多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[芬] 赛尔坎·希兰兹(SerkanKiranyaz 著

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• 多维粒子群优化
• 机器学习
• 模式识别
• 优化算法
• 人工智能
• 数据挖掘
• 智能计算
• 群智能
• 算法应用
• 优化技术

店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113549

商品编码：19194995216

出版时间：2017-06-01

作  者:(芬)赛尔坎·希兰兹(Serkan Kiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(Turker Ince),(芬)蒙塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著；彭鹏菲,董银文,龚立 译 定  价:108 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年06月01日 页  数:355 装  帧:平装 ISBN:9787118113549 ●第1章绪论
●1.1化历史发展
●1.2核心问题
●1.3本书内容简介
●参考文献
●第2章化技术概述
●2.1化技术的历史
●2.2确定性分析方法
●2.2.1梯度下降法
●2.2.2牛顿一拉普森迭代法
●2.2.3Nelder-Mead搜索方法
●2.3随机方法
●2.3.1模拟退火算法
●2.3.2随机逼近方法
●2.4进化算法
●2.4.1遗传算法
●2.4.2差分进化算法
●参考文献
●第3章粒子群优化算法
●3.1引言
●部分目录

内容简介

这本书探讨了多维粒子群优化,由作者开发了一种技术解决这些需求。在介绍关键优化技术后,作者介绍了统一的框架，并展示了其在具有挑战性的应用领域的优势,包括多维扩展粒子群优化的全局收敛性、动态数据聚类、进化神经网络、生物医学应用程序和个性化的心电图分类、基于内容的图像分类和检索、合成与演化特征。

深度学习与神经网络的理论基石与前沿进展 本书深入探讨了深度学习与神经网络领域的理论基础、核心算法及其在现代人工智能领域的广泛应用。它旨在为读者提供一个全面、系统且前沿的知识框架，涵盖从基础概念到尖端研究的各个层面。 第一部分：神经网络基础与核心理论 本部分首先奠定了读者理解复杂模型的数学与计算基础。 第一章：人工神经网络的演化与基本单元 本章追溯了人工神经网络（ANN）的发展历程，从早期的感知机模型（Perceptron）到多层前馈网络（Multilayer Feedforward Networks）的结构演变。重点剖析了单个神经元（Neuron）作为信息处理单元的工作原理，包括输入加权求和、偏置项的引入，以及激活函数（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体）在引入非线性特性中的关键作用。讨论了网络的拓扑结构设计，包括层数、节点数量以及全连接与稀疏连接的考量。 第二章：误差反向传播算法及其优化 详细阐述了神经网络训练的核心机制——误差反向传播（Backpropagation, BP）算法。通过链式法则，本章推导了损失函数（Loss Function）相对于网络权重的梯度计算过程。随后，深入分析了各种梯度下降优化器，包括批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（Stochastic GD, SGD）及其变体：动量法（Momentum）、自适应学习率方法如 Adagrad、RMSprop 和业界主流的 Adam 优化器。讨论了学习率调度策略在模型收敛性和泛化能力中的重要性。 第三章：正则化、泛化与模型评估 本章聚焦于如何构建泛化能力强的模型，避免过拟合。深入讲解了 L1 和 L2 正则化技术及其对权重的约束作用。详细介绍了 Dropout 机制的原理、实现及其在不同网络结构中的应用效果。此外，系统阐述了交叉验证（Cross-Validation）、模型选择标准（如 AIC, BIC）以及 ROC 曲线、精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）等在分类任务中评估模型性能的关键指标。 第二部分：核心深度学习模型架构 本部分系统地介绍了当前深度学习领域最成功、应用最广泛的几种基础网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的构建与应用 本章全面解析了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的设计哲学。详细介绍了卷积层（Convolutional Layer）的核心操作——卷积核（Kernel）的滑动、填充（Padding）和步长（Stride）的设置。深入探讨了池化层（Pooling Layer，如 Max Pooling 和 Average Pooling）在降维和提高平移不变性方面的作用。系统梳理了经典 CNN 架构的演进，如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构）和 ResNet（残差连接的设计思想）。讨论了空洞卷积（Dilated Convolution）及其在语义分割中的价值。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章专注于处理序列数据的模型——循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）。阐释了 RNN 如何通过隐藏状态（Hidden State）实现对历史信息的记忆。重点分析了标准 RNN 在处理长期依赖问题时遇到的梯度消失/爆炸问题。继而，详尽介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精确控制。探讨了双向 RNN (Bidirectional RNN) 在需要上下文信息的任务中的优势。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构 本章是现代序列模型的核心突破点。详细介绍了注意力机制（Attention Mechanism）的原理，包括软注意力与硬注意力，以及自注意力（Self-Attention）是如何计算输入序列中各元素之间关联强度的。随后，本书将核心篇幅放在 Transformer 架构上，解析了其完全基于自注意力机制的编码器-解码器结构。深入剖析了多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络在 Transformer 块中的作用。 第三部分：高级主题与前沿研究方向 本部分拓展至深度学习在复杂场景中的应用，探讨了当前研究的热点领域。 第七章：生成模型：VAE 与 GAN 本章探讨了如何让神经网络学会“创造”数据。首先，详细介绍了变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE），包括其潜在空间（Latent Space）的构建、重参数化技巧（Reparameterization Trick）以及 KL 散度损失项的意义。随后，深入讲解了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs），包括判别器（Discriminator）与生成器（Generator）的博弈过程，并分析了 WGAN、DCGAN 等改进模型如何解决训练不稳定的问题。 第八章：无监督与自监督学习 在标注数据稀缺的背景下，本章探讨了无监督学习（Unsupervised Learning）和自监督学习（Self-Supervised Learning）的关键方法。无监督方面，讨论了自动编码器（Autoencoders）及其变体（如去噪自动编码器、稀疏自编码器）用于特征提取和降维。自监督方面，重点剖析了对比学习（Contrastive Learning）范式，例如 SimCLR 和 MoCo 等框架如何通过设计代理任务（Pretext Tasks）从数据本身中学习有用的表示。 第九章：图神经网络（GNN）基础 鉴于现实世界数据中大量存在图结构（如社交网络、分子结构），本章介绍了图神经网络的基础理论。阐述了如何将深度学习方法扩展到非欧几里得空间。详细介绍了图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）中的信息聚合（Message Passing）机制，并讨论了图注意力网络（Graph Attention Networks, GATs）如何引入注意力机制来动态地权衡邻居节点的重要性。 第四章：模型部署、可解释性与伦理考量 本部分关注理论模型如何转化为实际系统，以及伴随而来的工程与社会问题。 第十章：高效模型推理与边缘计算 本章侧重于将训练好的大型模型部署到实际应用环境中。讨论了模型压缩技术，如权重剪枝（Pruning）、量化（Quantization，从浮点到低精度整数）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation），以减小模型体积和计算需求。探讨了利用硬件加速器（如 GPU、TPU）进行高效推理的策略，并简要涉及了模型在移动或嵌入式设备上部署的技术挑战。 第十一章：深度学习模型的可解释性（XAI） 随着模型复杂度的增加，理解模型决策过程变得至关重要。本章系统介绍了模型可解释性（Explainable AI, XAI）的必要性与方法。深入讲解了局部解释方法，如 LIME 和 SHAP 值，它们用于揭示单个预测的依据。同时，讨论了全局解释方法，包括 CAM（Class Activation Mapping）及其变体 Grad-CAM，用于可视化网络关注的输入区域。 第十二章：前沿挑战与未来展望 本章总结了当前深度学习研究面临的关键挑战，包括如何有效处理长尾分布数据、如何构建真正具备鲁棒性和安全性的模型（对抗性攻击防御）。最后，展望了神经形态计算、神经符号方法（Neuro-Symbolic AI）等新兴领域，为读者指明了未来的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上跳跃的粒子群意象，初看便让人感觉它蕴含着前沿且复杂的理论。我是在一个技术论坛上偶然看到别人推荐的，说这本书对于理解现代优化算法如何深度赋能数据科学领域非常有帮助。虽然我目前主要关注的是深度学习框架的实战应用，但对于底层优化算法的深入探索一直是我知识体系中的一块短板。这本书的标题本身就点明了其核心——“多维粒子群优化”，这立刻吸引了我，因为它暗示着对传统PSO算法的拓展和在更高维度问题上的应用，而机器学习和模式识别正是典型的多维优化难题。我非常期待它能清晰地阐述从基础粒子群算法到多维扩展的数学原理，特别是如何有效地处理高维搜索空间中的局部最优陷阱。如果书中能有足够的案例分析，展示这些算法在实际数据分类或特征选择任务中的性能提升，那将是极大的加分项。从目录的侧面信息来看，它似乎对算法的收敛性和鲁棒性有深入探讨，这正是我希望看到的，而非仅仅停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的算法工程师，我对市面上关于优化算法的书籍已经涉猎不少，很多都流于表面，只是简单罗列公式和伪代码。但这本书的“应用”二字让我抱有一丝期待。我更关注的是如何将这些理论工具无缝集成到现有的工程流程中去。例如，如何高效地并行化多维PSO的计算，以便处理TB级别的数据集？书中是否提供了关于GPU加速的讨论，或者至少是关于如何利用分布式计算架构来优化粒子群搜索效率的实践指导？我对那些仅仅停留在理论推导，却缺乏工程实现细节的书籍是持保留态度的。如果这本书能提供一些实际的软件库接口或者性能对比数据，比如它与传统的梯度下降法在特定非凸优化问题上的实际运行时间差异，那将非常宝贵。我希望它不仅仅是学术上的探讨，更能成为一本能指导实际项目落地的“工具手册”，让读者在面对复杂的、非线性的、高维度的优化挑战时，能够迅速找到切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在寻找一种替代传统方法（比如遗传算法或模拟退火）的现代启发式算法时发现了这本书。目前我手头上的一个项目，涉及到一个高维特征空间中的超参数搜索，现有的贝叶斯优化方法在处理某些离散与连续混合的变量空间时表现不佳，收敛速度也令人担忧。我希望这本书能深入探讨多维粒子群优化在处理这类混合搜索空间时的独特优势和具体策略。例如，它是否提出了针对离散变量的更新机制，或者如何动态调整粒子的速度和位置因子以适应搜索空间的结构变化？我更看重的是算法的“灵活性”和“可调性”。如果书中能详细分析不同参数设置（如惯性权重、认知和社会学习因子）如何影响算法的全局探索能力与局部开发能力之间的平衡，并且给出在不同复杂度数据集下的参数推荐策略，那这本书对我来说就具有极高的实用价值，能直接指导我改进当前的项目性能。

评分☆☆☆☆☆

从目录的结构来看，这本书似乎花了相当大的篇幅来构建理论基础，这让我感到一丝谨慎，因为我更偏向于实践导向的阅读体验。不过，高质量的理论铺垫是理解高级应用的前提。我尤其好奇作者是如何构建“多维”概念的，它仅仅是增加了粒子的维度数量，还是对粒子间的交互机制和信息共享方式进行了根本性的重构？如果这本书能清晰地阐述不同维度之间的耦合关系如何影响搜索效率，并引入一些先进的维度约减或子空间搜索策略到PSO框架中，那它无疑是为优化理论做出了重要贡献。我希望能看到它如何处理那些具有复杂非线性约束条件的优化问题，因为现实世界中的数据问题很少是无约束的。总而言之，我对它在理论深度和工程广度之间找到平衡点的能力抱有很高的期待，希望它能成为我工具箱中一个强大且可靠的新增工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版质量给我留下了不错的初步印象，纸张的质感很好，这对于需要反复查阅公式和图表的专业书籍来说至关重要。我特意翻阅了几页关于“模式识别”中应用的部分，发现它似乎并没有局限于简单的线性模型，而是深入到了更复杂的聚类分析和图像特征提取的范畴。这让我感到惊喜，因为传统的优化书籍往往只关注于回归或基础分类问题。我特别关注的是书中如何处理多目标优化问题，因为在很多实际的模式识别任务中，我们往往需要在准确率、计算复杂度和模型可解释性之间进行权衡，这本质上就是一个多目标优化过程。如果作者能够引入Pareto最优集的概念，并结合多维PSO的变体来解决这类冲突，这本书的价值将呈几何级数增长。我对这种跨学科的整合非常感兴趣，期待它能提供一个统一的优化框架来解决看似分散的机器学习难题。