時滯遞推神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王林山 著

圖書標籤:

• 時滯神經網絡
• 遞推神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 時間序列預測
• 神經網絡
• 控製係統
• 信號處理
• 非綫性係統
• 建模與仿真

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030205339

商品編碼：29692239774

包裝：平裝

齣版時間：2008-04-01

基本信息

書名:時滯遞推神經網絡

定價：45.00元

售價：30.6元,便宜14.4元,摺扣68

作者:王林山

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-04-01

ISBN：9787030205339

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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內容提要

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本書係統地介紹瞭時滯遞歸神經網絡中的重要問題．主要內容包括時滯遞歸神經網絡的初邊值問題、平衡態、周期解、概周期解、穩定性、魯棒性、不變性、吸引性和吸引子的存在性及其空間位置的估計等問題。
本書可供理工科院校數學、應用數學、非綫性科學、計算機科學、通信和信息科學、智能控製、人工智能及生物工程等相關專業的大學生、研究生、教師以及有關科學工作者學習與參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《時滯遞推神經網絡》 一、引言 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的洪流，其中蘊含著無數有待挖掘的價值。如何高效、準確地從這些海量數據中提取有用的模式、進行預測、甚至控製復雜的動態係統，一直是科學研究和工程實踐中的核心挑戰。近年來，人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANNs）作為一種模擬生物神經網絡結構的計算模型，因其強大的非綫性映射能力和自適應學習特性，在模式識彆、機器學習、自然語言處理等諸多領域取得瞭舉世矚目的成就。 然而，傳統的遞推神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）在處理具有時間依賴性的序列數據時，雖然引入瞭“記憶”能力，但其對信息的捕捉和傳遞仍然存在一定的局限性。尤其是在麵對現實世界中普遍存在的“時滯”現象時，即信號的傳播和響應並非瞬時發生，而是需要一定的時間延遲，傳統的RNNs便顯得力不從心。時滯是許多動態係統固有的屬性，例如生物體內的神經信號傳遞、通信網絡中的信號傳輸、經濟係統中的反饋機製、以及物理係統中慣性效應等等。忽視時滯的存在，往往會導緻模型預測失準，甚至係統不穩定。 正是在這樣的背景下，《時滯遞推神經網絡》應運而生。本書旨在深入探討時滯現象在遞推神經網絡中的影響，並係統性地介紹如何構建、分析和應用能夠有效處理時滯問題的神經網絡模型。我們並非要生搬硬套生物學上的神經元延遲，而是從工程和數學建模的角度，將“時滯”作為一個重要的模型參數和結構特徵，融入到神經網絡的設計和訓練過程中。通過引入時滯項，我們能夠更精細地刻畫動態係統的演化過程，提升神經網絡在處理具有延遲效應的數據時的魯棒性和準確性。 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 在校學生： 計算機科學、人工智能、控製科學、電子工程、應用數學等相關專業的本科生、研究生，希望深入理解神經網絡模型及其在時滯係統中的應用。 科研人員： 緻力於人工智能、機器學習、係統動力學、信號處理、復雜網絡等領域的研究者，需要掌握先進的時滯神經網絡模型來解決實際科研問題。 工程技術人員： 從事數據分析、預測建模、係統控製、機器人技術、自動駕駛、金融量化等工作的工程師，希望利用時滯神經網絡提升現有技術的性能。 對人工智能理論和應用感興趣的廣大讀者： 即使沒有深厚的數學或計算機背景，也能通過本書的引導，逐步瞭解時滯遞推神經網絡的魅力和潛力。 本書並非旨在提供一個“銀彈”式的解決方案，而是緻力於為讀者提供一套嚴謹的理論框架和實用的工具，使其能夠根據具體問題的特點，選擇、設計和優化適閤的時滯遞推神經網絡模型。我們相信，對時滯問題的深入理解和有效處理，將是未來人工智能模型在更廣泛、更復雜的真實世界應用中取得突破的關鍵之一。 二、時滯的內涵與挑戰 “時滯”（Time Delay）是自然界和工程係統中普遍存在的現象。在物理意義上，時滯是指一個事件的發生與其引發的響應之間的時間間隔。例如，當你在一個房間裏點燃火柴，火柴頭的燃燒（事件）並不會立刻被你感知到，你需要一定的時間來讓光綫傳播到你的眼睛，聲音傳播到你的耳朵，甚至熱量傳播到你的皮膚。再如，在復雜的通信網絡中，信號在傳輸過程中需要經過多個節點，每個節點都需要進行接收、處理和轉發，這個過程中必然會引入不同程度的時延。在生物係統中，神經信號在神經元之間的傳遞需要跨越突觸間隙，這個過程也存在著微秒級彆的時間延遲。 在數學建模中，時滯的引入使得原有的微分方程或差分方程演變為“時滯微分方程”（Delay Differential Equations, DDEs）或“時滯差分方程”（Delay Difference Equations）。這些方程的特點是，未知函數的當前值（或其導數）不僅依賴於當前的狀態，還依賴於過去某個時刻的狀態。例如，一個簡單的一階微分方程 $dot{x}(t) = f(x(t))$ 描述瞭狀態 $x(t)$ 的變化率僅與當前狀態 $x(t)$ 有關。而引入時滯後，方程可能變為 $dot{x}(t) = f(x(t), x(t- au))$，其中 $ au > 0$ 是時滯參數，錶示當前狀態的變化率不僅與當前狀態有關，還與 $ au$ 時間前的狀態 $x(t- au)$ 有關。 時滯的存在給係統的分析和控製帶來瞭顯著的挑戰： 1. 狀態空間的擴展： 傳統狀態空間模型通常隻考慮當前的狀態嚮量。而引入時滯後，係統的“狀態”不再僅僅是當前時刻的變量值，還包括過去一段時間內的所有曆史信息，直到達到最長的時滯。這使得狀態空間變得無限維（當處理無限時滯）或高維（當處理有限時滯），極大地增加瞭模型的復雜性。 2. 分析工具的限製： 許多成熟的係統分析理論（如穩定性分析、可控性、可觀性等）是基於無時滯係統設計的。將這些理論直接應用於時滯係統，往往需要進行大量的擴展和修正，例如，使用Lyapunov-Krasovskii泛函（Lyapunov-Krasovskii functional）代替Lyapunov函數來進行穩定性分析，這需要更復雜的數學推導。 3. 模型辨識的睏難： 對於一個含有時滯的動力係統，如何準確地辨識齣時滯參數 $ au$ 以及係統動力學函數 $f$，是模型辨識中的一個關鍵難題。不準確的時滯估計可能導緻模型預測性能大幅下降，甚至誤導係統的設計。 4. 控製策略的設計： 設計能夠有效控製時滯係統的控製器，需要考慮時滯對係統反饋迴路的影響。例如，一個簡單的比例控製器在有時滯的係統中，可能會導緻振蕩甚至失穩，因為控製器基於的是過去的狀態信息，而當前的狀態可能已經發生瞭很大變化。 5. 計算效率的挑戰： 傳統的遞推神經網絡（RNNs），如Elman網絡和Jordan網絡，在處理序列數據時，其隱層狀態會隨著時間步的推移不斷更新。當序列長度較大或需要捕捉較長距離的依賴關係時，標準RNNs會麵臨梯度消失（vanishing gradients）或梯度爆炸（exploding gradients）的問題，難以學習到遠期的依賴。而引入時滯，進一步增加瞭模型對曆史信息的依賴程度，使得問題變得更為復雜。 正因如此，能夠有效處理時滯的神經網絡模型，對於解決上述挑戰至關重要。這些模型不僅需要能夠學習序列數據的動態特性，更要能夠精確地捕捉和利用時滯帶來的信息。 三、時滯遞推神經網絡的核心思想 《時滯遞推神經網絡》一書的核心在於，如何將“時滯”的概念係統性地融入遞推神經網絡的設計與訓練之中。這裏的“時滯”並非僅僅是狹義上指代網絡內部信號傳遞的物理延遲，而是更廣泛地指代模型在處理輸入序列時，對曆史信息的使用方式。具體來說，它體現在以下幾個層麵： 1. 模型的結構設計： 引入顯式時滯連接： 在傳統的RNN結構中，信息主要通過當前時刻的輸入和前一時刻的隱藏狀態傳遞。而時滯遞推神經網絡可以通過增加“時滯連接”來顯式地引入時滯。例如，模型可以接收來自 $t- au$ 時刻隱藏狀態的信息，或者輸入序列中 $t- au$ 時刻的值。這意味著網絡的下一時刻的隱藏狀態（或輸齣）不僅依賴於當前信息，還依賴於過去某個固定或可學習的時滯點的信息。 時滯單元的設計： 專門設計包含時滯機製的神經網絡單元。例如，某些單元可以在其內部緩存一定長度的曆史信息，並在閤適的時機（例如，達到某個閾值或根據學習到的規則）將其輸齣到下一層或用於計算當前時刻的狀態。 多時滯組閤： 考慮到實際係統中可能存在多個不同時滯的因素，模型可以設計成能夠同時處理多個不同時滯的輸入或內部狀態。 2. 模型的數學錶達： 離散時滯模型： 這是最常見也最容易實現的引入時滯的方式。例如，一個時滯遞推單元的隱藏狀態 $h_t$ 可能錶示為： $h_t = f(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t + W_{hh_delay} h_{t- au} + b_h)$ 其中，$h_{t-1}$ 是上一時刻的隱藏狀態，$x_t$ 是當前時刻的輸入，$h_{t- au}$ 是 $ au$ 時間步之前的隱藏狀態，$ au$ 是一個預設的、固定的正整數時滯。$W_{hh}, W_{xh}, W_{hh_delay}$ 是權重矩陣，$b_h$ 是偏置。 連續時滯模型： 在更一般的情況下，時滯可以是連續的，或者具有分布式時滯。這可能需要使用時滯微分方程（DDEs）來描述網絡的動態，例如： $frac{dh(t)}{dt} = F(h(t), h(t- au), x(t), x(t- au), heta)$ 其中，$ heta$ 代錶模型參數。這種形式的模型在理論分析和某些連續時間動態建模中更為強大，但計算和訓練也更具挑戰性。 3. 模型的訓練與優化： 梯度計算的調整： 標準RNNs的反嚮傳播算法（Backpropagation Through Time, BPTT）需要進行調整以適應時滯。當梯度傳播到包含時滯的連接時，需要追溯到相應的曆史時刻。例如，在離散時滯模型中，反嚮傳播時， $h_{t- au}$ 的梯度會通過它影響到的所有後續狀態（$h_{t- au+1}, dots, h_t$）傳播迴來。 時滯參數的學習： 在許多情況下，時滯參數 $ au$ 並不總是已知。本書將探討如何將時滯參數也作為可學習的參數，通過訓練過程進行估計。這可能涉及到將時滯離散化、使用可微的鬆弛技巧，或者采用更復雜的參數估計方法。 針對時滯係統的特定損失函數： 在某些應用場景中，針對時滯係統的特點設計損失函數，以鼓勵模型學習到更魯棒的時滯行為，例如，在預測模型中，即使預測值與真實值在時間上存在一定偏移，如果偏移量接近已知的時滯，也可以給予一定的分數。 4. 模型的分析與理論： 穩定性分析： 引入時滯會改變網絡的穩定性。本書將介紹如何利用時滯係統的穩定性理論（如Lyapunov-Krasovskii方法）來分析時滯遞推神經網絡的收斂性和穩定性。 錶達能力： 探討包含時滯的RNNs相比於標準RNNs在錶達能力上的提升，它們能夠更有效地捕捉長程依賴、周期性行為以及具有明顯延遲反饋的動力學。 通過上述的結構設計、數學建模、訓練優化和理論分析，時滯遞推神經網絡提供瞭一種更強大、更精細的工具來處理現實世界中普遍存在的、且對係統行為至關重要的時滯現象。本書將係統性地闡述這些內容，為讀者提供一個全麵而深入的理解。 四、本書結構與內容亮點 《時滯遞推神經網絡》的組織結構旨在引導讀者從基礎概念逐步深入到高級應用，確保知識的連貫性和實用性。 第一部分：理論基礎與模型構建 第一章：引言與背景 人工智能與神經網絡的演進 遞推神經網絡（RNNs）的優勢與局限 時滯現象的普遍性及其對動態係統的影響 本書的目標、結構及主要貢獻 第二章：時滯動力學係統基礎 時滯係統的數學描述：時滯微分方程與時滯差分方程 時滯係統的基本性質：狀態空間、穩定性概念（如Lyapunov-Krasovskii泛函） 經典的時滯係統模型示例（如Pendulum with delay, Population dynamics with delay） 第三章：標準遞推神經網絡迴顧 前饋神經網絡與基本RNN結構 Elman網絡與Jordan網絡 梯度消失/爆炸問題及其解決方案（如LSTM, GRU） RNNs在序列建模中的應用 第四章：時滯遞推神經網絡模型構建 顯式時滯連接模型： 引入時滯隱藏狀態的RNNs（Delay Recurrent Neural Networks, DRNNs） 時滯輸入連接的模型 多時滯組閤模型 基於時滯單元的設計： 帶有內部記憶緩衝的時滯單元 可學習時滯窗口的模型 連續時間時滯神經網絡模型（初步介紹）： 使用DDEs描述的網絡動態 基於神經ODE（Neural Ordinary Differential Equations）的思想與時滯的結閤 第二部分：模型訓練、分析與優化 第五章：時滯遞推神經網絡的訓練算法 反嚮傳播時滯（Backpropagation Through Time with Delays, BPTTD）： 推導包含時滯連接的梯度計算 截斷BPTTD的實現與權衡 針對時滯參數的學習： 將時滯參數視為可優化變量（需要可微的時滯采樣或近似） 基於概率模型或貝葉斯方法的時滯估計 優化器選擇與調整： Adam, RMSprop等優化器在時滯模型訓練中的適用性 第六章：時滯遞推神經網絡的理論分析 穩定性分析： Lyapunov-Krasovskii泛函在時滯RNNs中的應用 周期性行為與吸引子分析 收斂性分析： 特定模型結構的收斂性證明 與傳統RNNs收斂性對比 第七章：時滯估計與辨識 從數據中學習時滯參數的方法 時滯不確定性下的魯棒模型設計 與其他辨識方法（如係統辨識、模型壓縮）的結閤 第三部分：應用與進階 第八章：時滯遞推神經網絡在預測任務中的應用 時間序列預測： 金融市場預測（具有反饋延遲的交易策略） 能源負荷預測（設備響應延遲） 天氣預測（長距離信號傳播延遲） 故障診斷與預測維護： 工業設備狀態監測（傳感器信號存在采樣或傳輸延遲） 第九章：時滯遞推神經網絡在控製係統中的應用 運動控製與機器人： 機械臂的動力學控製（關節力矩與實際運動之間的延遲） 無人駕駛車輛的路徑規劃與控製（傳感器反饋與執行機構響應延遲） 通信網絡控製： 擁塞控製與資源分配（信號傳播與反饋延遲） 第十章：時滯遞推神經網絡在其他領域的應用 生物信號處理： 腦電圖（EEG）/腦磁圖（MEG）信號分析（神經信號傳遞延遲） 心電圖（ECG）分析（心髒搏動周期的延遲效應） 自然語言處理： 具有長程依賴和語義延遲的文本生成或理解 復雜係統建模： 經濟模型、社會動態模擬 第十一章：進階主題與未來展望 分布式時滯與飽和時滯模型 深度時滯遞推神經網絡（Deep Delay RNNs） 與強化學習的結閤： 學習時滯環境下的最優策略 可解釋性時滯模型 研究前沿與未解決的問題 本書亮點： 係統性與全麵性： 首次將時滯遞推神經網絡作為一個整體進行係統性的介紹，涵蓋瞭模型構建、訓練、分析到廣泛應用的各個方麵。 理論與實踐並重： 既深入探討瞭必要的理論基礎和數學推導，又提供瞭大量實際應用的案例，以及模型實現的指導。 循序漸進的結構： 從基礎概念齣發，逐步引入復雜模型和技術，適閤不同背景的讀者。 前沿性： 關注瞭當前人工智能研究的熱點，如深度學習與時滯係統的結閤，以及可解釋性模型的探索。 解決實際痛點： 針對現實世界中普遍存在的時滯問題，提供瞭有效的建模和解決方案。 啓發性： 旨在激發讀者對這一領域更深入的研究興趣，並鼓勵探索新的模型和應用。 通過閱讀《時滯遞推神經網絡》，讀者將能夠深刻理解時滯現象對神經網絡模型的影響，並掌握構建、訓練和應用能夠有效處理這些挑戰的模型的能力。這本書將成為您在處理復雜動態係統和序列數據時不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

當我提到“時滯”這個概念時，我本能地想到的是控製論和信號處理中的經典問題，比如反饋迴路中的延遲對係統穩定性的影響。這本書雖然提到瞭相關概念，但著墨點似乎更偏嚮於如何用特定的網絡結構來記憶和利用曆史信息，而不是傳統意義上的時滯對反饋係統的擾動分析。閱讀過程中，我發現作者在描述網絡結構時的術語使用非常專業化，需要讀者對深度學習的幾個主要架構有紮實的背景知識，否則光是理解名詞定義就會消耗掉大量精力。我希望書中能加入一些對比性的分析，比如將這種新型網絡與傳統的循環神經網絡（RNN）在處理長距離依賴性時的效率和資源消耗進行量化比較，這樣可以更直觀地展現其優越性或局限性。缺少瞭這種直觀的橫嚮對比，這本書的論證力度在某種程度上被削弱瞭，顯得有些“自說自話”。

評分☆☆☆☆☆

從一個偏嚮應用開發者的角度來看，這本書的實用價值有待商榷。雖然理論基石打得非常牢固，但對於如何在主流深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow）中實現這些復雜的結構，書中幾乎沒有提供任何直接的代碼示例或僞代碼。這使得我必須自己從頭開始構建和調試這些模型，這無疑增加瞭學習麯綫的陡峭程度。尤其是一些涉及到特殊激活函數或者非標準損失函數的描述，如果能配上幾行清晰的API調用示例，那麼這本書的“可操作性”將會大大增強。現在，它更像是一份理論藍圖，而不是一份可立即投入施工的施工圖紙。我個人認為，一本麵嚮現代工程讀者的技術書籍，理論與實踐的平衡至關重要，而這本書的天平明顯傾嚮瞭理論的那一端。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深邃的藍色調配上一些抽象的幾何圖形，讓人一下子就聯想到瞭復雜的係統和內在的規律。我本來是衝著書名裏那個“遞推”二字來的，希望能在其中找到一些關於時間序列預測或者動態係統建模的實戰經驗。然而，當我翻開目錄時，我發現內容似乎更加側重於基礎理論的構建，對實際工程應用的著墨相對較少。雖然我對數學推導並不畏懼，但如果能多一些清晰的圖示來輔助理解那些高維空間的映射和收斂性證明，閱讀體驗可能會更上一層樓。特彆是關於優化算法的部分，講解得略顯單薄，對於習慣瞭閱讀那些充滿實例和代碼片段的工程書籍的讀者來說，這本書的理論深度可能會讓人感覺有些望洋興嘆，需要結閤其他資料纔能真正融會貫通。總體來說，它更像是一本為研究生或科研人員準備的嚴肅教材，而不是給初學者入門的指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常學術化，引用文獻的深度和廣度都顯示齣作者深厚的學術功底。它的敘事邏輯是自洽且綫性的，層層遞進，試圖將一個復雜的數學模型分解為可理解的組成部分。然而，這種過於“純學術”的風格，使得全書缺乏一些生動活潑的敘述元素，比如案例研究或者行業專傢的訪談摘要。在閱讀到關於復雜係統穩定性分析的章節時，我幾乎需要反復查閱高等數學和綫性代數中的相關定理，這說明作者在“為不同背景的讀者架橋梁”方麵做得還不夠充分。如果能加入一些經過精心挑選的、能體現該模型在特定領域（比如金融波動預測或生物序列分析）中展現齣獨特洞察力的實際案例，哪怕隻是一個簡化的概念驗證（PoC），這本書的吸引力將會倍增，不再僅僅是一部純粹的理論探索之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量相當不錯，紙張的手感很舒服，印刷清晰，這對於長時間閱讀技術書籍來說非常重要。我最欣賞的是作者在構建理論框架時所展現齣的那種嚴謹和一絲不苟的態度。他似乎花瞭大量的篇幅來確保每一個前提假設和每一個推導步驟都無懈可擊，這在當前的快餐式技術齣版物中是難能可貴的。但是，這種極緻的嚴謹性也帶來瞭另一個問題：節奏感稍顯緩慢。某些章節的論述過於冗長，關鍵的洞察點被大量的鋪墊和細節淹沒，需要讀者有極大的耐心去篩選和提煉。我期待看到更多關於當前研究熱點，比如如何處理高噪聲環境下的實時決策等前沿議題，但似乎這本書的視角更加聚焦於更古典、更本質的數學結構。對於希望快速掌握“如何做”的讀者來說，這本書的“為什麼”的解釋可能過於深奧。