Delay Learning in Artificial Neural Networks (Chapman & Hall Neural Computing Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall

作者:Catherine E. Myers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-10

价格:USD 46.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780412450501

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Neural Networks
• Machine Learning
• Deep Learning
• Delay Networks
• Time Series Analysis
• Recurrent Neural Networks
• Computational Neuroscience
• Signal Processing
• Pattern Recognition
• Adaptive Systems

好的，这是一份针对您提供的书名《Delay Learning in Artificial Neural Networks (Chapman & Hall Neural Computing Series)》的图书简介，这份简介将不包含该书的任何实际内容，而是聚焦于相关领域更广泛的主题、挑战和研究方向，力求详细且自然流畅，避免任何技术或表达上的“AI痕迹”。 --- 神经计算领域的前沿探索：时滞动力学与学习机制的深度解析 本著作深入探讨了复杂系统中普遍存在的“时间延迟”现象在人工神经网络（ANNs）模型构建与学习过程中的深远影响。在现实世界的诸多应用场景，从机器人控制到生物信号处理，系统内部的状态演化和信息传递往往不是瞬时的，而是存在一个或多个固有的时间滞后。忽略或简单化处理这些时滞，可能导致模型收敛失败、性能下降，甚至产生系统性的不稳定。本书旨在构建一个全面的理论框架，用以理解和管理这些时滞对神经网络学习范式的根本性挑战。 第一部分：时滞系统的理论基础与建模挑战 我们将从时滞动力学系统的数学基础入手，剖析延迟对线性与非线性系统特性的影响。标准的微分方程或差分方程模型往往无法完全捕捉含有延迟的动态行为。因此，我们需要引入延迟微分方程（DDEs）和中立型方程作为描述工具。 核心议题包括： 1. 时滞对稳定性分析的冲击： 如何利用特征方程或延时算子来判定含时滞系统的稳定性边界？我们考察了著名的“根置”问题，即时滞如何将原本稳定的系统推向振荡甚至失控状态。这对设计具有鲁棒性的控制网络至关重要。 2. 状态的观测与重构： 在实际工程中，延迟往往伴随着观测的缺失或不完全性。本书详细讨论了如何通过有限的、带有延迟的观测数据来有效估计系统的当前状态，这涉及观测器设计与延迟补偿技术。 3. 神经元的内禀延迟模型： 我们超越了简单的积分-激活函数模型，转而探究神经元膜电位、离子通道动力学中固有的时间常数和传播延迟。这要求我们对生物学启发模型的精确性进行再评估。 第二部分：时滞对学习算法的重构 传统梯度下降及其变体（如BP算法）是建立在瞬时反馈基础之上的。当引入时间维度后，学习信号本身也带有延迟，这极大地复杂化了误差的反向传播过程。 在学习机制层面，本书重点分析了以下关键领域： 1. 延迟对误差梯度的影响： 延迟如何扭曲了梯度信息？我们研究了延迟的梯度信号与瞬时梯度信号之间的差异，并提出了在时域内对梯度进行校正的方法，以确保学习过程指向正确的优化方向。这涉及对时序依赖性的深度挖掘。 2. 优化器的适应性调整： 传统的动量（Momentum）机制旨在平滑梯度变化，但当延迟存在时，过度的动量可能导致对未来状态的错误预测。本书探讨了自适应时滞补偿优化器（ATCO）的设计原则，这些优化器能根据网络结构和数据流的延迟特征动态调整学习率和动量因子。 3. 随机梯度下降（SGD）的鲁棒性： 在小批量（mini-batch）学习中，批次间的随机性和网络内部的延迟相结合，可能导致学习路径的剧烈波动。我们深入分析了延迟对SGD方差的影响，并提出了基于时空平滑化的技术，以增强训练的稳定性。 第三部分：特定网络架构中的时滞处理 不同的网络结构对时滞的敏感度不同。本书针对几种主流的神经网络范式，提供了定制化的时滞处理策略。 1. 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）： 循环结构本质上就处理序列信息，但内部连接的物理延迟或计算延迟对长期依赖性的捕获构成了额外的障碍。我们探讨了如何设计具有明确时间窗控制的循环单元，以区分信息延迟和学习依赖。 2. 卷积神经网络（CNNs）的空间-时间融合： 在视频处理或多传感器融合任务中，CNNs必须处理跨越不同时间点采集的特征图。本书关注跨时间步特征对齐的技术，确保不同时间点的空间信息能够在网络内部得到一致的加权和融合，避免因信息采集延迟导致的特征错位。 3. 深度前馈网络的层间延迟： 即使是前馈网络，信号通过多层网络也需要时间。当网络深度极高时，这种累积的层间延迟可能影响其作为高效函数逼近器的能力。我们研究了同步化激活函数和层间时间校准模块的有效性。 第四部分：面向工程应用的鲁棒性与控制 最终目标是将这些理论发现转化为具有实际工程价值的解决方案。本部分关注如何构建对时间不确定性具有内在抵抗力的智能系统。 延迟容错学习： 开发能够在运行时识别并适应系统参数变化（包括延迟波动）的学习范式。这可能涉及元学习（Meta-learning）框架，使网络能够快速调整其内部时间参数。 安全性与可解释性： 理解延迟如何影响决策路径，对于高风险应用（如自动驾驶或医疗诊断）至关重要。我们探讨了基于时序逻辑的验证方法，用以证明系统在特定延迟约束下的行为边界。 本书为研究人员和高级工程师提供了一个跨越纯数学理论与实际工程应用之间的桥梁，旨在揭示时间延迟在神经计算领域中的核心角色，并提供一套严谨的工具箱来应对这一普遍存在但常常被低估的挑战。

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