Computational Intelligence in Multimedia Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hassanien, Aboul Ella (EDT)/ Abraham, Ajith (EDT)/ Kacprzyk, Janusz (EDT)

出品人:

页数:556

译者:

出版时间:

价格:1614.00 元

装帧:

isbn号码:9783540768265

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 多媒体处理
• 机器学习
• 图像处理
• 视频处理
• 模式识别
• 人工智能
• 数据挖掘
• 信号处理
• 深度学习

好的，这是一份关于一本名为《计算智能在多媒体处理中的应用》的图书的详细简介，该书内容聚焦于使用计算智能技术解决多媒体数据处理中的复杂问题，但完全不涉及“Computational Intelligence in Multimedia Processing”这一特定书名中的所有内容。 --- 图书简介：智能系统与数据驱动的未来 书名： 智能系统与数据驱动的未来：算法、架构与应用实践 作者： [此处可填入虚构的作者或专业领域专家] 出版社： [此处可填入虚构的学术出版社] ISBN： [此处可填入虚构的ISBN] 页数： 约 950 页 --- 内容概述 本书深入探讨了现代人工智能（AI）领域中，特别是那些侧重于决策制定、复杂模式识别和高维数据分析的子领域。它并非专注于传统的媒体内容分析（如图像、视频或音频的直接特征提取），而是将重点放在构建、优化和部署能够处理非结构化、动态变化的数据流的智能框架上。全书结构严谨，从理论基础到工程实现，为读者提供了一套全面的知识体系，用以理解和应用先进的计算范式来解决现实世界中的复杂挑战。 本书的核心目标是弥合理论深度与实际工程需求之间的鸿沟，探讨如何利用机器学习、深度学习（不特指多媒体相关应用）、强化学习以及优化算法等工具，来设计出更具适应性、鲁棒性和效率的智能系统。 第一部分：基础理论与优化算法 本部分奠定了整个智能系统设计所需的数学和计算基础。我们首先回顾了现代统计学习理论的关键概念，包括泛化能力、偏差-方差权衡，并引入了构建高效模型所需的高级优化技术。 第 1 章：高级优化技术在建模中的作用 本章详细介绍了非凸优化问题在现代机器学习中的应用。重点讨论了随机梯度下降（SGD）及其变体（如Adam, RMSProp）的收敛性分析和实际调优策略。此外，还涵盖了拉格朗日乘子法、KKT条件在约束优化问题中的应用，以及如何将这些工具应用于训练大型神经网络的参数空间搜索。 第 2 章：概率图模型与不确定性量化 本章聚焦于如何用概率模型来表示和推理系统中的不确定性。我们探讨了贝叶斯网络、马尔可夫随机场（MRF）的结构学习与推断算法，特别是变分推断（Variational Inference）和MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的局限性与适用场景。书中强调了在数据不完整或噪声较大的环境中，如何通过概率建模来增强系统的决策可靠性。 第 3 章：信息论在特征选择中的应用 超越传统的香农熵，本章深入研究了互信息、条件互信息以及Kullback-Leibler（KL）散度在指导特征空间降维和模型压缩中的应用。我们提出了一种基于最大相关最小冗余（mRMR）原则的迭代特征选择框架，用于处理高维特征集，旨在提升模型训练的效率和可解释性。 第二部分：深度学习架构与模型泛化 第二部分转向当前最活跃的领域——深度学习。然而，本书的侧重点在于通用深度架构的设计、训练机制的创新以及模型泛化的理论探究，而非特定类型数据的处理。 第 4 章：通用深度神经网络的结构设计 本章分析了卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）的通用结构优势。我们深入探讨了残差连接、注意力机制（Attention Mechanism）在不同深度网络层级中的作用，并介绍了如何设计具有特定计算效率要求的网络拓扑，例如如何权衡模型的深度与宽度以优化计算资源利用。 第 5 章：迁移学习与领域适应 在实际部署中，模型往往需要在不同但相关的任务或数据分布上泛化。本章详细阐述了迁移学习的理论框架，包括特征空间迁移、模型参数微调策略以及领域自适应（Domain Adaptation）的最新进展，如最大均值差异（MMD）和对抗性领域对齐技术。 第 6 章：生成模型与数据合成的新范式 本书探讨了生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在复杂数据分布建模方面的潜力。讨论的重点在于如何控制生成过程以满足特定的统计约束，而非直接生成具体的媒体内容。我们分析了 Wasserstein GANs (WGANs) 及其在稳定训练过程中的贡献，并介绍了它们在模拟复杂系统行为方面的应用潜力。 第三部分：强化学习与决策系统 第三部分将焦点转移到序列决策问题，研究智能体如何在动态环境中通过试错学习来最大化长期回报。 第 7 章：深度强化学习的算法基础 本章系统地介绍了策略梯度方法（Policy Gradient）、基于价值的方法（如DQN及其变体）以及Actor-Critic架构。我们详细剖析了Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和 Proximal Policy Optimization (PPO) 等先进算法的设计哲学，特别关注它们如何平衡探索与利用，以及如何处理高维状态空间。 第 8 章：多智能体系统与协作学习 现实世界中的许多问题涉及多个相互作用的决策主体。本章探讨了多智能体强化学习（MARL）的挑战，包括非平稳环境、信用分配问题。我们分析了集中式训练/分散式执行（CTDE）范式，并讨论了如何设计通信协议以促进智能体间的有效协作。 第 9 章：离线强化学习与安全决策 与传统的在线 RL 不同，离线 RL（Batch RL）允许智能体仅从预先收集的数据集中学习最优策略，这在安全关键领域至关重要。本章讨论了如何解决数据分布偏移（Distribution Shift）问题，以及如何利用不确定性估计来确保策略的保守性。 第四部分：系统部署与可解释性 最后一部分关注如何将成熟的智能模型转化为可靠、透明的生产系统。 第 10 章：模型压缩与高效推理 部署在资源受限环境（如边缘设备）中的智能系统需要极高的效率。本章介绍了模型剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在大幅减小模型体积和推理延迟，同时最小化性能损失。 第 11 章：可解释性人工智能（XAI）的机制 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章侧重于后验解释技术，如LIME和SHAP值，用于量化输入特征对模型预测的贡献。此外，我们也讨论了模型内部机制的透明化，如激活可视化和梯度反向传播分析，以建立用户信任。 第 12 章：鲁棒性与对抗性防御 本章探讨了智能系统面对蓄意攻击时的脆弱性。我们详细分析了对抗性样本的生成原理，并介绍了针对这些攻击的防御策略，包括对抗性训练、梯度掩码和输入去噪技术，以确保系统在真实世界复杂条件下的可靠运行。 --- 本书的特色 1. 深度聚焦于底层计算逻辑： 规避了对特定媒体类型（如图像分类、自然语言理解等）的表面应用描述，转而深入剖析支撑这些应用背后的优化、学习和推理机制。 2. 算法驱动的叙事结构： 每一章节都以一个核心的计算问题（如非凸优化、不确定性建模、序列决策）为中心展开，而非以应用领域划分。 3. 理论与实践的紧密结合： 书中不仅有严格的数学推导，还包含了大量的伪代码和算法流程图，指导读者如何将理论转化为可执行的代码框架。 本书适合于从事复杂系统建模、算法研究、高级数据科学以及需要构建下一代智能决策系统的工程师和研究人员。它提供了一个坚实的基础，使读者能够灵活地将计算智能技术应用到任何需要数据驱动的复杂问题领域。

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