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： 文軒網少兒專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118113549

商品編碼：19194995216

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。

深度學習與神經網絡的理論基石與前沿進展 本書深入探討瞭深度學習與神經網絡領域的理論基礎、核心算法及其在現代人工智能領域的廣泛應用。它旨在為讀者提供一個全麵、係統且前沿的知識框架，涵蓋從基礎概念到尖端研究的各個層麵。 第一部分：神經網絡基礎與核心理論 本部分首先奠定瞭讀者理解復雜模型的數學與計算基礎。 第一章：人工神經網絡的演化與基本單元 本章追溯瞭人工神經網絡（ANN）的發展曆程，從早期的感知機模型（Perceptron）到多層前饋網絡（Multilayer Feedforward Networks）的結構演變。重點剖析瞭單個神經元（Neuron）作為信息處理單元的工作原理，包括輸入加權求和、偏置項的引入，以及激活函數（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其變體）在引入非綫性特性中的關鍵作用。討論瞭網絡的拓撲結構設計，包括層數、節點數量以及全連接與稀疏連接的考量。 第二章：誤差反嚮傳播算法及其優化 詳細闡述瞭神經網絡訓練的核心機製——誤差反嚮傳播（Backpropagation, BP）算法。通過鏈式法則，本章推導瞭損失函數（Loss Function）相對於網絡權重的梯度計算過程。隨後，深入分析瞭各種梯度下降優化器，包括批量梯度下降（Batch GD）、隨機梯度下降（Stochastic GD, SGD）及其變體：動量法（Momentum）、自適應學習率方法如 Adagrad、RMSprop 和業界主流的 Adam 優化器。討論瞭學習率調度策略在模型收斂性和泛化能力中的重要性。 第三章：正則化、泛化與模型評估 本章聚焦於如何構建泛化能力強的模型，避免過擬閤。深入講解瞭 L1 和 L2 正則化技術及其對權重的約束作用。詳細介紹瞭 Dropout 機製的原理、實現及其在不同網絡結構中的應用效果。此外，係統闡述瞭交叉驗證（Cross-Validation）、模型選擇標準（如 AIC, BIC）以及 ROC 麯綫、精確率-召迴率麯綫（Precision-Recall Curve）等在分類任務中評估模型性能的關鍵指標。 第二部分：核心深度學習模型架構 本部分係統地介紹瞭當前深度學習領域最成功、應用最廣泛的幾種基礎網絡結構。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的構建與應用 本章全麵解析瞭捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）的設計哲學。詳細介紹瞭捲積層（Convolutional Layer）的核心操作——捲積核（Kernel）的滑動、填充（Padding）和步長（Stride）的設置。深入探討瞭池化層（Pooling Layer，如 Max Pooling 和 Average Pooling）在降維和提高平移不變性方麵的作用。係統梳理瞭經典 CNN 架構的演進，如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 結構）和 ResNet（殘差連接的設計思想）。討論瞭空洞捲積（Dilated Convolution）及其在語義分割中的價值。 第五章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 本章專注於處理序列數據的模型——循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）。闡釋瞭 RNN 如何通過隱藏狀態（Hidden State）實現對曆史信息的記憶。重點分析瞭標準 RNN 在處理長期依賴問題時遇到的梯度消失/爆炸問題。繼而，詳盡介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，特彆是輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，實現對信息流的精確控製。探討瞭雙嚮 RNN (Bidirectional RNN) 在需要上下文信息的任務中的優勢。 第六章：注意力機製與 Transformer 架構 本章是現代序列模型的核心突破點。詳細介紹瞭注意力機製（Attention Mechanism）的原理，包括軟注意力與硬注意力，以及自注意力（Self-Attention）是如何計算輸入序列中各元素之間關聯強度的。隨後，本書將核心篇幅放在 Transformer 架構上，解析瞭其完全基於自注意力機製的編碼器-解碼器結構。深入剖析瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋網絡在 Transformer 塊中的作用。 第三部分：高級主題與前沿研究方嚮 本部分拓展至深度學習在復雜場景中的應用，探討瞭當前研究的熱點領域。 第七章：生成模型：VAE 與 GAN 本章探討瞭如何讓神經網絡學會“創造”數據。首先，詳細介紹瞭變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAE），包括其潛在空間（Latent Space）的構建、重參數化技巧（Reparameterization Trick）以及 KL 散度損失項的意義。隨後，深入講解瞭生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs），包括判彆器（Discriminator）與生成器（Generator）的博弈過程，並分析瞭 WGAN、DCGAN 等改進模型如何解決訓練不穩定的問題。 第八章：無監督與自監督學習 在標注數據稀缺的背景下，本章探討瞭無監督學習（Unsupervised Learning）和自監督學習（Self-Supervised Learning）的關鍵方法。無監督方麵，討論瞭自動編碼器（Autoencoders）及其變體（如去噪自動編碼器、稀疏自編碼器）用於特徵提取和降維。自監督方麵，重點剖析瞭對比學習（Contrastive Learning）範式，例如 SimCLR 和 MoCo 等框架如何通過設計代理任務（Pretext Tasks）從數據本身中學習有用的錶示。 第九章：圖神經網絡（GNN）基礎 鑒於現實世界數據中大量存在圖結構（如社交網絡、分子結構），本章介紹瞭圖神經網絡的基礎理論。闡述瞭如何將深度學習方法擴展到非歐幾裏得空間。詳細介紹瞭圖捲積網絡（Graph Convolutional Networks, GCNs）中的信息聚閤（Message Passing）機製，並討論瞭圖注意力網絡（Graph Attention Networks, GATs）如何引入注意力機製來動態地權衡鄰居節點的重要性。 第四章：模型部署、可解釋性與倫理考量 本部分關注理論模型如何轉化為實際係統，以及伴隨而來的工程與社會問題。 第十章：高效模型推理與邊緣計算 本章側重於將訓練好的大型模型部署到實際應用環境中。討論瞭模型壓縮技術，如權重剪枝（Pruning）、量化（Quantization，從浮點到低精度整數）以及知識蒸餾（Knowledge Distillation），以減小模型體積和計算需求。探討瞭利用硬件加速器（如 GPU、TPU）進行高效推理的策略，並簡要涉及瞭模型在移動或嵌入式設備上部署的技術挑戰。 第十一章：深度學習模型的可解釋性（XAI） 隨著模型復雜度的增加，理解模型決策過程變得至關重要。本章係統介紹瞭模型可解釋性（Explainable AI, XAI）的必要性與方法。深入講解瞭局部解釋方法，如 LIME 和 SHAP 值，它們用於揭示單個預測的依據。同時，討論瞭全局解釋方法，包括 CAM（Class Activation Mapping）及其變體 Grad-CAM，用於可視化網絡關注的輸入區域。 第十二章：前沿挑戰與未來展望 本章總結瞭當前深度學習研究麵臨的關鍵挑戰，包括如何有效處理長尾分布數據、如何構建真正具備魯棒性和安全性的模型（對抗性攻擊防禦）。最後，展望瞭神經形態計算、神經符號方法（Neuro-Symbolic AI）等新興領域，為讀者指明瞭未來的研究方嚮。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在尋找一種替代傳統方法（比如遺傳算法或模擬退火）的現代啓發式算法時發現瞭這本書。目前我手頭上的一個項目，涉及到一個高維特徵空間中的超參數搜索，現有的貝葉斯優化方法在處理某些離散與連續混閤的變量空間時錶現不佳，收斂速度也令人擔憂。我希望這本書能深入探討多維粒子群優化在處理這類混閤搜索空間時的獨特優勢和具體策略。例如，它是否提齣瞭針對離散變量的更新機製，或者如何動態調整粒子的速度和位置因子以適應搜索空間的結構變化？我更看重的是算法的“靈活性”和“可調性”。如果書中能詳細分析不同參數設置（如慣性權重、認知和社會學習因子）如何影響算法的全局探索能力與局部開發能力之間的平衡，並且給齣在不同復雜度數據集下的參數推薦策略，那這本書對我來說就具有極高的實用價值，能直接指導我改進當前的項目性能。

評分☆☆☆☆☆

從目錄的結構來看，這本書似乎花瞭相當大的篇幅來構建理論基礎，這讓我感到一絲謹慎，因為我更偏嚮於實踐導嚮的閱讀體驗。不過，高質量的理論鋪墊是理解高級應用的前提。我尤其好奇作者是如何構建“多維”概念的，它僅僅是增加瞭粒子的維度數量，還是對粒子間的交互機製和信息共享方式進行瞭根本性的重構？如果這本書能清晰地闡述不同維度之間的耦閤關係如何影響搜索效率，並引入一些先進的維度約減或子空間搜索策略到PSO框架中，那它無疑是為優化理論做齣瞭重要貢獻。我希望能看到它如何處理那些具有復雜非綫性約束條件的優化問題，因為現實世界中的數據問題很少是無約束的。總而言之，我對它在理論深度和工程廣度之間找到平衡點的能力抱有很高的期待，希望它能成為我工具箱中一個強大且可靠的新增工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版質量給我留下瞭不錯的初步印象，紙張的質感很好，這對於需要反復查閱公式和圖錶的專業書籍來說至關重要。我特意翻閱瞭幾頁關於“模式識彆”中應用的部分，發現它似乎並沒有局限於簡單的綫性模型，而是深入到瞭更復雜的聚類分析和圖像特徵提取的範疇。這讓我感到驚喜，因為傳統的優化書籍往往隻關注於迴歸或基礎分類問題。我特彆關注的是書中如何處理多目標優化問題，因為在很多實際的模式識彆任務中，我們往往需要在準確率、計算復雜度和模型可解釋性之間進行權衡，這本質上就是一個多目標優化過程。如果作者能夠引入Pareto最優集的概念，並結閤多維PSO的變體來解決這類衝突，這本書的價值將呈幾何級數增長。我對這種跨學科的整閤非常感興趣，期待它能提供一個統一的優化框架來解決看似分散的機器學習難題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的算法工程師，我對市麵上關於優化算法的書籍已經涉獵不少，很多都流於錶麵，隻是簡單羅列公式和僞代碼。但這本書的“應用”二字讓我抱有一絲期待。我更關注的是如何將這些理論工具無縫集成到現有的工程流程中去。例如，如何高效地並行化多維PSO的計算，以便處理TB級彆的數據集？書中是否提供瞭關於GPU加速的討論，或者至少是關於如何利用分布式計算架構來優化粒子群搜索效率的實踐指導？我對那些僅僅停留在理論推導，卻缺乏工程實現細節的書籍是持保留態度的。如果這本書能提供一些實際的軟件庫接口或者性能對比數據，比如它與傳統的梯度下降法在特定非凸優化問題上的實際運行時間差異，那將非常寶貴。我希望它不僅僅是學術上的探討，更能成為一本能指導實際項目落地的“工具手冊”，讓讀者在麵對復雜的、非綫性的、高維度的優化挑戰時，能夠迅速找到切實可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實引人注目，那種深邃的藍色調配上跳躍的粒子群意象，初看便讓人感覺它蘊含著前沿且復雜的理論。我是在一個技術論壇上偶然看到彆人推薦的，說這本書對於理解現代優化算法如何深度賦能數據科學領域非常有幫助。雖然我目前主要關注的是深度學習框架的實戰應用，但對於底層優化算法的深入探索一直是我知識體係中的一塊短闆。這本書的標題本身就點明瞭其核心——“多維粒子群優化”，這立刻吸引瞭我，因為它暗示著對傳統PSO算法的拓展和在更高維度問題上的應用，而機器學習和模式識彆正是典型的多維優化難題。我非常期待它能清晰地闡述從基礎粒子群算法到多維擴展的數學原理，特彆是如何有效地處理高維搜索空間中的局部最優陷阱。如果書中能有足夠的案例分析，展示這些算法在實際數據分類或特徵選擇任務中的性能提升，那將是極大的加分項。從目錄的側麵信息來看，它似乎對算法的收斂性和魯棒性有深入探討，這正是我希望看到的，而非僅僅停留在概念層麵。