularization）技术在防止过拟合中的关键作用。我们将详细讨论权重衰减（Weight Decay）、早停（Early Stopping）等经典策略，以及它们如何通过约束模型复杂度来提高泛化能力。同时，对于优化器的演变，我们将追溯从基础随机梯度下降（SGD）到动量（Momentum）和自适应学习率方法（如AdaGrad的先驱思想）的过渡，这些优化策略是确保大型网络能够稳定训练的关键。 本书的特色在于： 1. 理论深度与工程实践的平衡： 每一项核心算法都伴随着清晰的数学推导，同时辅以对其在早期计算机性能限制下的实际应用案例分析。 2. 历史脉络的清晰梳理： 读者可以清晰地看到人工智能寒冬与复兴的节点，理解每一项技术突破背后的动机和挑战。 3. 概念的纯粹性： 聚焦于网络学习机制的核心要素，剥离掉后期为应对大规模数据和算力而衍生的复杂工具链，使读者能够扎根于最根本的计算原理。 目标读者： 本书适合对人工智能理论有浓厚兴趣的计算机科学、数学、电子工程专业的学生，以及希望深入理解现代深度学习算法底层数学机制的研究人员和工程师。阅读本书，您将不再仅仅是应用工具，而是能真正理解这些“智能”是如何被精心构造出来的。它为读者提供了一张通往现代复杂神经网络系统的坚实理论地图。

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《Connectionism》这个书名，给我一种既熟悉又陌生的感觉。熟悉是因为，它触及了我对人工智能最根本的好奇——那些能够“思考”的机器是如何诞生的。陌生则是因为，“Connectionism”这个术语本身，就带着一种深入研究的意味，预示着这本书可能不仅仅是泛泛而谈。我尤其想知道，书中会如何区分“连接主义”与其他人工智能方法论，比如符号主义。它是否认为连接主义是更接近生物现实的范式，或者它有其局限性？书中会不会讨论“注意力机制”或者“自注意力机制”在现代连接主义模型中的重要性，以及它们是如何帮助模型更好地聚焦于关键信息的？我希望这本书能够带领我深入理解“反向传播”算法背后的直观解释，而不仅仅是数学推导。这本书给我的感觉，它是在试图解析智能的“神经网络”结构，以及这种结构如何孕育出我们所看到的各种智能现象。我期待它能提供一种关于人工智能发展的历史视角，以及对未来方向的展望。

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“Connectionism”——这个书名，在我脑海里立刻勾勒出了一幅画面：无数的光点在黑暗中闪烁，然后彼此连接，形成越来越复杂的网络，最终汇聚成智慧的光芒。我猜想，《Connectionism》这本书，大概率是在探讨我们大脑运作的奥秘，尤其是那种非线性、分布式的信息处理方式。与传统的、基于规则的计算机程序不同，连接主义似乎更侧重于从大量的经验中学习，就像婴儿学习走路一样，跌跌撞撞，但最终掌握了平衡。我迫切想知道，书中会如何解释“涌现”现象，也就是简单单元的组合如何产生复杂行为。例如，单个神经元的简单功能，是如何通过大规模的连接，最终产生识别猫和狗的能力的？书中会不会涉及到早期的神经网络模型，比如感知机，以及它们在发展过程中遇到的挑战和突破？我对“联想记忆”和“模式识别”在连接主义中的作用特别好奇，我希望书中能阐述，这种分布式存储和处理信息的方式，与我们人类记忆的特点有多大的相似性。这本书给我的感觉，是一种对生物智能的模仿和致敬，它在试图用一种更“自然”的方式来构建智能。

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这本书的名字就叫做《Connectionism》，光是听到这个名字，我就已经充满了好奇。我一直觉得，人类的思维和学习过程，在某种程度上，就像是一张巨大的、错综复杂的神经网络。我们的大脑通过无数神经元之间的连接，传递信息，形成模式，最终产生我们所理解的世界。而“Connectionism”这个词，恰好点出了我一直以来对这种机制的关注。我希望这本书能够深入浅出地解释，究竟是什么构成了这种“连接主义”，它是如何运作的？书中会不会探讨那些模拟人类大脑的神经网络模型，比如深度学习的早期雏形，以及它们是如何通过大量的训练数据来“学习”的？我尤其期待书中能有关于“学习”这个概念的详细阐述，是如何从随机的连接权重，逐渐演变成能够识别图像、理解语言，甚至进行创造性工作的能力的。我会想知道，作者是如何看待这种“学习”与传统符号逻辑的处理方式的根本区别的。这本书给我的第一印象，就是它似乎在试图解构我们习以为常的智能，用一种全新的视角来审视它。我猜测，书中可能会包含大量的图示和模型，来帮助读者理解抽象的概念。同时，我也希望作者能引导读者思考，这种连接主义的学习模式，是否能够真正地复制人类的意识和情感。

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当我看到《Connectionism》这个书名时，脑海中闪过的第一个念头是“学习”。我一直觉得，人类最令人着迷的能力之一就是学习，而很多时候，这种学习并非是条条框框的刻板训练，而是通过观察、模仿、以及不断试错来获得的。这本书，听起来就像是在探索这种“非刻板”的学习机制。我非常期待书中能够深入探讨，这种“连接主义”的学习范式，是如何实现的。是否涉及到“经验回放”或者“强化学习”的概念，通过与环境的互动来不断优化自身的连接权重？我希望书中能有关于“欠拟合”和“过拟合”等问题的讨论，以及作者是如何理解这些问题在连接主义模型中的表现和解决办法。这本书给我的感觉，它似乎是一种试图在模仿人类大脑的“直觉”和“灵感”的科学尝试。我希望能从中了解到，连接主义模型是如何处理模糊信息和不完整信息的，以及它们在面对不确定性时，是如何做出判断的。这本书，对我来说，可能是一扇了解“智能”本质的新窗口。

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我对《Connectionism》这个书名，一开始并没有太多的概念，只觉得听起来挺学术的。但是当我翻开书的目录，看到里面涉及到的“激活函数”、“反向传播”、“梯度下降”这些词汇的时候，我的兴趣立刻就被点燃了。这似乎是一本关于人工智能，特别是关于机器学习的入门读物，而且是那种非常“硬核”的，会涉及数学原理的。我一直对人工智能的底层逻辑很感兴趣，想知道那些看起来如此智能的AI，背后到底是怎么实现的。这本书会不会详细讲解这些算法的原理？比如，它是如何通过数学公式来描述神经元之间的信息传递和权重更新的？我想知道，当一个神经网络在处理一个新任务时，它的“决策”过程到底是怎样的，它是否真的在“思考”，还是仅仅是在执行一套复杂的计算？我特别想了解，在“连接主义”的框架下，如何解释“泛化”这个概念，也就是模型在未见过的数据上也能表现良好的能力。书中会不会举一些具体的例子，来展示这些算法在实际应用中的威力，比如在图像识别、自然语言处理等领域？对我来说，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的堆砌，更重要的是能够启发读者对技术背后的思考。

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