1、神经网络计算：信息时代的综合指南

神经网络计算：信息时代的综合指南

1. 信息时代的神经网络计算现状

在当今被称为信息时代的人类历史阶段，信息的存储和传播方式发生了巨大变化。除了传统的印刷书籍和期刊，数字信息存储和传输模式极大地扩展了信息的传播范围。然而，信息的大量增加也带来了问题，尤其是在学术领域，研究资料的过载使得获取真正相关和有用的信息变得愈发困难。

在神经网络计算领域，这种信息爆炸尤为明显。过去十年间，该领域发表的论文数量迅速增长，同时出现了许多新的专著和教科书。为了应对这一信息过载问题，相关手册应运而生，它提供了一个不断更新和完善的核心资源，将整个领域的信息和专业知识提炼成由顶尖研究人员撰写的结构化文章。

2. 神经网络计算的多学科特性

神经网络计算处于一种新型多学科研究的核心位置。它借鉴自然范式并将其应用于实际问题。人工神经网络是非常有用的工具，已在广泛的环境中得到成功应用，但自身的内在复杂性也持续推动着理论研究。

不同背景的研究人员被该领域吸引：
- 计算机科学家对神经网络技术带来的可能性感兴趣，因为他们负责设计计算系统。
- 工程师作为技术的使用者，关注该方法的有效性，希望了解网络的运行特性。
- 心理学家等对人类能力感兴趣的人，由于神经网络与人类信息处理模型的关系而对其进行研究。
- 数学家和物理学家则在建模复杂动态系统时应用他们先前开发的工具，并面临新的挑战。

这种多学科背景的融合为解决该领域的问题提供了多方面的途径，但也给从业者带来了一些问题。他们往往需要熟悉多个不同学科的贡献，而出版物的多样性和全球范围内的研究活动使得全面了解整个领域变得困难。虽然会议和神经网络期刊在一定程度上解决了这个