多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[芬] 賽爾坎·希蘭茲(SerkanKiranyaz 著

圖書標籤:

• 多維粒子群優化
• 機器學習
• 模式識彆
• 優化算法
• 人工智能
• 數據挖掘
• 智能計算
• 群智能
• 算法應用
• 優化技術

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118113549

商品編碼：19153880386

齣版時間：2017-06-01

作  者:(芬)賽爾坎·希蘭茲(Serkan Kiranyaz),(土)蒂爾剋·英斯(Turker Ince),(芬)濛塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著；彭鵬菲,董銀文,龔立 譯 定  價:108 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2017年06月01日 頁  數:355 裝  幀:平裝 ISBN:9787118113549 ●第1章緒論
●1.1化曆史發展
●1.2核心問題
●1.3本書內容簡介
●參考文獻
●第2章化技術概述
●2.1化技術的曆史
●2.2確定性分析方法
●2.2.1梯度下降法
●2.2.2牛頓一拉普森迭代法
●2.2.3Nelder-Mead搜索方法
●2.3隨機方法
●2.3.1模擬退火算法
●2.3.2隨機逼近方法
●2.4進化算法
●2.4.1遺傳算法
●2.4.2差分進化算法
●參考文獻
●第3章粒子群優化算法
●3.1引言
●部分目錄

內容簡介

這本書探討瞭多維粒子群優化,由作者開發瞭一種技術解決這些需求。在介紹關鍵優化技術後,作者介紹瞭統一的框架，並展示瞭其在具有挑戰性的應用領域的優勢,包括多維擴展粒子群優化的全局收斂性、動態數據聚類、進化神經網絡、生物醫學應用程序和個性化的心電圖分類、基於內容的圖像分類和檢索、閤成與演化特徵。

《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》 內容簡介 在飛速發展的計算智能領域，優化算法扮演著至關重要的角色，尤其是在麵對日益復雜的機器學習和模式識彆問題時。傳統的優化方法往往在處理高維、非綫性、多模態搜索空間時顯得力不從心，而粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法憑藉其簡潔的原理、高效的全局搜索能力以及易於實現的特點，逐漸成為解決這些挑戰的有力工具。本書《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》深入探討瞭如何將多維粒子群優化這一強大的元啓發式算法，靈活應用於解決機器學習和模式識彆領域中的一係列關鍵問題。 本書並非對粒子群優化算法本身的理論進行 exhaustive 的梳理，而是聚焦於其在兩大前沿交叉領域的實際部署與成效。我們力求從應用的角度齣發，剖析 PSO 如何能夠有效地提升模型的性能、加速訓練過程、以及解決傳統算法難以剋服的瓶頸。 第一部分：多維粒子群優化算法基礎與擴展 在正式進入應用之前，本書將簡要迴顧粒子群優化算法的核心思想。我們不會陷入冗長的數學推導，而是側重於理解粒子如何通過個體經驗和群體智慧在搜索空間中進行迭代演化，從而逼近最優解。在此基礎上，本書將重點介紹針對不同問題特性而設計的多維粒子群優化算法的擴展與改進。這包括但不限於： 自適應慣性權重與認知、社會因子： 探索如何通過動態調整參數來平衡算法的全局探索與局部開發能力，使其在不同階段的搜索過程中保持最優效率。 協同與競爭策略： 引入不同的粒子間交互機製，例如基於精英的協同或基於競爭的加速，以提高收斂速度和避免陷入局部最優。 多模態與多目標優化： 討論如何改造 PSO 以處理具有多個最優解或需要同時優化多個目標的復雜問題。 並行與分布式 PSO： 探討在分布式計算環境下的 PSO 實現，以應對大規模數據集和高計算需求的場景。 與局部搜索的混閤策略： 結閤 PSO 的全局搜索能力與傳統局部優化算法的精細搜索能力，實現更精確和高效的優化。 這些擴展和改進的設計，為 PSO 能夠更精準、更有效地解決機器學習與模式識彆中的復雜優化任務奠定瞭堅實的基礎。 第二部分：多維粒子群優化在機器學習中的應用 機器學習的核心在於從數據中學習規律，而優化算法在此過程中扮演著“教師”的角色，幫助模型找到最佳的參數配置。本書將詳細闡述 PSO 在機器學習的多個關鍵環節中的應用： 模型參數優化： 支持嚮量機（SVM）的參數調優： 傳統 SVM 的核函數參數（如 C 和 gamma）選擇是影響模型性能的關鍵。PSO 可以有效地搜索高維參數空間，找到最優的 SVM 模型配置，提升分類精度。 神經網絡的權重與偏置優化： 對於深度神經網絡，其參數數量龐大，梯度下降法可能遭遇局部最優或收斂緩慢的問題。PSO 作為一種全局搜索算法，可以為神經網絡的訓練提供一種替代或補充的優化方案，尤其是在早期的訓練階段或處理離散特徵時。 集成學習中的基學習器選擇與組閤： 在構建集成模型時，如何選擇閤適的基學習器以及如何對它們進行最優組閤（例如權重分配）是至關重要的。PSO 可以被用來優化基學習器的選擇策略或優化組閤權重，從而提升集成模型的整體性能。 特徵選擇與降維： 高維特徵選擇： 麵對數據中數量龐大的特徵，選擇齣與目標變量最相關的特徵子集是提高模型泛化能力、降低計算復雜度的有效手段。PSO 可以將特徵選擇問題轉化為一個優化問題，通過搜索特徵子集，尋找能夠最大化模型性能（如分類準確率或迴歸精度）的特徵組閤。 主成分分析（PCA）與非負矩陣分解（NMF）的參數優化： 對於這些降維技術，其潛在的維度數量等參數的選擇會影響降維的效果。PSO 可以幫助找到最優的降維參數，從而獲得更具信息量的低維錶示。 超參數優化： 學習率、正則化強度等全局參數的搜索： 許多機器學習模型都擁有復雜的超參數集閤，這些超參數的微小變動可能導緻模型性能的巨大差異。PSO 能夠高效地探索高維超參數空間，尋找最優的超參數組閤，顯著提升模型的泛化能力。 自動化機器學習（AutoML）中的應用： 在 AutoML 的框架下，PSO 可以作為核心的搜索算法，自動尋找最佳的模型架構、特徵工程策略以及超參數配置，極大地降低瞭模型開發的技術門檻。 第三部分：多維粒子群優化在模式識彆中的應用 模式識彆的目標是讓計算機能夠“看懂”或“聽懂”數據，識彆其中的規律和模式。PSO 在此領域同樣展現齣強大的生命力： 圖像識彆與處理： 圖像分割的優化： 在圖像分割任務中，例如利用閾值法或聚類算法，PSO 可以被用來搜索最優的分割參數（如閾值、聚類中心），從而得到更精確的分割結果。 特徵提取的優化： 對於特定的圖像識彆任務，自定義的特徵提取器可能需要優化其內部參數。PSO 可以幫助找到最優的特徵提取參數，從而提升識彆係統的性能。 目標跟蹤中的運動模型優化： 在視頻序列中跟蹤目標時，對目標運動模型的參數進行精確估計是關鍵。PSO 可以用於優化目標運動模型的參數，從而實現更魯棒和準確的目標跟蹤。 語音識彆與處理： 聲學模型參數優化： 在隱馬爾可夫模型（HMM）等聲學模型中，PSO 可以用於優化模型參數（如均值、協方差矩陣），以提高語音識彆的準確率。 說話人識彆中的特徵匹配優化： 在說話人識彆中，如何有效地匹配聲學特徵是關鍵。PSO 可以用於優化匹配算法的參數，從而提高說話人識彆的魯棒性和準確性。 文本挖掘與自然語言處理： 主題模型參數優化： 如潛在狄利剋雷分配（LDA）等主題模型，其主題數量、平滑參數等需要優化。PSO 可以幫助搜索最優的參數組閤，從而獲得更具解釋性的主題模型。 文本分類中的特徵權重優化： 在基於關鍵詞或詞袋模型的文本分類中，PSO 可以用於優化不同特徵（詞語）的權重，以提高分類器的性能。 異常檢測與欺詐檢測： 優化異常檢測閾值： 在許多異常檢測算法中，存在一個關鍵的閾值來區分正常與異常。PSO 可以用於搜索最優的閾值，從而平衡誤報和漏報。 構建更魯棒的異常檢測模型： PSO 可以作為構建更復雜異常檢測模型（如基於聚類或分類的模型）的優化器，幫助模型更好地學習正常數據的模式，從而更有效地識彆異常。 第四部分：挑戰與未來展望 盡管 PSO 在機器學習與模式識彆領域展現齣巨大的潛力，但本書也深入探討瞭其中存在的挑戰，並對未來的研究方嚮進行瞭展望： 計算效率的提升： 隨著數據規模和模型復雜度的不斷增長，如何進一步提高 PSO 的計算效率，使其能夠處理更大規模的問題，是一個持續的挑戰。 理論分析與收斂性證明： 對於 PSO 的各種改進算法，其理論上的收斂性分析仍然是一個活躍的研究領域，有助於更深入地理解算法的行為。 與其他先進優化技術的融閤： 探索 PSO 與深度學習、強化學習等前沿技術的結閤，可能催生齣更強大的混閤優化框架。 在新興領域的應用： 展望 PSO 在如生物信息學、金融建模、機器人學等新興領域的應用前景。 本書的目標是為機器學習和模式識彆的研究者、工程師以及學生提供一個全麵而實用的視角，展示如何利用多維粒子群優化算法來解決實際問題，並激發對該領域進一步研究的興趣。通過理論與實踐的結閤，本書旨在幫助讀者掌握 PSO 在這些關鍵領域的應用技巧，從而提升模型性能，加速研究進程。

評分☆☆☆☆☆

這本書《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》的內容，給我最大的感覺是“落地”。雖然優化算法聽上去總是有那麼點抽象，但作者在書中真正做到瞭將理論與實踐相結閤。我之前一直對如何尋找更優的神經網絡結構感到睏惑，很多時候隻能依靠經驗和大量的試錯。而這本書，則提供瞭一個非常有係統性的解決方案。它深入淺齣地講解瞭如何將多維粒子群優化應用於神經網絡的超參數調優和網絡結構搜索。特彆是關於如何設計能夠評估不同網絡結構優劣的適應度函數，書中給齣的方法非常具有指導意義。我印象深刻的是，作者結閤瞭實際的項目案例，展示瞭如何利用PSO來優化捲積神經網絡在圖像分類任務中的性能，以及如何在自然語言處理領域，利用PSO來尋找最優的循環神經網絡結構。這些具體的例子，讓我在閱讀過程中，能夠清晰地看到PSO的威力，並且能夠直接藉鑒到自己的項目中。而且，書中對於算法的魯棒性、收斂速度等關鍵性能指標的分析也非常透徹，這對於我們選擇和應用算法時，能夠做齣更明智的決策非常有幫助。總而言之，如果你也正在為提升機器學習模型性能而煩惱，這本書絕對是你不能錯過的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》的書，我最近有幸翻閱瞭一下。雖然書名聽上去挺硬核的，講的是一種優化算法，但我發現它在實際應用層麵，尤其是在我一直關注的機器學習和模式識彆領域，真的給瞭我不少啓發。我尤其對書中關於如何利用粒子群優化來解決高維特徵選擇的問題感到印象深刻。傳統的方法往往需要大量計算資源，而且容易陷入局部最優，但書裏介紹的改進型粒子群算法，能夠更有效地搜索最優特徵子集，這對於處理我們現在麵臨的大數據時代，特徵維度爆炸的問題來說，簡直是雪中送炭。書中對於算法的原理講解清晰透徹，而且還結閤瞭大量的案例分析，比如在圖像識彆、文本分類等具體任務中，如何設計粒子群的適應度函數，如何調整粒子群的參數，都寫得非常詳細。我特彆喜歡的一點是，作者並沒有停留在理論層麵，而是花瞭很大篇幅去探討算法的實際部署和性能評估，這讓我在閱讀過程中，不僅僅是理解瞭“怎麼做”，更能思考“為什麼這樣做”以及“這樣做有什麼好處”。對於那些希望提升模型性能、降低模型復雜度，並且還在尋找更有效優化方法的讀者來說，這本書絕對值得深入研究。它提供瞭一個非常實用的工具箱，幫助我們更智慧地解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在模式識彆領域工作的研究人員，《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》這本書，可以說填補瞭我知識體係中的一個重要空白。一直以來，我們都麵臨著如何在高維數據空間中尋找最優的分類器參數，以及如何高效地進行特徵提取的問題。傳統的方法往往在計算效率和搜索精度上存在不足。這本書，通過對多維粒子群優化算法的深入闡述，為我們提供瞭一個強有力的解決方案。我尤其欣賞書中對於算法在處理非凸、多模態優化問題時的性能錶現的分析。作者通過大量的仿真實驗，清晰地展示瞭改進型PSO算法在避免局部最優、加速收斂方麵的優勢。書中關於如何根據具體任務的需求，動態調整粒子群的慣性權重和加速度係數的策略，給我留下瞭深刻的印象。這不僅僅是理論上的探討，作者還提供瞭非常實用的代碼實現思路和技巧，這對於我將算法應用到實際項目中，起到瞭至關重要的作用。此外，書中還探討瞭PSO與其他先進算法的結閤，例如與深度學習的協同優化，這為我們未來的研究方嚮提供瞭新的啓示。這本書的價值在於，它不僅僅提供瞭一種優化工具，更重要的是，它教會瞭我們如何更有效地思考和解決復雜的優化問題。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在學習和研究機器學習相關的算法，尤其是那些能夠幫助我們優化模型性能的方法。《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》這本書，在我看來，對於我這樣希望提升模型泛化能力和魯棒性的學習者來說，具有非常重要的價值。我之前瞭解過一些傳統的優化算法，但它們在處理高維、復雜的機器學習模型時，常常顯得力不從心。這本書則詳細地介紹瞭多維粒子群優化算法，並且著重探討瞭它在解決實際問題中的應用。我特彆喜歡書中關於如何將PSO與各種機器學習模型相結閤的章節，比如如何用PSO來優化支持嚮量機（SVM）的核函數參數，如何用PSO來搜索深度學習模型的超參數組閤。書中對於算法原理的講解非常清晰，同時又結閤瞭大量生動形象的例子，使得即使是相對復雜的概念，也能夠被輕易理解。我尤其對書中關於如何評估和比較不同優化算法在不同任務上的性能的分析感到受益匪淺。這讓我能夠更客觀地認識到PSO的優勢和局限性，並且能夠根據實際情況，選擇最閤適的算法。對於那些希望更深入地掌握機器學習模型優化技巧，並緻力於提升模型性能的讀者，這本書絕對是值得細細品讀的。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《多維粒子群優化在機器學習與模式識彆中的應用》這本書的時候，我其實是抱著一種學習新算法的心態去閱讀的。我之前對粒子群優化（PSO）有一些基礎瞭解，但總覺得在實際應用中，尤其是在復雜的機器學習任務中，它的錶現總是有一些局限性。而這本書，就像是為我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是簡單地介紹PSO，而是著重探討瞭如何將PSO擴展到多維空間，並且有效地應用於機器學習和模式識彆的難題。我最看重的部分是書中關於如何構建能夠有效指導粒子搜索的適應度函數的設計哲學。作者通過對不同任務的深入分析，給齣瞭多種實用的適應度函數構建策略，這對於我之前在處理一些非綫性、多目標優化問題時遇到的瓶頸，提供瞭非常好的思路。書中的數學推導嚴謹，但又不會讓人覺得枯燥乏味，因為作者總是能將抽象的數學概念與具體的應用場景緊密聯係起來，使得理解變得更加直觀。我印象最深的是書中關於如何結閤其他機器學習技術，例如深度學習模型，來共同優化參數的章節。這種融閤性的思路，讓我看到瞭PSO在更廣闊的領域內的潛力。對於想要深入理解PSO原理，並將其靈活應用於自身研究領域的讀者，這本書無疑是一個寶藏。