具体描述
Provides comprehensive treatment of the theory of both static and dynamic neural networks. * Theoretical concepts are illustrated by reference to practical examples Includes end-of-chapter exercises and end-of-chapter exercises. *An Instructor Support FTP site is available from the Wiley editorial department.
A solid introduction to the concepts and advanced applications of neural networks
Since the 1980s, the field of neural networks has undergone exponential growth. Robots in manufacturing, mining, agriculture, space and ocean exploration, and health sciences are just a few examples of the challenging applications where human-like attributes such as cognition and intelligence are playing an important role. Neural networks and related areas such as fuzzy logic and soft-computing in general are also contributing to complex decision-making in such fields as health sciences, management, economics, politics, law, and administration. In the future, robots could evolve into electro-mechanical systems with cognitive skills approaching human intelligence.
With a fascinating blend of heuristic concepts and mathematical rigor, Static and Dynamic Neural Networks: From Fundamentals to Advanced Theory outlines the basic concepts behind neural networks and leads the reader onward to more advanced theory and applications. Pedagogically sound and clearly written, this text discusses:
Neuronal morphology and neuro-computational systems
Threshold logic, adaptation, and learning
Static neural networks– MFNNs, XOR Neural Networks, and Backpropagation Algorithms
Dynamic neural networks– both continuous-time and discrete-time
Binary neural networks, feedback binary associative memories, fuzzy sets, and other advanced topics
Thoroughly surveying the many-faceted and increasingly influential field of neural networks, this is a valuable reference for both practitioner and student.
作者简介
MADAN M. GUPTA is a professor in the Intelligent Systems Research Laboratory at the University of Saskatchewan, Canada. He received a BE from the Birla Institute of Technology and Science, Pilani, India, and a PhD from the University of Warwick, Canada. A Fellow of the IEEE and the SPIE, Professor Gupta has been awarded the Kaufmann Prize Gold Medal for Research in the field of fuzzy logic.
LIANG JIN received a BS and MSc in electrical engineering from the Changsha Institute of Technology, China, and a PhD in electrical engineering from the Chinese Academy of Space Technology. He is a senior member of the technical staff at Agere Systems in Allentown, Pennsylvania.
NORIYASU HOMMA earned a BA, MA, and PhD in electrical and communication engineering from Tohoku University, Japan, where he is an associate professor. He is currently a visiting professor at the Intelligent Systems Research Laboratory, College of Engineering, University of Saskatchewan, Canada.
目录信息
读后感
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用户评价
“Static and Dynamic Neural Networks”，单看书名，我就觉得这是一本非常有分量的著作。在我目前的学习路径中，我对于不同类型神经网络的边界和适用性感到有些模糊，而这本书的名字似乎恰好提供了一个清晰的框架。我推测，“Static”部分可能会详细解析那些在特定任务上表现出色的、结构相对固定的神经网络模型。这可能包括深入讲解卷积神经网络（CNNs）的局部感受野和参数共享机制，以及它们如何在计算机视觉领域掀起革命；也可能涉及多层感知机（MLP）在通用模式识别中的基础作用。我期待书中能够详细阐述这些静态网络的数学原理，例如激活函数的选择、损失函数的优化过程，以及反向传播算法的具体实现，帮助我更深刻地理解它们是如何从原始数据中提取特征并做出决策的。另一方面，“Dynamic”这个词，则激发了我对神经网络在更复杂、更具时变性的场景下工作的想象。我希望书中能够深入探讨那些能够处理序列数据、捕捉时间依赖性的网络。这可能包括对循环神经网络（RNNs）及其变种，如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的详尽介绍，讲解它们如何通过内部状态来记忆和传递信息。或许还会触及到更现代的、基于注意力机制的模型，如Transformer，它们是如何在不依赖于固定序列顺序的情况下，实现强大的序列建模能力的。这本书，在我看来，就像是一张地图，帮助我理清神经网络这个庞大世界的不同区域，并且了解它们的独特优势和应用场景。
评分《Static and Dynamic Neural Networks》这个书名，立刻勾起了我对神经网络领域前沿和基础的双重兴趣。我对“Static”这个概念，首先想到的是那些在特定任务上表现极其出色的、一旦训练完成其结构和参数就趋于稳定的模型。我猜想，书中关于“Static”的部分，会细致地剖析卷积神经网络（CNNs）如何在图像识别领域构建起层层递进的特征提取器，以及全连接网络（FCNs）如何在处理各种分类和回归任务时扮演基础角色。这可能意味着我们会深入了解网络层的连接方式、激活函数的数学特性，以及训练过程中损失函数的优化策略，例如梯度下降及其变种。我期待能够理解这些“静态”模型之所以能够泛化并产生强大性能的深层原因。而“Dynamic”则让我联想到神经网络在处理变化、时间序列或需要适应性学习的任务时的能力。我设想，书中关于“Dynamic”的部分，会着重讲解那些能够随着输入或时间变化而调整自身状态的网络。这很可能包括对循环神经网络（RNNs）及其变种，如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的深入探讨，理解它们如何通过内部的“记忆单元”和“门控机制”来捕捉时间上的长期依赖关系。或许还会涉及到一些关于强化学习或在线学习的动态网络模型，它们能够在与环境的交互中不断进化。这本书，对我而言，像是一次对神经网络生命周期和适应性演化的全面考察。
评分《Static and Dynamic Neural Networks》这个书名，立刻就吸引了我，让我觉得它可能是一本能够填补我知识空白的书。我对“Static”这个概念，首先想到的是那些结构相对固定，在训练完成后，其核心功能便得以确立的神经网络。我期望书中关于“Static”的部分，会深入浅出地讲解诸如卷积神经网络（CNNs）的原理，例如感受野、权重共享等概念是如何在图像处理中发挥巨大作用的；或者全连接网络（FCNs）是如何通过一系列非线性变换，实现从输入到输出的映射的。我非常期待能够理解这些“静态”模型的底层数学逻辑，包括反向传播算法的具体实现细节，以及如何通过超参数的调整来优化它们的性能。另一半，“Dynamic”这个词，则立刻让我联想到神经网络在处理变化无常的数据时的强大能力。我猜想，书中关于“Dynamic”的部分，会着重介绍那些能够捕捉时间序列信息、并且在运行时能够调整自身状态的网络。这可能包括对循环神经网络（RNNs）的详细阐释，以及它们在自然语言处理、语音识别等序列建模任务中的广泛应用。我也希望能在这部分看到关于更先进的动态模型，例如注意力机制（Attention Mechanism）是如何让模型在处理长序列时，能够聚焦于关键信息，从而提升效率和准确性的。这本书，对我而言，就像是为我打开了一扇窗，让我得以窥见神经网络世界中稳定与变化这两个重要维度的奥秘。
评分《Static and Dynamic Neural Networks》这个书名，一下子就点燃了我对于深度学习领域核心问题的探究欲。我一直觉得，神经网络的发展，就像是在不断地摸索一种更“智能”的学习方式，而“静态”和“动态”这两个词，在我看来，恰恰代表了两种不同的哲学。我猜想，“静态”部分可能会深入剖析那些成熟的、具有固定结构的网络，比如卷积神经网络（CNNs）在图像特征提取上的强大能力，或者全连接网络（FCNs）在处理表格数据时的基础作用。这些模型，在它们的生命周期内，一旦训练完成，其结构和参数就被固定下来，就像一件精心雕琢的艺术品。书中或许会细致讲解它们的网络层是如何协同工作的，梯度下降的原理是如何一步步优化这些参数的，以及在不同应用场景下，如何巧妙地设计网络结构来获得最佳性能。而“动态”的部分，则可能涉及那些能够随着输入或时间的推移而改变自身状态的网络。这让我想到在处理序列数据时，那些能够“记忆”和“遗忘”信息，并根据上下文进行推理的神经网络。我非常期待书中能深入探讨递归神经网络（RNNs）的循环机制，以及它们在自然语言处理、时间序列预测等领域的突破性应用。此外，像注意力机制（Attention Mechanism）这样的技术，也是我非常感兴趣的，它们如何在信息处理过程中实现动态的聚焦，这是理解现代AI模型能力的关键。这本书，我觉得它不仅仅是关于技术介绍，更可能是在引导读者思考神经网络的本质和演进方向。
评分这本《Static and Dynamic Neural Networks》的书名本身就充满了吸引力。我最近刚接触到一些关于神经网络的新概念，而这个书名似乎精准地触及了我当下最感兴趣的两个领域。我对“Static”这个词联想到的稳定、可预测的模型感到好奇，比如那些在图像识别或自然语言处理领域已经取得巨大成功的经典架构。它们是如何在保持结构不变的情况下，依然能够处理如此庞杂和多样化的信息？我猜测书中会深入探讨这些静态网络的底层原理，或许会从它们在信息传递和权重更新方面的数学基础讲起，详细解析它们为何能在特定任务上表现出色。另一方面，“Dynamic”这个词则让我联想到神经网络的进化和适应性。在现实世界中，很多数据都是随时间变化的，而动态神经网络似乎就是为解决这类问题而生的。我期待书中能够阐述这类网络是如何捕捉时间序列的依赖关系，是如何在不断变化的环境中进行自我调整和学习的。或许会涉及到循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）或者更前沿的Transformer模型，以及它们在处理语音识别、视频分析、甚至更复杂的现实世界模拟中的应用。总的来说，我对这本书寄予厚望，希望它能为我打开一个更广阔的神经网络理解视野，并且提供实用的洞察，帮助我区分和选择适合不同场景的网络类型。
评分老舅的书，不得不顶。
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