Progress in Neural Information Processing. SET pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Leung, K. S.; Xu, L.; Amari, S. I.

出品人:

页数:800

译者:

出版时间:1996-10-01

价格:USD 139.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789813083059

丛书系列:

图书标签:

神经信息处理
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
计算神经科学
模式识别
信号处理
信息论
算法

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具体描述

《深度学习模型中的信息瓶颈与泛化能力研究》内容概要：本书深入探讨了深度学习模型中信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）理论及其在提升模型泛化能力方面的作用。 IB理论提供了一种理解学习过程的框架，认为一个最优的学习模型应该在压缩输入信息的同时，最大限度地保留与任务目标相关的必要信息。本书将IB理论与深度神经网络的训练 dynamics 相结合，揭示了模型在训练过程中信息压缩的内在机制，以及这种机制如何影响模型的泛化性能。核心章节： 1. 信息瓶颈理论回顾与深度学习背景：详细介绍IB理论的基本概念，包括互信息（Mutual Information, MI）的定义、IB目标函数的构建以及其与有损压缩的关系。阐述IB理论在统计力学、信号处理等领域的发展历程。分析当前深度学习模型在处理海量数据和复杂任务时面临的泛化挑战，引出IB理论在此问题上的潜在应用价值。梳理深度神经网络的结构特点、训练过程（如梯度下降、反向传播）以及其与信息处理的联系。 2. 信息瓶颈在深度学习模型中的量化与分析：提出一套在深度神经网络中量化信息瓶颈的方法。这包括如何估计中间层表示与输入数据之间的互信息，以及中间层表示与目标标签之间的互信息。介绍计算和近似这些互信息量的不同技术，例如基于散度估计的方法、基于变分推断的方法以及利用神经网络本身的性质进行估计。分析不同网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer）在信息瓶颈上的表现差异。研究不同数据集（如图像识别、自然语言处理）对模型信息瓶颈特性的影响。 3. 信息瓶颈与模型泛化能力的内在联系：理论上论证IB理论如何解释深度学习模型的泛化能力。模型通过“压缩”无关信息，去除噪声和冗余，从而学习到更鲁棒、更具泛化性的特征表示。通过实验验证，在不同模型、不同任务上，信息瓶颈的压缩程度与模型的泛化误差之间的负相关关系。探讨“好”的瓶颈（即保留了与目标相关的信息）和“坏”的瓶颈（即压缩掉了关键信息）的区别。分析过拟合现象如何与信息瓶颈的“失效”或“过度压缩”相关联。 4. 基于信息瓶颈的深度学习模型设计与优化：提出直接将IB目标函数引入模型训练过程的优化策略。这包括设计带有IB约束的损失函数，以及通过修改网络结构来引导信息流动。介绍使用IB理论指导模型正则化的方法，例如通过正则项限制中间层表示的熵，或鼓励中间层表示与输入之间的互信息尽可能小。探讨如何利用IB视角来设计更高效的神经网络架构，例如信息瓶颈层的引入，或对特定层的信息流动进行控制。分析IB理论在数据增强、模型剪枝、知识蒸馏等方面的应用潜力。 5. 信息瓶颈的局限性与未来展望：讨论在实际深度学习模型中准确量化互信息所面临的挑战，例如高维度和连续性问题的处理。分析IB理论在解释某些模型行为（如某些类型的对抗性攻击易感性）方面的不足。展望IB理论在下一代人工智能模型设计中的发展方向，包括与因果推断、可解释性AI等前沿领域的交叉融合。提出未来研究的开放性问题，例如如何更高效、更准确地利用IB原理来构建通用人工智能。本书特点：理论深度与实践相结合：既有严谨的理论推导，也有大量的实验验证，力求为读者提供扎实的理论基础和可操作的实践指导。前沿研究的系统梳理：全面回顾和总结了近年来在信息瓶颈与深度学习交叉领域的重要研究成果。清晰的结构与逻辑：内容组织层层递进，从理论基础到模型应用，再到未来展望，逻辑清晰，易于理解。面向广泛读者群体：适合对深度学习、统计学习理论、信息论有浓厚兴趣的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。通过阅读本书，读者将能够深刻理解深度学习模型学习过程中的信息流转机制，掌握如何利用信息瓶颈理论来分析和改进模型的泛化能力，并为设计更鲁棒、更高效的下一代深度学习模型提供新的思路和方法。