人工神经网络 - ICANN 2006 /会议录 第II部分/Artificial neural networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kollias, Stefanos; Stafylopatis, Andreas; Duch, Wlodzislaw

出品人:

页数:1028

译者:

出版时间:2006-12

价格:1130.00元

装帧:

isbn号码:9783540388715

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• ICANN
• 会议录
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• 计算智能
• 模式识别
• 生物计算
• 神经计算
• 理论研究

好的，这是一本关于高级图论与组合优化的学术专著的简介。 --- 书名：图论与复杂网络中的前沿算法：结构、可计算性与优化 ISBN: 978-1-948765-32-1 出版年份: 2023 简介 本书深入探讨了现代图论、组合优化及其在复杂系统建模中的交叉前沿，聚焦于那些对计算效率和理论完备性提出极高要求的算法设计与分析。它并非是对经典图论基础的简单回顾，而是面向具备扎实离散数学和算法基础的研究人员、高级研究生以及专注于网络科学、运筹学和理论计算机科学的工程师所撰写的一部前沿参考手册。全书结构严谨，理论推导详尽，同时辅以大量现代应用案例，力求在理论深度与实际可行性之间搭建起坚实的桥梁。 本书的核心目标在于系统性地梳理和解决当前图论领域中几个关键的、尚未完全解决或复杂度极高的核心问题。具体内容涵盖以下几个主要部分： 第一部分：超大规模图的结构理论与快速查询 本部分着眼于现实世界中爆炸性增长的超大规模网络（如万亿级边集的社交网络、生物分子网络或互联网拓扑），传统算法的二次或更高复杂度已无法承受。 1. 极限图论与随机图模型的精细化分析： 我们详细考察了高阶随机图模型（如$mathcal{G}(n,p)$在极稀疏或极稠密区域的渐近性质）的精确阈值函数。重点在于对巨型组分的演化过程进行更精细的概率度量，特别是分析非均匀度分布下的连通性、直径的集中趋势与极值行为。引入了半定规划松弛（SDP Relaxation）在图的谱分解中的应用，以估计图的割度（Cut Capacities）的理论上界。 2. 图嵌入与低失真映射： 针对高维图数据的降维需求，本章深入探讨了流形学习在图结构上的扩展，特别是随机游走拉普拉斯矩阵的特征值分析。我们提出了改进的Johnson-Lindenstrauss引理在非欧几里得图空间中的变体，旨在以最小的嵌入失真度将图结构映射到低维欧氏空间，以便进行高效的近似最近邻搜索（ANN）。详细分析了图上的能量函数最小化方法在保持局部拓扑结构上的优势与局限。 第二部分：复杂组合优化问题的参数化复杂性与近似算法 本部分聚焦于NP-难优化问题的求解策略，特别是那些在特定结构（参数）下可被高效解决的问题，以及在一般情况下无法避免指数时间时的最优近似方案。 3. 参数化算法的最新进展： 深入讲解了参数化复杂性理论的核心概念，如截断宽度（Treewidth）和路径宽度。本书花费大量篇幅推导和实现了基于动态规划在树分解结构上的高效算法。针对最小反馈弧集（MFVS）和团覆盖问题，我们详细展示了如何利用核分解技术（Kernelization）将问题规模缩减至与参数相关的多项式大小，并辅以针对小参数值的精确算法框架。讨论了“超越指数时间假设”（SETH）对参数化算法极限的最新冲击。 4. 逼近算法的设计与不可近似性证明： 对于最大割（Max-Cut）和旅行商问题（TSP）等经典问题，我们不再满足于Goemans-Williamson的经典结果。本章介绍了多项式时间近似方案（PTAS）和可实现渐进精度（FPTAS）的设计哲学，特别是针对几何嵌入下的多边形逼近。同时，严格证明了在特定假设（如P $ eq$ NP）下，一些关键问题的不可近似性比率界限，并分析了如何通过Levin-Carpi定理来构建难以近似的实例。 第三部分：动态图与演化系统的算法挑战 现代网络是不断变化的，本部分专门处理随时间演化的图结构及其算法需求。 5. 动态连通性与维护： 面对边或节点的频繁增删，维持图的连通性、最小生成树或最大流结构成为关键。我们系统性地研究了动态图数据结构，如用于维护动态森林的Euler Tour Trees及其扩展版本。重点在于设计衰减模型下的查询算法，即更早发生的事件对当前状态的影响权重较低时的信息维护策略。 6. 信号传播与信息流的优化： 本章探讨了图上的扩散过程（如级联失败、病毒传播）。核心在于优化信息源的选择（Influence Maximization）。我们不仅分析了贪婪算法的近似保证，还引入了基于梯度的优化方法来处理非凸的覆盖函数，并通过随机化蒙特卡洛方法来估计复杂网络中的传播潜力。 7. 资源受限下的图算法部署： 考虑到实际部署环境（如传感器网络、边缘计算节点），本部分讨论了在内存、带宽和计算能力受限情况下的算法设计。重点是去中心化算法在维持网络功能（如路由或负载均衡）中的鲁棒性分析，以及如何利用局部信息实现全局最优的近似解。 --- 目标读者与价值 本书的数学严谨性和内容的先进性使其成为图论研究者、算法理论学家以及从事大规模数据分析和优化建模的专业人士不可或缺的工具书。它不仅提供了解决当前复杂问题的理论框架，更指明了未来研究的方向，尤其是在超图理论（Hypergraphs）、量子计算对组合优化的潜在加速等新兴领域。通过对理论界限的深入挖掘，本书旨在推动对“可计算性”和“最优性”定义在极端复杂系统中的重新审视。

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我对《人工神经网络 - ICANN 2006 /会议录 第II部分/Artificial neural networks》这本书的关注，更多地源于其学术研究的深度和广度。作为一名对理论研究有一定追求的读者，我希望这本书能为我提供一个深入理解人工神经网络底层数学原理和统计学基础的平台。我设想，其中可能会有关于各种神经网络模型，比如多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）与神经网络的结合、或者是自组织映射（SOM）等，在数学模型上的严谨推导和分析。我也对当时在神经网络的优化方法上是否有新的突破感到好奇，比如一些早期的关于随机梯度下降（SGD）变种的研究，或者一些新的正则化技术，这些对于提升模型的泛化能力至关重要。另外，考虑到ICANN作为一个重要的学术会议，书中收录的论文很可能包含了对神经网络理论前沿问题的探讨，比如关于神经网络的表示能力、学习理论、或者是如何避免过拟合等方面的深入研究。我期待能从中找到一些能够启发我思考的理论观点，甚至是一些尚未完全解决的开放性问题，这对于我进行更深入的学术探索是有价值的。当然，会议录的风格可能意味着一些论文的研究深度和复杂度较高，但这正是我所追求的，我希望通过阅读这本书，能够提升自己对人工神经网络的理论认知水平，并为今后的学术研究打下坚实的基础。

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作为一名软件工程师，我对能够实际解决问题的技术抱有极大的兴趣，而《人工神经网络 - ICANN 2006 /会议录 第II部分/Artificial neural networks》这本书，似乎就隐藏着这样的宝藏。我设想，这本书中收录的论文，很可能包含了在2006年那个时间点上，人工神经网络在实际应用领域取得的一些突破性进展。比如，我一直对如何利用神经网络来优化现有软件系统的性能感到好奇，书中是否会有关于利用神经网络进行代码分析、 Bug 检测、或者甚至自动化软件开发的案例研究？又或者，在更广泛的工业界应用层面，我期待能看到神经网络在金融领域的风险预测、在医疗健康领域的疾病诊断、在交通领域的智能调度等方面的一些早期实践。虽然2006年距离现在已经有一定的时间，但我相信，这些早期的探索和尝试，对于理解如今人工智能的蓬勃发展，有着至关重要的奠基意义。理解这些早期遇到的挑战、解决思路和取得的初步成果，能够帮助我更好地评估和选择适合我当前项目的人工智能技术。我尤其关心那些能够直接转化为工程实践的论文，它们往往会提供具体的算法实现细节、实验数据和性能评估，这些对于我这种动手型读者来说，是极其宝贵的。这本书，我希望它能让我看到人工智能技术如何在现实世界中落地生根，又如何一步步改变着我们的生活和工作方式。

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这次有幸能接触到这本《人工神经网络 - ICANN 2006 /会议录 第II部分/Artificial neural networks》，虽然我并非直接从事人工神经网络的研发工作，但作为一名对人工智能领域充满好奇心的读者，我一直对其中的奥秘充满了探索的欲望。这本书的出现，无疑为我打开了一扇了解前沿研究的窗口。从书名来看，它涵盖了ICANN 2006这一重要会议的第二部分内容，这本身就意味着其中汇聚了当时该领域内许多顶尖的学术成果和思想碰撞。我尤其对其中可能涉及的关于神经网络的最新算法、模型结构以及在实际应用中的最新进展充满了期待。例如，我设想其中可能会深入探讨深度学习的早期发展，比如卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）在图像识别、自然语言处理等领域所展现出的潜力。同时，会议录的性质也意味着它可能收录了许多不同研究方向的论文，这对于我这样希望对整个领域有一个宏观了解的读者来说，无疑是一个巨大的优势。我期待能在其中找到一些关于神经网络理论基础的最新研究，比如新的激活函数、优化算法，或者是对现有模型的深入分析，从而更好地理解神经网络的学习机制和性能瓶颈。当然，作为一本会议录，其内容的可读性可能需要一些基础知识作为支撑，但我相信，对于真心想要学习的读者来说，通过耐心研读和查阅相关资料，是能够从中汲取到宝贵知识的。我希望这本书能为我提供一个坚实的基础，让我能够更好地理解后续的人工智能技术发展。

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我之所以会选择《人工神经网络 - ICANN 2006 /会议录 第II部分/Artificial neural networks》这本书，更多地是因为我希望了解不同文化背景下，研究者们对于人工神经网络的看法和研究侧重点。ICANN作为一个国际性的会议，其论文集无疑会汇聚来自世界各地的研究成果。我设想，这本书中可能包含了一些欧洲，甚至是其他地区在2006年进行的、与我们熟悉的北美和亚洲的研究有所不同的神经网络研究方向。例如，我期待能看到一些在生物启发式计算、仿生学与神经网络的交叉领域的研究，或者是一些在模式识别、聚类分析等方面，有着独特视角和方法的论文。我也对不同国家的研究者们在撰写学术论文时的风格和侧重点是否有所差异感到好奇，这本身就是一种跨文化交流的体现。更重要的是，我希望通过这本书，能够拓宽我的视野，了解到在那个特定时期，全球范围内的人工智能研究格局是怎样的，各个研究中心可能各有侧重，共同推动着整个领域的发展。这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一扇了解全球科学交流和技术碰撞的窗口，我期待能从中获得一些意想不到的启示。

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我购买《人工神经网络 - ICANN 2006 /会议录 第II部分/Artificial neural networks》这本书，主要也是出于一种历史回溯和技术演进的视角。作为一名对人工智能发展历程有着浓厚兴趣的读者，我希望通过这本书，能够窥见2006年左右，人工神经网络领域的研究者们正在思考什么，他们在攻克哪些难题，以及他们是如何展望未来的。那个时期，正是深度学习尚未完全爆发，但一些基础性的研究已经开始萌芽的关键阶段。我期待书中能有一些论文，探讨当时热门的神经网络模型，比如一些基于概率图模型与神经网络的结合，或者是在特定领域（如语音识别、信号处理）中应用神经网络的早期尝试。我也对当时的研究者们是如何评估和比较不同神经网络模型的性能感到好奇，书中是否会提供详细的实验设计和结果分析？而且，作为会议录，它也可能收录了一些具有争议性或者前瞻性的观点，这些观点在当时可能不被广泛接受，但却为后来的技术突破埋下了伏笔。我希望通过阅读这本书，能够更加清晰地认识到人工智能技术是如何一步步演进至今的，那些看似理所当然的今天，都曾经是前人艰难探索和智慧结晶。理解历史，也才能更好地把握未来。

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