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出版者:東華

作者:張斐章．張

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003年10月07日

价格:NT$ 400

装帧:

isbn号码:9789574832200

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 人工智能
• 算法
• 理论
• 实践
• Python
• TensorFlow

智能系统的前沿探索：面向未来的计算范式 本书深入探讨了信息处理与决策制定领域的一系列基础理论、关键技术与前沿应用，旨在为读者构建一个宏大而精密的知识框架，以理解和构建下一代智能系统。全书结构严谨，内容覆盖面广，从信息论的基石到复杂系统的建模，再到实际的工程实现，层层递进，力求全面展现当前计算科学与人工智能交叉领域的最新动态。 第一部分：信息论与复杂系统的基础建模 本书的开篇聚焦于信息量化与系统复杂性的数学基础。我们将首先回顾经典的信息论，重点解析香农熵、互信息在度量系统不确定性和信息传输效率中的核心作用。在此基础上，内容迅速转向对复杂系统的建模方法论。这包括对非线性动力学的深入探讨，如何利用相空间重构技术揭示高维数据的内在结构，以及耗散结构理论在描述自组织现象中的应用。 我们详细阐述了随机过程理论在处理时间序列数据中的必要性，特别是马尔可夫链的精确构建与稳态分析。对于工程实践而言，卡尔曼滤波及其非线性扩展（如扩展卡尔曼滤波 EKF和无迹卡尔曼滤波 UKF）被作为处理含有噪声观测数据的核心工具进行详尽论述，重点解析了其在状态估计与系统辨识中的具体步骤和收敛性分析。 此外，本书并未忽略图论在描述关系结构中的重要性。从网络拓扑分析到中心性度量（如度中心性、介数中心性、接近中心性），我们展示了如何通过图结构来理解信息流、影响力的传播路径以及系统的鲁棒性。 第二部分：优化理论与算法设计 构建任何智能系统都离不开优化。本部分将系统的、数学化的方法介绍求解复杂优化问题的理论与工具。内容涵盖了凸优化的基础，包括对偶理论、KKT条件，这些是理解许多现代机器学习算法收敛性的关键。 针对大规模和非凸优化问题，本书重点介绍了一阶和二阶优化方法。详尽讨论了梯度下降法（GD）的局限性，进而引入了随机梯度下降（SGD）及其变种，如动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam，并深入剖析了它们在处理高维参数空间时的性能差异和收敛机制。 对于需要全局最优解的问题，本书系统阐述了启发式搜索算法，包括模拟退火（Simulated Annealing）的物理学基础和参数调优，以及遗传算法（Genetic Algorithms）的编码、交叉和变异操作在组合优化中的应用。 此外，本书对约束优化进行了专项讨论，特别是拉格朗日乘数法在工程约束条件下的应用，以及内点法在处理大规模线性规划和二次规划问题时的效率优势。 第三部分：信息表示与数据驱动模型 随着数据量的爆炸式增长，如何有效地从数据中提取、编码和表示信息成为核心挑战。本部分聚焦于数据降维、特征提取与概率建模。 在降维方面，我们首先深入解析了主成分分析（PCA）的数学推导和几何意义，以及独立成分分析（ICA）在分离混合信号中的独特优势。对于高维非线性数据的处理，流形学习方法如Isomap和t-SNE被详细介绍，侧重于它们如何保持局部或全局结构。 概率建模方面，本书强调贝叶斯理论在不确定性推理中的地位。详细讲解了贝叶斯网络（Bayesian Networks）的构建、条件概率的计算和推断算法（如吉布斯采样）。对于参数估计，我们比较了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的适用场景与偏差。 此外，隐马尔可夫模型（HMM）被作为处理序列数据的经典工具进行深入剖析，重点解析了前向-后向算法用于概率计算和维特比算法（Viterbi Algorithm）用于最优序列解码。 第四部分：系统集成与前沿交叉应用 本书的最后一部分将理论与实践相结合，探讨如何将前述工具集成到复杂的工程系统中，并展望了多个关键的应用方向。 在控制理论的视角下，我们探讨了鲁棒控制的设计原则，特别是$mathcal{H}_{infty}$ 控制器的设计思路，以确保系统在面对模型不确定性和外部干扰时仍能保持稳定性能。对于时间延迟系统，我们分析了时滞对系统稳定性的影响以及相应的补偿策略。 在信号处理方面，本书详细介绍了傅里叶变换（FT）的离散版本——快速傅里叶变换（FFT）在频谱分析中的高效应用，以及小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析和瞬态信号捕捉上的优势。 最后，本书的视野拓展到计算几何与可视化。讨论了如何使用三角剖分技术进行空间数据的有效划分，以及蒙特卡洛方法在模拟复杂物理过程和评估高维积分中的强大能力。我们通过实际案例，展示了如何结合优化、概率和信息论的知识，设计出能够解决实际工程挑战的智能决策支持系统。全书旨在培养读者从底层数学原理到高层系统设计的完整思考链条。

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这本书的封面设计真是太引人注目了，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。我拿到手的时候，那种厚重感也让人觉得内容一定很扎实。我本来对这个领域了解不多，但光是翻阅目录，我就能感觉到作者在结构安排上的用心。每一章节的标题都像是为我这个初学者量身定做的，既有理论的基础介绍，也有大量的实际案例分析，这让我对学习过程充满了期待。我特别喜欢它在排版上的处理，图文并茂，很多复杂的公式和概念都配上了清晰的插图，这对于理解抽象的知识点至关重要。我感觉这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导着我进入这个充满挑战又极具魅力的领域。我打算先从基础概念入手，然后逐步深入到那些更前沿的应用部分，相信这本书的深度和广度能满足我未来很长一段时间的学习需求。

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我特别喜欢这本书所展现出的那种面向未来的视野。它并没有仅仅停留在对经典算法的梳理上，而是用相当大的篇幅探讨了当前研究热点和尚未解决的难题，比如可解释性、鲁棒性等方面。这些前瞻性的讨论，让我对这个领域未来的发展方向有了更清晰的预判。书中对一些新兴概念的引入和阐述，不仅做到了概念的清晰界定，更重要的是探讨了它们可能带来的颠覆性影响。这让我觉得这本书的价值是动态的，它不仅教授了现有的知识，更是在培养读者预见未来的能力。对于任何渴望走在技术浪潮最前沿的人来说，这本书提供了一个极佳的瞭望台，让人能够站在巨人的肩膀上，看得更远，思考得更深。

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这本书的学术严谨性毋庸置疑，它在理论深度上达到了一个非常高的水准。对于那些希望深入研究底层数学原理的研究生或学者而言，这本书提供了坚实的理论基础。它对某些关键假设的讨论非常深入，并且清晰地指出了现有方法的局限性，这对于启发我们思考和探索新的研究方向至关重要。我注意到作者在引用文献方面也做得非常全面和规范，每一处关键结论都有据可查，这体现了作者严谨的治学态度。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位顶尖的教授进行高阶研讨，它挑战了我原有的认知边界，迫使我必须用更批判性的眼光去看待已有的技术方案。对于追求学术前沿的读者，这本书无疑是一座难以逾越的知识高峰。

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坦白说，我一开始对阅读技术性这么强的书籍是有点抗拒的，总觉得会像啃硬骨头一样枯燥乏味。但这本书完全颠覆了我的看法。它的叙事风格非常流畅，作者似乎很擅长将那些晦涩难懂的数学原理，用一种非常贴近直觉的方式来解释。我特别欣赏它在阐述核心算法时的那种“抽丝剥茧”的功力，每一个步骤的推导都清晰可见，不会让人有“怎么突然就得出这个结论”的困惑。而且，书中穿插的那些历史背景和发展脉络的介绍，让整个理论体系变得有血有肉，不再是孤立的公式堆砌。这种叙事手法极大地提升了阅读的趣味性，我常常读着读着就忘了时间，感觉自己不是在学习，而是在听一个精彩的故事。对于想要真正理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的读者来说，这本书的价值无可估量。

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作为一名急于将理论应用于实际工作的工程师，我最看重的是书籍的实操指导性。这本书在这方面做得相当出色。它没有停留在纸上谈兵的层面，而是紧密结合了当下工业界最热门的应用场景。我尤其关注了其中关于模型优化和部署的章节，那些代码示例不仅详尽，而且注释非常到位，几乎是手把手教你如何从零开始搭建一个可用的系统。我试着跟着书中的步骤跑了一个小型项目，结果非常顺利，这极大地增强了我的信心。书中对于不同框架和工具的选择也给出了非常中肯的比较分析，这对于我们在项目初期做技术选型时提供了宝贵的参考意见。这本书无疑是一本实战手册，它弥补了纯理论书籍在实践指导上的不足，是技术人员案头必备的工具书。

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