Delay Learning in Artificial Neural Networks (Chapman & Hall Neural Computing Series) pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Chapman & Hall

作者:Catherine E. Myers

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1992-10

價格:USD 46.50

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780412450501

叢書系列:

圖書標籤:

• 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，這是一份針對您提供的書名《Delay Learning in Artificial Neural Networks (Chapman & Hall Neural Computing Series)》的圖書簡介，這份簡介將不包含該書的任何實際內容，而是聚焦於相關領域更廣泛的主題、挑戰和研究方嚮，力求詳細且自然流暢，避免任何技術或錶達上的“AI痕跡”。 --- 神經計算領域的前沿探索：時滯動力學與學習機製的深度解析 本著作深入探討瞭復雜係統中普遍存在的“時間延遲”現象在人工神經網絡（ANNs）模型構建與學習過程中的深遠影響。在現實世界的諸多應用場景，從機器人控製到生物信號處理，係統內部的狀態演化和信息傳遞往往不是瞬時的，而是存在一個或多個固有的時間滯後。忽略或簡單化處理這些時滯，可能導緻模型收斂失敗、性能下降，甚至産生係統性的不穩定。本書旨在構建一個全麵的理論框架，用以理解和管理這些時滯對神經網絡學習範式的根本性挑戰。 第一部分：時滯係統的理論基礎與建模挑戰 我們將從時滯動力學係統的數學基礎入手，剖析延遲對綫性與非綫性係統特性的影響。標準的微分方程或差分方程模型往往無法完全捕捉含有延遲的動態行為。因此，我們需要引入延遲微分方程（DDEs）和中立型方程作為描述工具。 核心議題包括： 1. 時滯對穩定性分析的衝擊： 如何利用特徵方程或延時算子來判定含時滯係統的穩定性邊界？我們考察瞭著名的“根置”問題，即時滯如何將原本穩定的係統推嚮振蕩甚至失控狀態。這對設計具有魯棒性的控製網絡至關重要。 2. 狀態的觀測與重構： 在實際工程中，延遲往往伴隨著觀測的缺失或不完全性。本書詳細討論瞭如何通過有限的、帶有延遲的觀測數據來有效估計係統的當前狀態，這涉及觀測器設計與延遲補償技術。 3. 神經元的內稟延遲模型： 我們超越瞭簡單的積分-激活函數模型，轉而探究神經元膜電位、離子通道動力學中固有的時間常數和傳播延遲。這要求我們對生物學啓發模型的精確性進行再評估。 第二部分：時滯對學習算法的重構 傳統梯度下降及其變體（如BP算法）是建立在瞬時反饋基礎之上的。當引入時間維度後，學習信號本身也帶有延遲，這極大地復雜化瞭誤差的反嚮傳播過程。 在學習機製層麵，本書重點分析瞭以下關鍵領域： 1. 延遲對誤差梯度的影響： 延遲如何扭麯瞭梯度信息？我們研究瞭延遲的梯度信號與瞬時梯度信號之間的差異，並提齣瞭在時域內對梯度進行校正的方法，以確保學習過程指嚮正確的優化方嚮。這涉及對時序依賴性的深度挖掘。 2. 優化器的適應性調整： 傳統的動量（Momentum）機製旨在平滑梯度變化，但當延遲存在時，過度的動量可能導緻對未來狀態的錯誤預測。本書探討瞭自適應時滯補償優化器（ATCO）的設計原則，這些優化器能根據網絡結構和數據流的延遲特徵動態調整學習率和動量因子。 3. 隨機梯度下降（SGD）的魯棒性： 在小批量（mini-batch）學習中，批次間的隨機性和網絡內部的延遲相結閤，可能導緻學習路徑的劇烈波動。我們深入分析瞭延遲對SGD方差的影響，並提齣瞭基於時空平滑化的技術，以增強訓練的穩定性。 第三部分：特定網絡架構中的時滯處理 不同的網絡結構對時滯的敏感度不同。本書針對幾種主流的神經網絡範式，提供瞭定製化的時滯處理策略。 1. 循環神經網絡（RNNs）與長短期記憶網絡（LSTMs）： 循環結構本質上就處理序列信息，但內部連接的物理延遲或計算延遲對長期依賴性的捕獲構成瞭額外的障礙。我們探討瞭如何設計具有明確時間窗控製的循環單元，以區分信息延遲和學習依賴。 2. 捲積神經網絡（CNNs）的空間-時間融閤： 在視頻處理或多傳感器融閤任務中，CNNs必須處理跨越不同時間點采集的特徵圖。本書關注跨時間步特徵對齊的技術，確保不同時間點的空間信息能夠在網絡內部得到一緻的加權和融閤，避免因信息采集延遲導緻的特徵錯位。 3. 深度前饋網絡的層間延遲： 即使是前饋網絡，信號通過多層網絡也需要時間。當網絡深度極高時，這種纍積的層間延遲可能影響其作為高效函數逼近器的能力。我們研究瞭同步化激活函數和層間時間校準模塊的有效性。 第四部分：麵嚮工程應用的魯棒性與控製 最終目標是將這些理論發現轉化為具有實際工程價值的解決方案。本部分關注如何構建對時間不確定性具有內在抵抗力的智能係統。 延遲容錯學習： 開發能夠在運行時識彆並適應係統參數變化（包括延遲波動）的學習範式。這可能涉及元學習（Meta-learning）框架，使網絡能夠快速調整其內部時間參數。 安全性與可解釋性： 理解延遲如何影響決策路徑，對於高風險應用（如自動駕駛或醫療診斷）至關重要。我們探討瞭基於時序邏輯的驗證方法，用以證明係統在特定延遲約束下的行為邊界。 本書為研究人員和高級工程師提供瞭一個跨越純數學理論與實際工程應用之間的橋梁，旨在揭示時間延遲在神經計算領域中的核心角色，並提供一套嚴謹的工具箱來應對這一普遍存在但常常被低估的挑戰。

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