Models of Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Amer Psychological Assn

作者:Lubart, Todd I.

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:

价格:$ 45.14

装帧:HRD

isbn号码:9781557989710

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 认知科学
• 计算模型
• 智能体
• 深度学习
• 神经网络
• 强化学习
• 知识表示
• 推理

深度学习的先驱与未来：迈向通用人工智能的探索 本书深入剖析了现代人工智能领域中，特别是深度学习范式下的核心理论、前沿技术及其在复杂问题求解中的应用。我们着重探讨了如何构建更具鲁棒性、可解释性和泛化能力的智能系统，而非仅仅局限于特定任务的性能优化。 第一部分：基础理论的再审视与深化 本书首先对奠定现代深度学习基石的经典理论进行了系统性的回顾与批判性分析。我们不再满足于对卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）架构的简单介绍，而是深入探讨了这些模型背后的数学原理——特别是张量代数、概率图模型与信息论的交叉点。 1. 梯度、优化与收敛的非线性动力学： 详细阐述了随机梯度下降（SGD）及其变体（如AdamW、Ranger）在处理高维、非凸损失函数时的内在机制。重点分析了学习率调度策略如何影响全局最优解的搜索路径，以及动量项如何充当一种“模拟退火”过程，帮助模型逃离局部极小值。我们引入了更复杂的二阶优化方法（如L-BFGS在特定场景下的应用）的理论框架，并讨论了其在大规模模型训练中面临的内存与计算瓶颈的克服之道。 2. 表征学习的本质： 表征（Representation）是智能的基石。本书超越了简单的特征提取，着重探讨了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）如何通过设计精巧的代理任务（Pretext Tasks），迫使网络学习到具有更高语义密度和更低冗余度的内在数据结构。我们对对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR和MoCo）的理论基础进行了深入的几何解释，强调了在高维嵌入空间中，正负样本对的设计是如何有效引导模型构建判别性特征空间的。 3. 规范化（Normalization）与模型稳定性的耦合： 批量归一化（BatchNorm）的成功并非偶然。本书探讨了不同规范化技术（如LayerNorm, InstanceNorm, GroupNorm）在不同网络结构（如Transformer vs. CNN）中的适用性差异。我们探讨了规范化层如何调节网络内部的协变量漂移，以及这种调节对优化过程稳定性的关键作用，特别是对于超深网络结构的训练稳定性。 第二部分：架构创新与涌现能力 本部分将焦点投向当前最热门的通用架构——Transformer，并扩展至更具效率和适应性的新兴结构。 4. Transformer：从序列到世界的统一： 我们不再仅仅停留在注意力机制（Attention Mechanism）的公式层面，而是剖析了自注意力（Self-Attention）作为一种“动态图结构”的本质。如何通过多头注意力（Multi-Head Attention）并行地捕获输入序列中的不同关系视角？我们详细分析了位置编码（Positional Encoding）的局限性，并对比了旋转位置嵌入（RoPE）等更具平移不变性（Translation Invariance）的编码方案，及其对长距离依赖建模的提升。此外，对稀疏注意力机制（Sparse Attention）的研究，旨在解决二次方复杂度带来的计算瓶颈，为处理超长上下文序列提供了理论支撑。 5. 扩散模型（Diffusion Models）的概率论基础与生成艺术： 扩散模型作为生成领域的新星，其核心在于逆转一个逐步增加噪声的过程。本书系统梳理了前向扩散过程的马尔可夫链特性，并深入探究了如何使用神经网络（通常是U-Net架构）去准确估计噪声分布（$epsilon$-prediction）。我们对比了基于能量的模型（EBMs）与扩散模型在生成质量和样本多样性上的权衡，并讨论了如何通过改进采样策略（如DDIM）显著加快生成速度。 6. 混合专家系统（MoE）与有效容量扩展： 面对参数量爆炸的问题，MoE架构提供了一种扩展模型容量而不显著增加计算成本的有效途径。我们详细解释了门控网络（Gating Network）如何动态地选择激活特定的专家网络（Experts）。核心挑战在于如何确保专家的平衡负载（Load Balancing）和防止知识集中于少数几个专家。本书提供了负载平衡损失函数的数学推导及其在实际训练中的调优经验。 第三部分：超越性能指标：可信赖与可解释的AI 真正的智能系统必须是透明和可靠的。本部分探讨了将AI融入关键决策领域所必须面对的工程与伦理挑战。 7. 对抗鲁棒性与可防御性学习： 深度学习模型对微小、人眼不可察觉的扰动异常敏感。我们从几何角度分析了对抗样本的生成原理，即它们往往沿着损失函数的梯度上升最快的方向存在。本书着重介绍了如何通过对抗训练（Adversarial Training）来平滑决策边界，以及如何利用随机化和平滑技术来增强模型的防御能力。 8. 模型的可解释性（XAI）方法论： 理解“为什么”与知道“是什么”同等重要。我们不仅介绍LIME、SHAP等局部解释方法，更关注全局解释的构建，例如通过概念激活向量（Concept Activation Vectors, TCAV）来量化模型对特定高层概念的依赖程度。此外，对模型内部表征空间的几何结构分析，帮助我们揭示网络是如何形成层次化语义特征的。 9. 因果推断与反事实推理： 纯粹的相关性学习无法实现真正的智能决策。本书探讨了如何将结构因果模型（SCM）的框架引入到深度学习中。通过学习潜在的因果图，系统可以回答“如果输入变量发生改变，输出会如何？”的反事实问题，这是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步，使得系统能够进行更可靠的规划与干预。 结论：通往通用性的路径 全书以对未来研究方向的展望收尾。我们强调，未来的突破将不会仅仅依赖于更大规模的数据或更深的层级，而将更多地依赖于架构设计中对效率、可组合性（Compositionality）和内在因果理解的追求。本书旨在为读者提供一套坚实的理论工具箱，以应对下一代智能系统所带来的复杂挑战。

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