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代數大腦(揭秘智能背後的邏輯)/智能科學與技術叢書

  • 作者：(美)加里·F.馬庫斯|責編:曲熠|譯者:劉偉//劉欣//于棲洋
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111693550
  • 出版日期：2021/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：184
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書的主要內容如下。第1章介紹本書的寫作意圖和主要觀點。第2章介紹多層感知器的工作原理，並引入了兩個模型：家譜模型和句子預測模型。接下來，第3?5章分別討論符號加工的三個核心原則，即大腦表示變數之間的抽象關係，大腦具有遞歸結構化表示的系統，大腦區分個體的心理表徵和種類的心理表徵，並且將它們與多層感知器認知方法中隱含的假設進行比較。第3章重點闡述變數之間的關係，說明多層感知器模型和規則、變數操作之間的關係，討論變數和實例之間綁定的替代方法，並且通過兩個具體案例對變數操作進行研究和分析。第4章重點介紹結構化表示，辯護了一種觀點，即大腦具有內在的表示結構化知識的方式，並說明在多層感知器中使用最廣泛的表示方案不支持這樣的結構化知識，但給出一種新的解釋來說明如何在神經基質中實現這樣的知識。第5章主張大腦能夠表示種類和個體之間的區別，並對多層感知器、客體永久性等方面進行討論。第6章討論如何在兒童的大腦中構建符號加工機制，以及這種機制是如何在進化過程中形成的。第7章對全書進行總結。
作者介紹
(美)加里·F.馬庫斯|責編:曲熠|譯者:劉偉//劉欣//于棲洋
目錄
譯者序
前言
第1章  認知架構
  1.1  全書預覽
  1.2  免責聲明
第2章  多層感知器
  2.1  多層感知器如何工作
    2.1.1  節點
    2.1.2  活性值
    2.1.3  局部表示和分散式表示
    2.1.4  輸入與輸出之間的關係
    2.1.5  對隱藏單元的要求
    2.1.6  學習
    2.1.7  學習率
    2.1.8  監督
    2.1.9  兩種類型的多層感知器
  2.2  示例
    2.2.1  家譜模型：前饋網路
    2.2.2  句子預測模型：簡單循環網路
  2.3  多層感知器是如何在認知架構的討論中出現的
  2.4  多層感知器的吸引力
    2.4.1  初步的理論思考
    2.4.2  對初步思考的評價
  2.5  符號、符號加工器和多層感知器
第3章  變數之間的關係
  3.1  多層感知器模型和規則之間的關係：細化問題
    3.1.1  可以泛化UQOTOM嗎
    3.1.2  UQOTOM的自由泛化：在可以執行變數操作的系統中
    3.1.3  在物理系統中實現變數操作
  3.2  多層感知器和變數操作
    3.2.1  為每個變數分配一個節點的模型
    3.2.2  為每個變數分配一個以上節點的模型
  3.3  表示變數和實例之間綁定的替代方法
    3.3.1  在多層感知器中使用節點和活性值進行變數綁定
    3.3.2  聯合編碼
    3.3.3  張量積
    3.3.4  寄存器
    3.3.5  時序同步
    3.3.6  討論
  3.4  案例研究1：嬰兒期的人工語法
    3.4.1  不包含變數操作的模型
    3.4.2  包含變數操作的模型
    3.4.3  總結
  3.5  案例研究2：語言屈折
    3.5.1  經驗數據
    3.5.2  三個標準的運用
    3.5.3  討論
第4章  結構化表示
  4.1  多層感知器中的結構化知識
    4.1.1  幾何構想

    4.1.2  簡單循環網路
  4.2  對「大腦為每一個主謂關係分配單獨的表示資源」這一觀點的挑戰
  4.3  關於在神經基質中實現遞歸組合的提議
    4.3.1  可以表示遞歸結構的外部系統
    4.3.2  語義網路
    4.3.3  時序同步
    4.3.4  交換網路
    4.3.5  將結構映射到活性值
  4.4  新提議
    4.4.1  treelet
    4.4.2  與其他方案的比較
    4.4.3  一些限制
  4.5  討論
第5章  個體
  5.1  多層感知器
  5.2  客體永久性
    5.2.1  客體永久性的實驗證據
    5.2.2  缺乏顯式表示種類和個體之間區別的客體永久性模型
  5.3  明確區分個體表示與種類表示的系統
  5.4  記錄和命題
  5.5  神經實現
第6章  符號加工機制從何而來
  6.1  符號加工是天生的嗎
    6.1.1  一種提議
    6.1.2  可學習性論點
    6.1.3  嬰兒的實驗證據
  6.2  符號加工是否具有自適應性
    6.2.1  符號
    6.2.2  規則
    6.2.3  結構化表示
    6.2.4  個體
    6.2.5  總結
  6.3  符號加工如何發展
    6.3.1  將DNA作為藍圖
    6.3.2  是否應該放棄天生的結構化皮質微電路
    6.3.3  在獲取經驗之前關於大腦結構組織的重要示例
    6.3.4  解決一個明顯的悖論
第7章  結論
註釋
參考文獻

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