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出版者:The MIT Press

作者:Margaret Euphrasia Sereno

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:1993-03-11

价格:USD 38.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262193290

丛书系列:

图书标签:

• 神经计算
• 模式运动
• 视觉神经科学
• 计算神经科学
• 运动感知
• 神经网络
• 机器学习
• 生物启发算法
• 计算机视觉
• 模式识别

智能计算在模式运动中的前沿探索 一本深入剖析智能系统如何理解、预测和生成复杂动态模式的权威著作 本书并非聚焦于“神经计算与模式运动”这一特定交叉点，而是将视野拓展至整个智能计算领域在处理动态、时序和空间变化模式上的核心理论、算法和应用。我们旨在提供一个全面、深刻的框架，帮助研究人员和工程师理解如何利用先进的计算范式——包括深度学习、强化学习、概率图模型以及经典控制理论的融合——来驾驭那些瞬息万变的复杂系统。 第一部分：动态模式的数学基础与表征 本部分奠定了理解动态模式的基础，强调了如何将连续或离散的时间序列数据有效地转化为机器可处理的、具有内在结构的信息表示。 第一章：时空数据结构化与降维 本章首先考察了高维时空数据的固有挑战，如“维度灾难”和时间相关性的非线性。我们详细分析了传统的和现代的降维技术，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）的动态扩展（如动态ICA），以及用于捕捉内在流形的非线性降维方法，例如自编码器（Autoencoders）及其变体在时序数据中的应用。重点讨论了如何区分数据的本质内在维度与冗余噪声。 第二章：连续时间系统的动力学建模 深入探讨了描述模式随时间演化的微分方程。我们超越了标准的常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的解析解法，转而关注数据驱动的动力学系统识别。这包括利用高阶奇异值分解（HOSVD）和平衡主系统（BMS）技术来构建莫尔夫空间（Proper Orthogonal Decomposition, POD）基，以实现高效的模式演化预测和控制。 第三章：概率图模型与时间序列的因果推断 本章聚焦于模式演化中的不确定性处理。我们详细阐述了隐马尔可夫模型（HMM）的推广及其在状态转换分析中的局限性，随后转向更强大的概率框架。核心内容包括动态贝叶斯网络（DBN）的构建原理，以及如何利用格兰杰因果关系检验（Granger Causality）和结构方程模型（SEM）来区分模式间的真实驱动力与表面相关性，这对于理解复杂群集行为至关重要。 第二部分：深度学习范式在动态系统中的应用 本部分将焦点转向当代最强大的工具集——深度神经网络，探讨它们如何学习和记忆复杂的时间依赖关系。 第四章：循环网络架构的演变与优化 详细回顾了循环神经网络（RNN）的结构和梯度传播问题。重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精心设计的“门控”机制有效捕获长程依赖。更进一步，本章介绍了深度循环结构（Deep Recurrent Architectures）和时间卷积网络（TCN），后者如何通过扩张卷积（Dilated Convolutions）实现对时间依赖的并行化处理，并常在计算效率上超越传统RNN。 第五章：图神经网络与非欧几里得模式分析 许多复杂的动态模式（如交通流、社交网络互动、分子构象变化）天然地存在于图结构中。本章系统介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）在时间维度上的扩展，即时空图卷积网络（STGCN）。内容涵盖了谱域方法与空间域方法的对比，以及如何利用这些模型来处理具有拓扑约束的模式传播问题。 第六章：基于注意力机制的时序建模 本章深入探讨了Transformer架构在时序分析中的革命性作用。我们不再仅仅依赖于固定顺序的循环结构，而是利用多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）来动态地权重化输入序列中不同时间步的重要性。讨论了局部化注意力（如稀疏注意力）如何提高处理超长序列时的计算效率，并展示了序列到序列（Seq2Seq）模型在模式生成任务中的强大能力。 第三部分：学习控制与生成动态行为 理解模式不仅要能预测，更要能引导和创造。本部分侧重于如何利用智能算法来主动干预或复制动态模式的生成过程。 第七章：强化学习在动态决策中的角色 本章将模式视为环境状态，将智能体的行动视为对环境的干预。详细分析了深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）以及Actor-Critic架构（如A2C/A3C、PPO）如何应用于连续或离散动作空间下的动态模式控制。重点案例研究包括资源调度优化和机器人运动规划，强调了奖励函数的精心设计对学习有效控制策略的关键性。 第八章：生成模型与动态模式合成 本部分关注如何学习底层模式的真实分布并生成新的、逼真的序列。深入探讨了变分自编码器（VAE）的时间扩展形式，以及生成对抗网络（GAN）在时序数据生成中的挑战与突破，特别是时间序列GAN（TSGAN）的结构。讨论了如何利用这些模型来合成训练数据、模拟“假设情景”（What-if Scenarios）以及进行模式的插值和外推。 第九章：可解释性与鲁棒性 随着智能模型应用于关键领域，理解其决策过程至关重要。本章探讨了在动态系统中应用特征归因方法（如Grad-CAM的时序扩展）来识别哪些过去事件驱动了当前的预测。此外，还评估了模型在面对数据扰动或系统突变时的鲁棒性，包括对抗性攻击的防御策略以及模型在有限样本和长尾分布下的泛化能力分析。 结语：跨域集成与未来展望 本书最后总结了当前技术面临的挑战，特别是对于高保真、多模态动态数据的集成处理，以及如何有效地将符号推理融入到纯粹的连接主义模型中，以实现更具常识性的动态模式理解和控制。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实践工具箱，以应对未来复杂的时空计算难题。

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这本书在探讨“模式运动”时，引入了许多令人耳目一新的理论框架。我尤其被书中关于“运动整合”和“运动估计”的论述所吸引。它如何解释，大脑能够将连续的视觉信息整合成连贯的运动轨迹，而不是将它们视为一系列独立的图像帧？书中是否会提供一些关于“运动外皮层”中神经元如何进行时间整合的计算模型？我脑海中闪过那些描述神经元放电模式随时间变化的曲线，它们是如何与物体的运动速度和方向关联起来的？此外，书中对“运动的适应性”也进行了有趣的探讨，我好奇大脑是如何根据观察到的运动模式来调整其内部计算的，例如，在长时间观察相同方向的运动后，我们为何会产生“运动后效”？这种适应性机制在人工智能领域是如何模拟的？我希望这本书能够提供一些关于这些机制的计算模型，或者至少提供一些启发性的思路。总的来说，这本书提供了一个关于如何从基本视觉信号到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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读完这本书之后，我最大的感受是作者在梳理“模式运动”这一概念时，展现出了令人惊叹的逻辑严谨性和知识广度。它不仅仅是关于简单的像素点移动，而是深入到神经层面，探讨了视觉皮层中神经元如何协同工作，将一系列静态图像转化为对连续运动的感知。我特别被书中关于“时间积分”和“空间积分”的概念所吸引，它们是如何在神经元网络中实现的？书中是否会用数学模型来阐述这些过程，例如，是否会解释像“运动对外皮层”这样的区域是如何处理信息的？我脑海中浮现出那些描绘神经元放电模式的图表，它们是如何与物体的运动轨迹关联起来的？此外，书中对“选择性适应”和“不变性”的讨论也引起了我的深思。大脑如何能够识别出“相同”的运动，即使物体的大小、形状或速度有所变化？这种不变性的学习机制，在当前的机器学习模型中是如何模拟的？我希望这本书能够提供一些关于这些机制的见解，甚至可能包含一些计算模型，比如受生物启发的脉冲神经网络（SNN）在运动感知中的应用。总而言之，这本书提供了一个关于如何从基本神经活动到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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这本书提供了一个极其详尽的关于“模式运动”的神经计算框架，它从不同的角度审视了这个问题，并且令人信服地将生物学基础与计算模型相结合。我非常喜欢书中关于“运动的检测层次”的描述，它似乎是在描绘一个从简单方向选择到复杂场景理解的连续过程。我特别好奇，书中是否会提供一些关于“多尺度运动分析”的神经计算模型？大脑如何同时处理不同速度和尺度的运动信息？例如，我们如何能够感知到一个飞行的鸟，同时也能注意到它翅膀的微小扑动？我希望这本书能够提供一些关于这些机制的计算模型，或者至少提供一些启发性的思路。此外，书中对“运动的自适应性”的讨论也让我深思。大脑如何能够适应不断变化的运动环境，并且在这种变化中保持对运动的准确感知？我猜想，这一定涉及到一些非常精妙的反馈和前馈机制。总而言之，这本书提供了一个关于如何从基本视觉信号到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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这本书的封面设计就立刻吸引了我，那种深邃的蓝色背景，搭配着抽象但富有力量感的线条，似乎预示着它将带领我深入探索那些隐藏在数据背后的复杂模式。我一直对生物神经系统如何处理和理解动态信息感到好奇，这本书的标题《Neural Computation of Pattern Motion》精准地击中了我的兴趣点。虽然我并非该领域的专家，但作为一名对人工智能和计算机视觉怀有极大热情的爱好者，我期待它能以一种清晰易懂的方式，为我揭示那些大脑处理视觉信息运动轨迹的奥秘。我尤其想了解，神经元网络是如何捕捉到物体的运动方向、速度以及加速度的，并且是如何在连续的帧之间建立起有效的关联，形成对运动的连续感知。书中是否会涉及到一些经典的计算模型，比如Hough变换在运动检测中的应用，或者更前沿的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在视频分析中的角色？我希望它能提供一些理论基础，同时也能辅以实际的例子或模拟，让我能够更直观地理解这些复杂的计算过程。这本书的深度如何？它会更偏向于理论研究，还是会包含一些实践性的代码示例？我对此非常期待，希望能在这本书中找到答案，并开启我对神经计算与模式运动之间关系的全新认知旅程，这是一次知识的探索，也可能是一次思维的启迪。

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这本书的学术深度和广度令我印象深刻，它将“模式运动”的理解提升到了一个全新的高度。作者不仅探讨了基本的运动检测，还深入到更高级的认知功能，比如运动的意图识别和运动的社会信号解读。我非常好奇，书中是否会涉及一些关于“运动的因果关系”的神经计算模型？大脑如何能够区分是物体在移动，还是观察者在移动，亦或是两者都在移动？书中对“运动的注意力机制”也进行了有趣的探讨，我希望了解，大脑是如何选择性地关注特定运动的，以及在这种选择性关注的过程中，认知因素是如何影响神经活动的。我尤其关注书中是否会讨论到，人类是如何从复杂的运动场景中提取出有意义的“模式”的，例如，群体运动中的协同行为，或者抽象的运动模式。我猜想，这一定涉及到一些更高层次的联想和推理能力。总而言之，这本书提供了一个关于如何从基本视觉信号到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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这本书对我来说是一次深刻的认知颠覆，它让我以全新的视角看待“模式运动”这一概念。作者在阐述神经计算原理时，将数学模型与生物观察进行了完美的融合，为我打开了一扇通往理解大脑运动感知机制的大门。我特别被书中关于“运动噪声的抑制”和“运动信号的增强”的讨论所吸引。大脑如何能够在充满噪声的视觉信息中，有效地提取出真实的运动信号，并且将这些信号进行放大和强调？书中是否会提供一些关于这些机制的计算模型，例如，可能涉及到一些滤波器理论或贝叶斯推断的方法？我非常想了解，大脑是如何区分“真正的运动”和“视觉上的扰动”的。书中对“运动的分类”和“运动的识别”也进行了有趣的探讨，我希望了解，大脑是如何根据运动的模式来识别出具体的物体，例如，识别出一个人在行走，或者一辆车在行驶？我猜想，这一定涉及到一些非常复杂的模式匹配和分类算法。总而言之，这本书提供了一个关于如何从基本视觉信号到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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这本书的结构安排非常合理，它循序渐进地引导读者进入“模式运动”的复杂世界。开篇的几章对神经科学的基础知识进行了简要但清晰的介绍，为我这个非专业人士打下了良好的基础。尤其是关于视网膜和初级视觉皮层如何处理亮度、对比度和边缘信息的部分，让我对感知的起点有了更深的理解。然后，书中逐渐深入到运动检测的机制，我非常好奇作者是如何解释“运动对外皮层”的神经回路是如何工作的，例如，关于方向选择性神经元的概念，以及它们是如何整合来自早期视觉区域的信息来检测特定方向的运动。书中的插图和图示也十分精美，它们有效地将抽象的神经计算过程可视化，让我更容易理解那些复杂的神经连接和信息流。我特别喜欢书中关于“光流”的讨论，它似乎是连接物理世界的运动信息和大脑内部神经活动的桥梁。书中是否会介绍一些基于光流的运动估计算法，并将其与神经计算模型进行对比？我非常期待了解，人类大脑是如何高效地从光流信息中提取出物体运动的3D信息，以及如何处理遮挡和运动模糊等复杂情况。这本书提供了一种全面的视角，让我能够将零散的视觉信息片段拼凑起来，形成一个关于运动感知的连贯图景。

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坦白说，这本书比我预期的要深刻得多。我原本以为它会是一个关于计算机视觉算法的介绍，但它远远超越了这个范畴。作者深入挖掘了“模式运动”背后的神经机制，从单个神经元的响应到大规模神经网络的协同工作。书中对“时间窗”和“频率选择性”的讨论让我对大脑如何处理不同速度的运动有了新的认识。它是否会解释，为什么我们在观察快速移动的物体时，感知到的细节会变少？书中是否会涉及到一些关于“运动模糊”的神经处理机制？我特别关注的是，书中是否会探讨，大脑如何区分“自我运动”和“物体运动”，以及在这个过程中，本体感觉信息是如何发挥作用的？我猜想，这一定涉及到非常复杂的反馈回路和注意力机制。此外，书中对“运动的表征”也进行了深入的探讨，我好奇大脑是如何在内部存储和回忆运动模式的，是否会涉及到联想记忆或情景记忆的原理？总的来说，这本书提供了一个从微观到宏观的视角，让我得以窥见“模式运动”这一复杂现象背后隐藏的神经计算的精妙之处，它挑战了我对视觉感知的固有认知。

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这本书给我最大的惊喜在于它对“模式运动”的定义和解析。它不仅仅是关于物体位置的改变，更深入到了神经活动层面，探讨了大脑如何在这种动态变化中提取和理解信息。我被书中关于“方向选择性”和“速度调谐”的神经元模型所吸引。这些神经元是如何精确地对特定方向和速度的运动做出响应的？书中是否会提供一些关于这些神经元计算原理的数学模型，例如，可能涉及到一些非线性激活函数或时间常数的概念？我特别想了解，大脑是如何处理那些复杂的、非线性运动轨迹的，比如曲线运动或加速度变化的运动？书中对“运动的稳定性”和“运动的连续性”的讨论也引起了我的兴趣。大脑如何能够保证即使在短暂的遮挡或视觉噪声存在的情况下，我们仍然能够感知到物体的连续运动？我希望这本书能够提供一些关于这些机制的计算模型，或者至少提供一些启发性的思路。总而言之，这本书提供了一个关于如何从基本视觉信号到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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阅读这本书的过程，就像是在解开一个复杂的数学谜题，只不过这个谜题的答案隐藏在生物的神经活动之中。作者在阐述“模式运动”时，对神经元网络中的信息编码方式进行了深入的剖析。我尤其对书中关于“脉冲编码”和“速率编码”如何用于表示运动信息感到好奇。神经元发放的脉冲序列，或者其平均放电频率，是如何精确地反映出物体的运动方向、速度和加速度的？书中是否会提供一些关于这些编码方式的计算模型，例如，可能涉及到一些统计学方法或信息论的原理？我非常想了解，大脑是如何在如此嘈杂和不确定的环境中，依然能够高效地提取出准确的运动信息的。书中对“运动的预测”和“运动的补偿”的讨论也让我印象深刻。大脑是否会根据当前的运动趋势来预测物体未来的位置，并利用这些预测来优化自身的运动？我希望这本书能够提供一些关于这些机制的计算模型，或者至少提供一些启发性的思路。总而言之，这本书提供了一个关于如何从基本视觉信号到复杂运动感知的多层次的视角，这对于理解生物和人工系统的视觉处理能力都至关重要，它提供了一种全新的思考方式。

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