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神经网络的统计力学(英文版)(精)/人工智能科学与技术丛书 版权信息
- ISBN:9787040584851
- 条形码:9787040584851 ; 978-7-04-058485-1
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
神经网络的统计力学(英文版)(精)/人工智能科学与技术丛书 内容简介
本书涵盖了用于理解神经网络原理的必要统计力学知识,包括复本方法、空腔方法、平均场近似、变分法、随机能量模型、Nishimori条件、动力学平均场理论、对称性破缺、随机矩阵理论等,同时详细描述了监督学习、无监督学习、联想记忆网络、感知器网络、随机循环网络等神经网络及其功能的物理模型以及解析理论,通过简洁的模型展示了神经网络原理的数学美和物理深度,介绍了相关历史并展望了未来研究的重要课题,可供对神经网络原理感兴趣的学生、研究人员以及工程师参考使用。
神经网络的统计力学(英文版)(精)/人工智能科学与技术丛书 目录
1 Introduction
References
2 Spin Glass Models and Cavity Method
2.1 Multi-spin Interaction Models
2.2 Cavity Method
2.3 From Cavity Method to Message Passing Algorithms
References
3 Variational Mean-Field Theory and Belief Propagation
3.1 Variational Method
3.2 Variational Free Energy
3.2.1 Mean-Field Approximation
3.2.2 Bethe Approximation
3.2.3 From the Bethe to Naive Mean-Field Approximation
3.3 Mean-Field Inverse Ising Problem
References
4 Monte Carlo Simulation Methods
4.1 Monte Carlo Method
4.2 Importance Sampling
4.3 Markov Chain Sampling
4.4 Monte Carlo Simulations in Statistical Physics
4.4.1 Metropolis Algorithm
4.4.2 Parallel Tempering Monte Carlo
References
5 High-Temperature Expansion
5.1 Statistical Physics Seting
5.2 High-Temperature Expansion
5.3 Properties of the TAP Equation
References
6 Nishimori Line
6.1 Model Setting
6.2 Exact Result for Internal Energy
6.3 Proof of No RSB Effects on the Nishimori Line
References
7 Random Energy Model
7.1 Model Setting
7.2 Phase Diagram
References
8 Statistical Mechanical Theory of Hopfield Model
8.1 Hopfield Model
8.2 Replica Method
8.2.1 Replica-Symmetric Ansatz
8.2.2 Zero-Temperature Limit
8.3 Phase Diagram
8.4 Hopfield Model with Arbitrary Hebbian Length
8.4.1 Computation of the Disorder-Averaged Free Energy
8.4.2 Derivation of Saddle-Point Equations
8.4.3 Computation Transformation to Solve the SDE
8.4.4 Zero-Te mperature Limit
References
9 Replica Symmetry and Replica Symmetry Breaking
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