Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Honkela, Timo; Duch, Wlodzislaw; Girolami, Mark

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2011-8-2

价格:USD 95.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642217340

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• Springer
• ML
• ANN
• 2011
• Artificial Neural Networks
• Machine Learning
• ICANN
• Computational Intelligence
• Pattern Recognition
• Cognitive Computing
• Neuroscience
• Deep Learning
• Algorithms
• Computer Science

深度学习的基石：现代计算范式与未来展望 图书名称： 深度学习的基石：现代计算范式与未来展望 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨现代计算科学中最具革命性的领域之一——深度学习的理论基础、核心算法、前沿应用及其对未来技术图景的深刻影响。我们着眼于从根本上理解信息处理的本质，超越传统的统计学习模型，进入由多层非线性变换构成的复杂网络结构。本书的目标读者是具有一定数学和计算机科学背景的科研人员、工程师、研究生，以及任何对下一代智能系统抱有强烈好奇心的专业人士。 第一部分：计算范式的演进与深度学习的理论根基 本部分首先回顾了人工智能和机器学习领域自早期符号主义到连接主义，再到当前深度学习浪潮的宏大叙事。我们详细剖析了图灵机模型的局限性，以及在处理高维、非结构化数据时的挑战。随后，我们将焦点转向人工神经网络（ANNs）的数学建模基础。 1.1 信息表征与特征学习的革命： 传统的机器学习方法高度依赖于手工设计的特征工程。本书批判性地分析了这一过程的瓶颈，并引入表征学习（Representation Learning）的核心思想。我们深入探讨了分布式表征（Distributed Representations）的优势，阐明了为什么多层网络结构能够自动地从原始数据中提取出具有语义意义的、层次化的特征。我们用严谨的数学语言解释了核方法（Kernel Methods）与深度网络在特征空间映射上的根本区别。 1.2 优化理论的深度探究： 深度学习的成功在很大程度上依赖于高效的优化算法。本章细致入微地讲解了梯度下降法（Gradient Descent）的变体，包括SGD、动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及最终的Adam优化器的内在机制和收敛性分析。我们不仅关注一阶方法的应用，还探讨了高斯-牛顿法（Gauss-Newton）和列文伯格-马夸特算法（Levenberg-Marquardt）在某些特定网络结构（如线性网络或浅层网络）中的应用潜力与局限性。对于损失函数的选择，我们分析了交叉熵、均方误差以及针对特定任务（如对比学习）设计的特定损失函数在信息论层面的含义。 1.3 反向传播算法的数学推导与计算效率： 反向传播（Backpropagation）是训练深层网络的核心。我们从链式法则（Chain Rule）在计算图上的应用出发，对该算法进行了清晰、无歧义的推导。此外，我们还将反向传播与自动微分（Automatic Differentiation）的通用框架相结合，解释了现代深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）如何高效地管理计算图，实现对复杂函数梯度的精确计算。我们还讨论了计算图的动态性与静态性对内存管理和并行计算的影响。 第二部分：核心深度网络架构与模型设计 本部分系统地介绍了当前主流的、在不同应用领域取得突破的深度学习架构。每种架构的介绍都涵盖了其动机、结构细节、关键创新点以及理论上的优势。 2.1 卷积神经网络（CNNs）：空间层次结构的构建者： 我们深入剖析了卷积层（Convolutional Layers）如何利用权值共享（Weight Sharing）和稀疏连接（Sparse Connectivity）的原则来捕获局部相关性。本书详细比较了LeNet、AlexNet、VGG、Inception以及残差网络（ResNet）的演进路径。特别地，我们对残差连接（Residual Connections）进行了深入的数学分析，阐明了它们如何有效缓解梯度消失问题（Vanishing Gradients），使深度网络的训练成为可能。此外，本书还探讨了不同池化操作（Pooling Operations）的有效性及其对平移不变性的贡献。 2.2 循环神经网络（RNNs）与序列建模的挑战： 针对时序数据的处理，我们介绍了循环神经网络（RNNs）的基本结构。随后，本书重点剖析了标准RNN在处理长距离依赖性（Long-Term Dependencies）时遭遇的梯度爆炸与消失问题。这自然引出了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的机制。我们对LSTM中的遗忘门、输入门和输出门的激活函数和门控机制进行了细致的功能性解构，并对比了它们在处理自然语言、时间序列预测等任务上的性能差异。 2.3 Transformer架构：注意力机制的登峰造极： 本书将大量篇幅用于介绍Transformer模型及其核心创新——自注意力机制（Self-Attention）。我们详细解释了多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程，包括如何通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的交互来计算上下文相关的权重。我们还分析了位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息方面的必要性和实现方式，并对比了其与RNN/CNN在并行计算能力上的巨大优势。 第三部分：深度学习的前沿议题与工程实践 本部分将目光投向当前研究的热点领域，并讨论了将理论模型转化为可靠工程系统的关键技术。 3.1 生成模型：数据分布的逼近： 本书对生成对抗网络（GANs）的机制进行了详尽的阐述，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈论视角。我们分析了原始GAN的训练不稳定性问题，并探讨了WGAN（Wasserstein GAN）、条件GAN（cGAN）等改进版本如何通过引入不同的度量标准来稳定训练过程。此外，我们也涵盖了变分自编码器（VAEs）的概率图模型基础，以及它们在潜在空间（Latent Space）结构化方面的独特优势。 3.2 正则化、泛化与模型可解释性： 为了确保模型在未见数据上的表现，正则化至关重要。我们探讨了Dropout（及其在贝叶斯深度学习中的概率解释）、权重衰减（Weight Decay）、批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练和提高泛化能力方面的作用。在模型可解释性（XAI）方面，本书讨论了梯度可视化技术（如Grad-CAM）和特征重要性度量方法，旨在揭示“黑箱”内部的决策过程。 3.3 资源效率与未来计算： 随着模型规模的爆炸性增长，计算资源的需求达到了前所未有的高度。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术在实现模型压缩和加速推理方面的实践效果。最后，我们展望了神经形态计算（Neuromorphic Computing）和类脑计算的潜力，探讨了事件驱动（Event-driven）系统如何可能为下一代超低功耗智能提供新的硬件基础。 总结： 本书力求在理论的严谨性和实践的指导性之间找到平衡点，不仅教授读者“如何”训练深度网络，更重要的是解释“为什么”这些方法有效。通过对核心数学原理的深入挖掘和对最新架构的全面梳理，本书为读者构建了一个坚实的知识框架，以应对和塑造人工智能领域的未来发展。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

拿到《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》这本著作，我的脑海中立刻浮现出2011年那个机器学习领域正在经历深刻变革的时代。这本书以国际神经网络会议（ICANN）论文集的形式，为我们呈现了当年学术界在神经网络和机器学习领域的最新研究动态。作为一名希望深入理解相关技术的读者，我尤其关注书中关于神经网络模型理论的探索，比如，在当时，研究者们是如何思考如何设计出更具表现力、更易于训练的网络结构的？是否有关于新型网络层的提出，亦或是对现有经典网络（如CNN、RNN）的改进和拓展？此外，我对书中关于机器学习算法在特定应用场景下的解决方案同样充满兴趣。例如，在那个时期，针对图像识别、模式识别、数据挖掘等问题，有哪些创新的算法和技术被提出？它们在实际应用中取得了怎样的效果？这本书的价值在于它汇集了第一手的、未经“稀释”的研究成果，这使得我们可以直接接触到研究者们的原始想法和实验数据。我希望通过阅读这本书，能够梳理出当时机器学习领域的研究脉络，并且能够从中学习到那些具有前瞻性的理论和方法，为我当前的学习和研究提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对神经网络和机器学习的理论基础颇为看重的读者，这本书《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》无疑是一个极具吸引力的选项。它代表了2011年国际神经网络大会上的最新研究成果，因此，内容上必然是兼具深度与广度的。我尤其关注那些关于神经网络模型的新颖设计、优化算法的改进，以及在各种复杂任务中应用的最新进展。这本书不是简单地罗列知识点，而是通过一系列经过同行评审的论文，展示了研究者们是如何通过严谨的实验和分析来验证他们的想法的。这对于我这样希望深入理解技术原理的读者来说，至关重要。我期待能够从这些论文中学习到更高级的数学建模技巧，以及如何设计出更有效的训练策略来解决现实世界中的问题。这本书所汇集的，不仅仅是算法，更是研究者们的思维方式和解决问题的路径。我想，通过研读这些论文，我能够更好地理解那些看似复杂的模型背后的逻辑，并且能够培养出一种批判性思维，去评估和改进现有的机器学习方法。这本书为我提供了一个宝贵的学习机会，让我能够站在巨人的肩膀上，去探索这个充满活力的领域。

评分☆☆☆☆☆

《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》这本书，在我手中，更像是一张通往2011年那个AI研究黄金时代的地图。这本书集合了当年ICANN会议上最具代表性的学术论文，它不是一本教你“怎么做”的指南，而是展示了当时“已经做到了什么”以及“正在探索什么”。我特别希望能从书中一窥当时关于神经网络核心理论的研究进展，比如，在模型构建上，有哪些新的激活函数、连接方式或者网络拓扑结构被提出？在训练优化方面，又有哪些新的算法能够帮助模型更快、更有效地收敛？而且，我一直对机器学习在各个领域的实际应用抱有浓厚的兴趣，所以，书中关于图像处理、自然语言理解、生物信息学等方面的研究成果，是我非常期待的内容。这本书的精髓在于它提供了一个真实的学术交流现场，让我们能够看到来自世界各地的研究者们是如何思考、如何实验、如何得出结论的。这是一种非常宝贵的学习体验，因为它不仅传递了知识，更传递了一种严谨的科学探索精神。我想，通过阅读这本书，我能够更好地理解当前许多机器学习技术是如何一步步发展而来的，并且从中获得宝贵的灵感，为我自己的学习和研究方向提供新的启示。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被其严谨的学术风格所吸引。这是一本典型的会议论文集，意味着它汇集了当时该领域内最活跃、最具创新性的研究成果。翻阅目录，可以看到涵盖了从基础理论到应用实践的广泛主题，从经典的感知机、多层感知机，到当时可能已经崭露头角的深度学习架构，再到各种具体的应用场景，如图像识别、自然语言处理、生物信息学等等。作为一名希望在机器学习领域有所建树的研究者，我深知理解核心理论的重要性。这本书无疑为我提供了一个绝佳的机会，让我能够接触到众多顶尖研究者对于神经网络和机器学习的深刻洞察。我尤其关注那些关于新型网络结构、训练优化算法以及模型可解释性的论文，因为这些往往是推动领域向前发展的关键。会议论文的特性也意味着内容会更加聚焦和前沿，可能包含一些尚未在期刊上发表的最新研究，这对于想要保持技术敏感度的读者来说，具有极高的价值。这本书不仅仅是一堆技术文档的集合，更是一个时代的学术缩影，它记录了2011年，研究者们是如何思考、如何创新，以及如何将理论付诸实践的。我希望通过阅读这本书，能够汲取更多的灵感，为自己的研究方向寻找新的突破口，并且能够更好地理解当前许多流行的机器学习技术是如何一步步演进而来的。

评分☆☆☆☆☆

手中这本《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》，仿佛是2011年那个机器学习领域蓬勃发展的时代里，一次重要的学术结晶。作为一本汇集了国际神经网络会议（ICANN）最新研究成果的论文集，它必然包含了当年该领域最前沿、最深入的探讨。我特别期待能够从书中一览当时关于神经网络模型理论的最新进展。例如，关于如何设计更深层、更复杂的神经网络结构，如何有效解决梯度消失/爆炸问题，以及如何提升模型的泛化能力，在那一年有哪些新的思路被提出？同时，我也对书中涵盖的机器学习算法在实际应用中的案例非常感兴趣。无论是图像识别、语音处理，还是自然语言分析，亦或是生物信息学、金融建模等领域，当时的研究者们是如何运用神经网络和机器学习来解决实际问题的？这本书的价值在于它提供了一个“时间胶囊”，让我能够直接接触到2011年那个时期最前沿的研究成果和学术思想。我希望能从中学习到那些奠定当前许多热门技术基础的原创性思想，并且能够从中汲取灵感，为我自己在机器学习领域的学习和实践提供更坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本厚重的《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》了，翻开目录，那些熟悉又陌生的名词扑面而来，像是在开启一段久违的探索之旅。这本书汇集了2011年国际神经网络会议（ICANN）的精华，光是看作者名单，就知道这是学术界的“大牛”们贡献的心血。对于我这样一个对深度学习和神经网络充满好奇，但又总觉得理论基础不够扎实的读者来说，这本书简直就是一座宝藏。它不仅提供了最前沿的研究成果，更重要的是，它似乎能够填补我在理解那些复杂的算法时常常感到的知识鸿沟。我特别期待能深入了解一下，在那个时期的研究者们是如何看待神经网络的演进，他们提出了哪些新的模型架构，又在解决哪些具体问题上取得了突破。这本书的出版年份正好是机器学习开始真正走向大众视野的关键时期，我想，这里面一定有很多里程碑式的论文，能够让我一窥这个领域从萌芽到繁荣的轨迹。我已经迫不及待地想深入到那些论文的细节中去，尝试去理解那些数学公式背后的直观意义，以及那些算法在实际应用中所展现出的强大能力。即使有些内容可能需要反复研读，但我相信，通过这本书，我能够建立起一个更加坚实和系统的知识体系，从而更好地把握未来机器学习的发展趋势。这本书的体量和内容深度，无疑会是一次充满挑战但又极具价值的学习经历。

评分☆☆☆☆☆

手中这本《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》，仿佛是2011年那个时期，神经网络和机器学习研究领域的一份珍贵年鉴。它不是一本面向初学者的入门教程，而是一本充满挑战和深度的学术论文集，汇集了当年ICANN会议上那些最前沿、最受关注的研究成果。对于我而言，这本书最吸引人的地方在于其内容的“原生态”——即便是多年后阅读，也能感受到研究者们在当时所面临的技术难题和他们为了解决这些难题而付出的智慧结晶。我非常期待能够深入了解书中关于各种新型神经网络模型的设计理念，例如，在当时，对于如何构建更深层次的网络，如何有效防止梯度消失或爆炸，以及如何提高模型的泛化能力，有哪些创新的方法被提出？此外，我也对书中关于机器学习算法在实际问题中的应用案例非常感兴趣，比如，在生物信息学、金融预测、机器人控制等领域，有哪些具有开创性的应用尝试？这本书为我提供了一个绝佳的机会，让我能够近距离地观察和学习那些奠定了当前机器学习领域基石的研究。它需要我投入大量的精力去理解那些复杂的数学推导和实验设计，但我相信，通过细致的研读，我能够更深刻地理解机器学习的底层逻辑，并且能够从中汲取宝贵的学术营养。

评分☆☆☆☆☆

这本书，在我手中，更像是一扇通往过去学术世界的大门。2011年，正是机器学习，特别是深度学习，在经历了“AI寒冬”后，开始重新焕发活力的关键时期。《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》这本书，以其会议论文集的形式，为我们生动地再现了那个时代的学术图景。当我浏览目录时，我仿佛能感受到当时研究者们对于人工智能复兴的兴奋与期待。那些论文，或许其中包含着如今我们耳熟能详的算法的早期雏形，又或许提出了某些在当时看来极其大胆却又富有前瞻性的想法。这本书吸引我的地方在于，它不是一本教科书，它不会按照逻辑顺序为你铺陈知识，而是将各个研究团队的独立探索成果汇集在一起，这恰恰能展现出科学研究的“野蛮生长”和多元性。我希望能够从中找到一些关于特定算法在早期是如何被提出和验证的案例，了解它们在最初阶段面临的挑战以及如何克服的。同时，我也对当时的研究者们是如何进行模型评估和结果分析的感兴趣，这能够帮助我理解不同研究范式的优劣。这本书的价值在于它提供了第一手的研究资料，让读者能够跳出当前的成熟理论框架，去思考那些奠定基础的原始想法。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》这本书，我仿佛穿越回了2011年，那个机器学习领域正经历着一场深刻变革的时代。这本书作为国际神经网络会议（ICANN）的论文集，无疑汇集了当时最顶尖的研究者们在神经网络和机器学习领域的最新思考和成果。我对于书中关于神经网络模型架构创新的部分尤为感兴趣。例如，在那一年，是否已经有关于深度学习模型的新颖设计被提出？研究者们是如何探索更有效的网络层组合方式、激活函数选择，以及如何提升模型的收敛速度和泛化能力的？此外，这本书在机器学习算法的应用方面，也一定会带来很多启发。我想了解，在2011年，研究者们是如何将这些理论知识应用于解决实际问题的，比如，在图像识别、模式识别、数据挖掘等领域，有哪些突破性的应用案例？这本书的独特之处在于，它提供的是第一手的、未经“加工”的学术研究成果，这让读者能够更直接地感受到科学研究的脉搏。我希望通过细致研读，能够深入理解那些开创性的理论和方法，并且能够从中获得灵感，为自己未来的学术探索提供方向。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《Artificial Neural Networks and Machine Learning - ICANN 2011》这本书时，我感受到了一种沉甸甸的学术分量。这不仅仅是一本技术书籍，更是2011年国际神经网络领域学术界的一次集体发声。它汇集了来自世界各地的顶尖研究者们在当年提出的最新、最有价值的研究成果。对于我这样一名深度学习的爱好者，这本书就像是一张地图，指引着我探索神经网络和机器学习发展历程中的重要节点。我非常好奇，在那一年的学术会议上，有哪些关于神经网络结构的新突破，例如，当时的卷积神经网络、循环神经网络是否已经有了更深入的研究和应用？又或者，是否有关于新型激活函数、损失函数或是优化器的提出？更重要的是，我想了解这些理论研究是如何与实际应用相结合的，例如，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，有哪些创新的解决方案被提出？这本书的价值在于它提供了“活生生”的研究案例，让我能够看到理论是如何被提出、验证和应用的。我希望能从中学习到研究者们的严谨态度和创新思维，并且能够从中获得启发，为自己未来的学习和研究指明方向。这本书的体量和内容深度，无疑需要我投入大量的精力和时间去钻研，但我相信，这份付出是值得的。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆