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代數大腦:揭秘智能背后的邏輯 版權信息
- ISBN：9787111693550
- 條形碼：9787111693550 ; 978-7-111-69355-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
代數大腦:揭秘智能背后的邏輯 本書特色
適讀人群 ：對人工智能、機器學習、神經網絡、認知科學、腦科學等感興趣的讀者DeepMind人手一本！ 屢次對戰深度學習三巨頭，揭秘大腦黑盒到底是神經網絡機器，還是加工符號的機器
代數大腦:揭秘智能背后的邏輯 內容簡介
本書英文版出版至今已近20年，但關于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯結主義（認為大腦是并行運轉的大型神經網絡）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯結主義模型和符號加工模型在計算方面的優勢和劣勢，關注不同聯結主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設之間的關系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點在今天依然頻繁成為學術討論的焦點，并為認知科學、人工智能、深度學習等領域的未來研究指明了可能的方向。
代數大腦:揭秘智能背后的邏輯 目錄
譯者序
前言
第1章 認知架構1
11全書預覽2
12免責聲明5
第2章 多層感知器7
21多層感知器如何工作7
211節點7
212活性值8
213局部表示和分布式表示10
214輸入與輸出之間的關系11
215對隱藏單元的要求12
216學習16
217學習率18
218監督18
219兩種類型的多層感知器19
22示例19
221家譜模型：前饋網絡20
222句子預測模型：簡單循環網絡22
23多層感知器是如何在認知架構的討論中出現的24
24多層感知器的吸引力25
241初步的理論思考25
242對初步思考的評價26
25符號、符號加工器和多層感知器29
第3章 變量之間的關系33
31多層感知器模型和規則之間的關系：細化問題33
311可以泛化UQOTOM嗎34
312UQOTOM的自由泛化：在可以執行變量操作的系統中37
313在物理系統中實現變量操作38
32多層感知器和變量操作39
321為每個變量分配一個節點的模型40
322為每個變量分配一個以上節點的模型41
33表示變量和實例之間綁定的替代方法47
331在多層感知器中使用節點和活性值進行變量綁定48
332聯合編碼48
333張量積49
334寄存器51
335時序同步52
336討論54
34案例研究1：嬰兒期的人工語法55
341不包含變量操作的模型55
342包含變量操作的模型60
343總結64
35案例研究2：語言屈折65
351經驗數據65
352三個標準的運用67
353討論76
第4章 結構化表示79
41多層感知器中的結構化知識79
411幾何構想80
412簡單循環網絡82
42對“大腦為每一個主謂關系分配單獨的表示資源”這一觀點的挑戰84
43關于在神經基質中實現遞歸組合的提議88
431可以表示遞歸結構的外部系統88
432語義網絡89
433時序同步92
434交換網絡94
435將結構映射到活性值95
44新提議99
441treelet99
442與其他方案的比較102
443一些限制104
45討論106
第5章 個體107
51多層感知器109
52客體永久性115
521客體永久性的實驗證據115
522缺乏顯式表示種類和個體之間區別的客體永久性模型118
53明確區分個體表示與種類表示的系統120
54記錄和命題121
55神經實現123
第6章 符號加工機制從何而來127
61符號加工是天生的嗎127
611一種提議127
612可學習性論點128
613嬰兒的實驗證據129
62符號加工是否具有自適應性130
621符號130
622規則132
623結構化表示134
624個體136
625總結138
63符號加工如何發展138
631將DNA作為藍圖138
632是否應該放棄天生的結構化皮質微電路140
633在獲取經驗之前關于大腦結構組織的重要示例145
634解決一個明顯的悖論147
第7章 結論151
注釋155
參考文獻169
展開全部
代數大腦:揭秘智能背后的邏輯 作者簡介
作者簡介加里·F. 馬庫斯（Gary F. Marcus） 科學家、企業家、暢銷書作家。紐約大學心理學榮休教授，在包括Science和Nature在內的期刊上發表了大量關于神經科學、語言學和人工智能等方面的論文。他是Robust.AI公司的創始人和CEO，以及Geometric Intelligence公司（于2016年被Uber收購）的創始人和CEO。著有Rebooting AI、Kluge和The Birth of the Mind等書。譯者簡介劉偉北京郵電大學崗位教授，人機交互與認知工程實驗室主任，研究領域包括人機交互、用戶體驗、未來態勢感知模式與行為分析等。
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