具体描述
This book contains a selection of the best papers given at an international conference on advanced computer systems. The Advanced Computer Systems Conference was held in October 2006, in Miedzyzdroje, Poland. The book is organized into four topical areas: Artificial Intelligence; Computer Security and Safety; Image Analysis, Graphics and Biometrics; and Computer Simulation and Data Analysis.
深度学习在复杂系统建模中的前沿进展 一本面向研究人员、工程师和高级学生的综合性参考书 ISBN: 978-1-0716-3456-7 --- 内容简介： 《深度学习在复杂系统建模中的前沿进展》（Frontiers in Deep Learning for Complex System Modeling）旨在全面、深入地探讨近年来深度学习技术在处理和理解高度非线性、多尺度、相互依赖的复杂系统方面所取得的突破性进展。本书超越了标准机器学习的应用范畴，专注于构建能够捕捉系统内在动态、进行鲁棒预测和指导决策制定的新型深度学习框架。 本书的独特性和核心贡献在于其跨学科的融合视角。 复杂系统广泛存在于自然科学、工程技术、经济金融乃至社会科学中，其核心挑战在于传统分析方法的局限性——无论是计算复杂度还是对高维数据的处理能力。深度学习，尤其是基于图神经网络（GNNs）、稀疏表示学习和因果推断的深度模型，正成为克服这些挑战的强大工具。 本书内容结构清晰，共分为六大部分，确保读者能够系统地掌握从基础理论到尖端应用的完整知识体系。 --- 第一部分：复杂系统建模的理论基础与挑战 本部分为后续内容的理论铺垫，重点梳理了复杂系统的核心特征（如涌现性、自组织、鲁棒性与脆弱性）以及传统建模方法的局限性。 1. 复杂系统范式回顾： 从耗散结构理论到网络科学的演进。 2. 深度学习在非线性动力学中的潜力与瓶颈： 讨论梯度消失/爆炸问题在长期时间序列预测中的表现，以及数据稀疏性对高维系统表示的影响。 3. 可解释性与鲁棒性需求： 强调在关键基础设施（如电网、交通网络）建模中，模型透明度和抗干扰能力的重要性，并初步介绍因果发现与可解释性AI（XAI）的初步交叉点。 第二部分：图神经网络（GNNs）在网络结构建模中的深化应用 复杂系统本质上是相互连接的实体网络。本部分聚焦于如何利用GNNs的拓扑感知能力来建模这些结构。 1. 动态图卷积网络（DGCNs）的最新架构： 介绍融合了时序依赖性的新型GNN变体，如基于注意力机制的Recurrent GNNs（RGNNs），用于捕获网络结构随时间的变化。 2. 异构信息网络的嵌入与推理： 针对多类型节点和多关系边的系统（如生物分子网络或社交网络），探讨如何构建统一的张量分解与深度学习结合的模型，实现更高层次的关联发现。 3. 超图学习（Hypergraph Learning）： 深入讨论如何使用超图神经网络（HGNNs）来建模多方体交互关系（大于两两连接），这对于化学反应网络和复杂供应链建模至关重要。 第三部分：深度生成模型与系统仿真 为了理解复杂系统的内在机制和可能的未来状态，我们需要强大的生成和不确定性量化工具。 1. 变分自编码器（VAEs）与标准化流（Normalizing Flows）在动力学建模中的应用： 重点介绍如何使用这些模型来学习复杂的、多模态的系统吸引子，并用于降维和状态估计。 2. 深度势场与生成式对抗网络（GANs）在微观模拟中的集成： 探讨如何利用条件GANs来生成符合特定宏观统计特性的微观粒子轨迹，例如在材料科学和流体力学中的应用。 3. 不确定性量化与贝叶斯深度学习： 介绍蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）以及更先进的贝叶斯神经网络方法，用于量化系统预测中的内在不确定性。 第四部分：因果推断与深度学习的融合 复杂系统的核心挑战之一是区分相关性与因果性。本部分专门探讨如何利用深度学习的表征能力来揭示潜在的因果结构。 1. 基于神经架构的因果发现： 讨论如DAG-RNN或结构方程模型（SEMs）与深度学习结合的方法，用于从高维观测数据中自动识别驱动变量和反馈回路。 2. 反事实分析（Counterfactual Analysis）与干预模拟： 介绍如何训练深度模型来预测在特定干预措施下（如政策调整、故障注入）系统将如何演化，这对于风险管理至关重要。 3. 时间序列中的 Granger 因果关系检验的深度学习增强： 改进传统线性方法的局限性，利用循环神经网络（RNNs）和Transformer架构进行更精细的因果顺序判断。 第五部分：跨尺度建模与多智能体系统（MAS） 现实世界的复杂系统通常涉及不同尺度上实体的交互。 1. 多分辨率分析与分层深度学习： 探讨如何设计具有不同感受野和时间尺度的深度网络组件，以同时捕获局部细节和全局涌现现象（例如，城市交通流的微观行为和宏观拥堵模式）。 2. 深度强化学习（DRL）在自适应控制中的集成： 侧重于在具有竞争或协作关系的 MAS 环境中，使用 DRL 来训练分布式智能体，以优化整体系统性能，而非仅关注个体目标。讨论分布式信用分配和非平稳环境下的学习挑战。 3. 异构数据融合： 介绍处理传感器数据、文本描述和网络拓扑信息等异构源，并将其统一输入到深度模型中进行系统状态重建的技术。 第六部分：前沿案例研究与未来展望 本部分通过具体的、具有挑战性的实际案例来展示上述技术的应用效果，并展望未来研究方向。 1. 能源系统韧性建模： 使用 DGNNs 预测分布式能源网络中的级联故障传播。 2. 生态系统动态的长期预测： 结合深度生成模型与环境时序数据，模拟气候变化对生物多样性的影响。 3. 计算瓶颈与新兴硬件： 讨论量子计算和神经形态计算对未来复杂系统建模的潜在影响，以及如何设计更高效的稀疏深度学习算法以适应现有硬件的限制。 --- 目标读者： 本书内容具有高度的理论深度和工程实用性，是信息科学、应用数学、物理学、复杂性科学以及相关工程领域的博士生、博士后研究员、资深工程师和寻求拓展研究边界的学者不可或缺的工具书。本书假设读者对基本的深度学习原理（如CNN、RNN基础）和复杂系统理论有初步了解。
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