Applying Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Kordon, Arthur

出品人:

页数:481

译者:

出版时间:

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9783540699101

丛书系列:

图书标签:

计算智能
机器学习
人工智能
优化算法
数据挖掘
模式识别
神经网络
模糊逻辑
进化计算
算法

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具体描述

The flow of academic ideas in the area of computational intelligence is impacting industrial practice at considerable speed. Practitioners face the challenge of tracking, understanding and applying the latest techniques, which often prove their value even before the underlying theories are fully understood. This book offers realistic guidelines on creating value from the application of computational intelligence methods. In Part I, the author offers simple explanations of the key computational intelligence technologies: fuzzy logic, neural networks, support vector machines, evolutionary computation, swarm intelligence, and intelligent agents. In Part II, he defines the typical business environment and analyzes the competitive advantages these techniques offer. In Part III, he introduces a methodology for effective real-world application of computational intelligence while minimizing development cost, and he outlines the critical, underestimated technology marketing efforts required. The methodology can improve the existing capabilities of Six Sigma, one of the most popular work processes in industry. Finally, in Part IV the author looks to technologies still in the research domain, such as perception-based computing, artificial immune systems, and systems with evolved structure, and he examines the future for computational intelligence applications while taking into account projected industrial needs. The author adopts a light tone in the book, visualizes many of the techniques and ideas, and supports the text with notes from successful implementations. The book is ideal for engineers implementing these techniques in the real world, managers charged with creating value and reducing costs in the related industries, and scientists in computational intelligence looking towards the application of their research.

机器智能应用：从理论基石到前沿实践本书聚焦于构建、部署和优化下一代智能系统的核心技术与方法论，深入探讨驱动当前人工智能浪潮的基石理论、算法创新以及在工业、科研和社会治理中的具体应用范例。 --- 第一部分：智能系统的理论基础与建模范式本部分旨在为读者构建一个坚实的理论框架，理解现代计算智能的本质、局限性与发展方向。我们摒弃对单一工具的盲目推崇，转而关注构建稳健、可解释智能系统的底层数学和逻辑结构。第一章：从符号逻辑到概率图模型：知识表示的演进本章首先回顾了早期人工智能中基于规则和逻辑推理的系统（如专家系统）的优势与瓶颈。随后，重点转向现代智能系统赖以生存的概率论基础。我们详尽阐述了概率图模型（PGMs）的理论框架，包括贝叶斯网络（BNs）和马尔可夫随机场（MRFs）的构建、参数学习和推理算法（如信念传播、最大后验概率估计）。讨论的重点在于如何使用这些模型来处理不确定性下的决策制定，并深入分析了其在因果关系发现中的潜力与挑战。第二章：优化理论：智能学习的数学引擎智能系统的核心在于“学习”，而学习的本质是优化。本章系统梳理了用于训练复杂模型的数学优化技术。内容涵盖凸优化基础、梯度下降及其变体（SGD、Adam、Adagrad），以及二阶方法（牛顿法、拟牛顿法）在特定场景下的应用。更重要的是，我们探讨了非凸优化在深度学习中的实际挑战，例如鞍点问题、局部极小值逃逸策略，并引入了基于随机微分方程的优化理论，为理解现代学习过程提供了更精细的视角。第三章：信息论与复杂性度量信息论是量化信息、熵和模型复杂度的核心工具。本章探讨了香农熵、互信息、KL散度和交叉熵在模型选择和训练目标函数设计中的作用。重点关注如何利用最小描述长度（MDL）原则来平衡模型的拟合度和泛化能力，并介绍相对熵在度量不同概率分布差异性方面的应用，为理解模型压缩和特征选择提供了理论依据。 --- 第二部分：核心算法的深度剖析与工程实现本部分将焦点从理论推导转向主流算法的内部机制、性能瓶颈以及高效的工程实现策略。第四章：人工神经网络的结构与训练动力学本章对现代人工神经网络（ANNs）的结构进行深入剖析，包括卷积网络（CNNs）、循环网络（RNNs）及其变体（LSTM、GRU）。我们不满足于介绍网络架构，而是侧重于其内部的信号流动、激活函数的选择对梯度传播的影响，以及初始化策略的重要性。特别地，本章详细分析了批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程，并讨论了模型容量与训练数据规模之间的关系。第五章：无监督表示学习与数据维度压缩在数据标注成本高昂的背景下，无监督学习成为关键技术。本章深入探讨了数据降维和特征提取的现代方法。内容包括主成分分析（PCA）的非线性扩展——核PCA；自编码器（Autoencoders, AEs）及其变体，如去噪自编码器（DAEs）和变分自编码器（VAEs）。我们着重比较了通过重建误差驱动的表示学习与通过对抗性训练驱动的生成模型（GANs）在捕获数据流形结构上的差异。第六章：决策智能与强化学习的原理强化学习（RL）是构建自主决策系统的核心。本章系统地介绍了RL的马尔可夫决策过程（MDP）框架。内容覆盖了值迭代、策略迭代，以及基于模型的（如动态规划）和无模型的方法。重点讲解了蒙特卡洛方法、时序差分（TD）学习（Sarsa, Q-learning）的收敛性证明。此外，本章详细分析了策略梯度方法（REINFORCE）以及Actor-Critic架构（如A2C, A3C）如何有效地解决高维动作空间和连续控制问题。 --- 第三部分：前沿领域：构建可信赖与高效的智能体本部分面向当前研究热点，探讨如何使智能系统更加可靠、易于解释，并在复杂、动态的环境中有效运作。第七章：可解释性与因果推断在智能系统中的角色随着智能系统影响力的增强，"黑箱"模型的透明度成为必要条件。本章探讨了模型解释技术（XAI）。内容包括局部解释方法（如LIME, SHAP）如何揭示单个预测背后的特征贡献，以及全局解释方法（如特征可视化、注意力机制分析）。更进一步，本章探讨了如何从纯粹的统计相关性推向因果推理，介绍反事实解释和Do-calculus在构建更具鲁棒性决策模型中的应用。第八章：联邦学习与分布式智能的隐私保护机制在数据分散化和隐私法规日益严格的今天，分布式训练成为主流范式。本章详细介绍了联邦学习（FL）的架构、通信效率挑战以及同步策略（如FedAvg）。核心讨论集中在如何在模型聚合过程中保障参与方的数据隐私，深入分析了差分隐私（DP）技术在梯度和模型更新层面的应用，以及安全多方计算（MPC）在保护通信内容方面的潜力。第九章：面向现实世界的智能体：鲁棒性与对抗性防御一个部署在真实环境中的智能体必须能够抵御意外的扰动和蓄意的攻击。本章分析了模型的脆弱性来源，特别是对抗性样本的生成机制（如FGSM, PGD）。随后，本章聚焦于防御策略，包括对抗性训练、梯度掩蔽技术以及认证鲁棒性（Certified Robustness）的理论边界。讨论的最终目标是为设计在噪声和对抗性干扰下仍能保持高性能的系统提供工程指导。 --- 本书面向对象：本书适合具有一定数学和计算机科学基础的研究生、资深软件工程师以及致力于深入理解和创新现代智能系统底层机理的从业人员。它旨在提供一套严谨的、贯穿理论与实践的知识体系，而非停留在对现有工具库的简单介绍。