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出版者:机械工业

作者:戴立玲 编

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2008-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111228172

丛书系列:

图书标签:

• 图学基础
• 工程图学
• 机械制图
• 计算机辅助设计
• CAD
• 制图规范
• 图形绘制
• 投影原理
• 几何作图
• 图学入门

好的，这是一份针对一本与《图学基础教程》内容完全不同的图书的详细简介，旨在描述一本专注于计算机科学前沿的著作。 --- 《深度学习与神经科学前沿探索：从生物启发到通用智能的理论构建》 图书简介 在信息时代的浪潮中，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是驱动社会变革的核心动力。本书《深度学习与神经科学前沿探索：从生物启发到通用智能的理论构建》，深入剖析了当代人工智能研究中最具活力和挑战性的领域——深度学习与生物神经科学的交叉融合。它旨在为计算机科学家、神经科学家、数据分析师以及对未来智能形态充满好奇的读者，提供一个全面、严谨且富有洞察力的理论框架。 第一部分：深度学习的基石与演进 本书首先系统回顾了深度学习的发展历程，着重分析了其从早期的感知机到现代复杂神经网络模型的演变路径。 1.1 经典神经网络模型的再审视： 我们不仅仅停留在对多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）的标准介绍上。本部分将深入探讨这些模型的数学收敛性证明和泛化能力的理论边界。例如，如何利用Hessian矩阵分析深层网络的优化地形，以及在何种正则化策略下可以有效避免梯度消失或爆炸问题。 1.2 循环结构的高级应用与挑战： 针对序列数据的处理，本书详述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。重点在于对信息流动的精确建模，以及如何通过引入注意力机制（Attention Mechanism）来解决长距离依赖问题。我们还将探讨当前研究中对标准RNN结构进行改进的张量网络（Tensor Networks）方法，及其在处理大规模时间序列时的效率优势。 1.3 生成模型的新范式： 变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）代表了深度学习在数据生成领域的突破。本书不仅解释了它们的工作原理，更着重于分析Wasserstein距离（WGAN）在稳定训练过程中的关键作用，以及扩散模型（Diffusion Models）在图像和音频合成中展现出的卓越性能及其背后的概率论基础。我们将详细阐述如何设计更有效的判别器和生成器结构，以解决模式崩溃等核心难题。 第二部分：神经科学的启示与生物启发架构 现代深度学习的成功，很大程度上得益于对大脑结构的模仿。本部分将目光转向大脑，探索那些尚未被充分利用的生物学原理。 2.1 脉冲神经网络（SNNs）的复兴： SNNs因其事件驱动（Spike-based）的计算特性，被视为下一代低功耗、高效率AI的希望。本书详细介绍了Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 模型，并阐述了如何将时间编码（Temporal Coding）的复杂性纳入现代反向传播算法（Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP的量化版本）。我们展示了SNNs在边缘计算设备上的实际部署案例，以及它们在处理实时动态数据方面的固有优势。 2.2 大脑皮层的分层处理与稀疏编码： 探讨视觉皮层（V1-V4）的层级结构如何启发了卷积网络的深度设计。特别是，关于稀疏表示（Sparse Representation）的神经科学理论，如何指导我们设计具有更强可解释性的深度特征提取器，以减少模型对冗余信息的依赖。 2.3 记忆与情景重放机制的模拟： 大脑的长期记忆和快速学习能力是当前AI面临的巨大挑战（如灾难性遗忘）。本书引入了基于工作记忆模型（Working Memory Models）的扩展架构，并探讨了如何通过神经回放（Neural Replay）机制，实现持续学习（Continual Learning）的能力，从而构建更具适应性的智能体。 第三部分：迈向通用人工智能（AGI）的理论构建 本书的最高目标，是探讨如何从目前的“弱人工智能”跨越到具备人类级别推理和适应能力的通用人工智能。 3.1 因果推断与结构化学习： 深度学习的局限性之一在于它更擅长发现相关性而非因果性。本部分将引入Do-Calculus和结构因果模型（SCM），展示如何将这些工具融入到神经网络训练中，使模型能够理解“干预”的效果，从而实现更可靠的决策制定。 3.2 具身智能与世界模型（World Models）： 智能的产生离不开与环境的交互。我们深入分析了强化学习（RL）框架下的世界模型构建方法，特别是如何利用无监督学习来压缩环境的动态特性，使智能体能够在内部模拟环境中进行前瞻性规划，极大地提高了样本效率。 3.3 可解释性、鲁棒性与伦理边界： 随着模型规模的增大，透明度成为关键。本书讨论了反事实解释（Counterfactual Explanations）和集成梯度（Integrated Gradients）等可解释性技术，并从信息论角度分析了模型对抗性攻击的鲁棒性瓶颈。最后，对AI的社会影响进行了审慎的探讨，强调了在追求性能的同时，必须构建安全、公平的智能系统。 结语 《深度学习与神经科学前沿探索》并非一本入门指南，而是一份面向未来研究者的路线图。它要求读者具备扎实的线性代数、概率论和基础编程能力。通过对理论的深挖和对前沿应用的严格审视，本书旨在启发读者跳出现有的范式，思考并构建下一代更接近生物智能、更具通用性的学习系统。 --- 适用人群： 计算机科学、认知科学、生物医学工程领域的研究生、博士后研究人员，以及在AI领域寻求理论突破的资深工程师和学者。 预计篇幅： 约 950 页，包含数百个原创数学推导和实验结果分析图表。

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