具体描述
应用回归分析，ISBN：9787300037578，作者：何晓群，刘义卿编著
深度学习在复杂系统建模中的前沿探索 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最富活力和前景的方向之一：深度学习模型在处理高度非线性、高维度的复杂系统建模问题中的应用。我们旨在为对机器学习、模式识别、大数据分析以及特定行业应用（如金融工程、生物信息学、气候科学和工业控制）感兴趣的研究人员、工程师和高级学生提供一套系统、深入且实用的知识框架和实践指南。 本书的理论深度与应用广度并重，不仅详尽阐述了核心深度学习架构的数学原理和计算效率，更侧重于如何将这些理论工具转化为解决实际复杂问题的有效策略。我们摒弃了对基础神经网络概念的冗余介绍，而是将重点放在提升模型性能、增强模型可解释性以及应对真实世界数据挑战的尖端技术上。 第一部分：复杂系统建模的理论基石与挑战 第一章：超越传统模型的局限性 本章首先回顾了经典统计模型（如线性回归、时间序列分析中的ARIMA模型）在面对高维特征空间、异构数据源以及内在非线性的复杂现象时所暴露出的局限。随后，我们引入了“复杂系统”的定义范畴，强调其涌现性、自组织性和不可分解性，并论证了深度学习模型——凭借其多层非线性变换能力——成为有效近似这些复杂映射函数的必然选择。 第二章：深度神经网络的数学重构 深入剖析了当前主流深度学习架构（CNN, RNN, Transformer）的核心激活函数、损失函数设计背后的优化理论。重点讲解了现代优化算法（如AdamW、L-BFGS的变体）如何克服深度网络训练中的梯度消失/爆炸问题。此外，本章还详细探讨了信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）如何指导网络层级结构的压缩与特征提取效率的优化。 第三章：高维数据的高效表示学习 本章探讨了“表示学习”（Representation Learning）的精髓。我们不仅覆盖了传统的自编码器（AE）及其变体（如DAE, VAE），更侧重于对比学习（Contrastive Learning）在无监督和自监督场景下的最新进展。特别是，如何利用SimCLR、MoCo等框架，在缺乏精确标签的情况下，学习到具有高语义区分度的特征向量，这对于处理大规模未标注的科学数据集至关重要。 第二部分：前沿深度学习架构与应用策略 第四章：序列数据的动态建模：进阶循环网络与注意力机制 针对具有内在时间依赖性的复杂系统（如金融市场波动、天气演变），本章深入研究了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的优化变体。核心内容集中在Transformer架构，特别是其多头自注意力机制如何有效地捕捉远距离依赖关系，并将其应用于长程时间序列预测和事件序列的因果推断。讨论了稀疏注意力机制在高计算成本问题上的解决方案。 第五章：图结构数据与关系推理 许多复杂系统（如社交网络、分子结构、物理连通性）本质上是图结构。本章系统介绍了图神经网络（GNN）的家族，包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）以及空间-时间图网络（STGNN）。重点阐述了消息传递机制（Message Passing Paradigm）的数学形式，并展示了如何利用GNN进行链路预测、节点分类和图级别的生成建模。 第六章：生成模型在数据增强与系统模拟中的应用 本章专注于深度生成模型，包括生成对抗网络（GANs）的最新发展（如StyleGAN、WGAN）及其在合成高保真数据方面的能力。此外，还探讨了扩散模型（Diffusion Models）在复杂分布拟合上的优越性，并展示了如何利用这些生成模型进行高保真的物理模拟替代、合成罕见事件数据，以克服真实数据采集成本高昂的瓶颈。 第三部分：模型的可信赖性、效率与可解释性 第七章：深度学习的鲁棒性与对抗性防御 随着深度模型被集成到关键决策系统中，模型的鲁棒性成为首要考量。本章深入研究了对抗性攻击的机理，包括白盒与黑盒攻击策略。随后，系统介绍了如何通过对抗性训练、梯度掩码以及规范化技术来增强模型的防御能力，确保模型在面对输入微小扰动时仍能保持预测的稳定性。 第八章：可解释性人工智能（XAI）在科学发现中的作用 在复杂系统研究中，“黑箱”模型是不可接受的。本章详细考察了多种后验可解释性方法（如LIME、SHAP值）的计算原理及其在模型决策分解中的局限。更重要的是，本章强调了内在可解释模型的设计，例如基于注意力权重流动的因果路径分析，以及如何利用模型内部表示层来揭示底层物理或生物学机制。 第九章：高效能训练与硬件优化 针对训练超大规模模型所需的巨大计算资源，本章探讨了模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和低秩分解。此外，还分析了分布式训练策略（如数据并行与模型并行）在现代集群环境下的实现细节，以及混合精度训练如何显著提升GPU/TPU的吞吐量，加速复杂模型迭代。 总结与展望 全书最后部分对当前深度学习在复杂系统建模中的前沿趋势进行了总结，并展望了联邦学习、因果推断与深度学习融合等可能开辟新研究方向的交叉领域。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和前沿的实践视野，鼓励将先进的AI技术应用于解决人类面临的最具挑战性的科学与工程问题。
作者简介
何晓群，男，1954年6月生于西安。1985至1987年在中国科学院应用数学研究所师从方开泰先生学习应用数理统计，获理学硕士学位。九三学社中国人民大学支社主委。现为中国人民大学统计学院教授，博士生导师，中国人民大学6Sigma质量管理研究中心主任，日本国立山口大学、香港浸会大学、台湾辅仁大学访问教授。摩托罗拉和美国六西格玛国际学院认证讲师，中国现场统计研究会常务理事，副秘书长，中国现场统计研究会多元统计分析分会理事长。
刘文卿，中国人民大学统计学院六西格玛质量管理研究中心副主任，获得国家质量监督检验检疫总局认证的质量工程师职业资格培训教师，中国质量协会聘任的质量管理技术方法课程教师。
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