The Consistent Preferences Approach to Deductive Reasoning in Games pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Asheim, Geir B.

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2005-10

价格:$ 134.47

装帧:HRD

isbn号码:9780387262352

丛书系列:

图书标签:

Game Theory
Deductive Reasoning
Rationality
Preference
Consistency
Logic
Decision Theory
Epistemology
Artificial Intelligence
Economics

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具体描述

"The Consistent Preferences Approach to Deductive Reasoning in Games" presents, applies, and synthesizes what my co-authors and I have called the 'consistent preferences' approach to deductive reasoning in games. Briefly described, this means that the object of the analysis is the ranking by each player of his own strategies, rather than his choice. The ranking can be required to be consistent (in different senses) with his beliefs about the opponent's ranking of her strategies. This can be contrasted to the usual 'rational choice' approach where a player's strategy choice is (in different senses) rational given his beliefs about the opponent's strategy choice. Our approach has turned out to be fruitful for providing epistemic conditions for backward and forward induction, and for defining or characterizing concepts like proper, quasi-perfect and sequential rationalizability. It also facilitates the integration of game theory and epistemic analysis with the underlying decision-theoretic foundation.

好的，这是一份关于一本虚构图书的详细介绍，该书名为《多模态学习在复杂系统建模中的应用》，严格遵循您的要求，不提及您提供的原书名，内容详实，旨在呈现一本专业的学术著作的风格。 --- 书名：《多模态学习在复杂系统建模中的应用》作者： [此处可填写真实或虚构的作者姓名] 出版社： [此处可填写真实或虚构的出版社名称] 出版年份： [当前年份或虚拟年份] ISBN: [虚拟ISBN号] --- 图书简介：多模态学习在复杂系统建模中的应用主题聚焦与时代背景在当前信息爆炸的时代背景下，现实世界中的复杂系统——无论是生物医学、金融市场、环境科学还是先进制造——其数据特征越来越呈现出高度异质性和多源性的特点。单一模态的数据（如纯文本、纯图像或单一时间序列）往往无法完整捕捉系统的内在动态和相互作用机制。传统的建模方法在处理这种跨模态信息的融合与推理时，往往力不从心。《多模态学习在复杂系统建模中的应用》正是在这一背景下应运而生的一部前沿著作。本书系统性地探讨了如何利用深度学习的前沿技术，特别是多模态学习范式，来构建能够有效整合和解释来自不同感官通道数据的复杂系统模型。全书的理论深度和工程实践广度兼备，为研究人员、工程师和高级学生提供了一套全面的方法论和工具箱。核心内容架构本书的结构设计旨在实现从基础理论到高级应用的平稳过渡，共分为六大部分，二十章内容。第一部分：多模态数据基础与表征学习本部分奠定了全书的理论基石。首先，详细阐述了复杂系统中常见的多模态数据类型，包括但不限于：高光谱图像与雷达数据融合、自然语言描述与传感器信号的关联、以及结构化知识图谱与非结构化文本信息的整合。随后，重点深入探讨了跨模态嵌入（Cross-Modal Embedding）的技术。内容涵盖了对比学习（Contrastive Learning）在建立模态间语义对齐中的应用，如InfoNCE损失函数的优化策略。此外，还详细解析了联合表征（Joint Representation）与互补表征（Complementary Representation）的数学构建，分析了如何通过张量分解和流形学习方法，在低维空间中有效捕捉不同模态间的共享信息和特异性信息。第二部分：模态间对齐与融合策略理解了单模态的表征后，第二部分的核心在于“连接”这些不同的信息流。本书全面回顾并创新性地评估了主流的融合策略： 1. 早期融合（Early Fusion）：在特征提取阶段即进行数据拼接或线性组合，并分析其在噪声敏感性方面的局限。 2. 晚期融合（Late Fusion）：在模型做出独立预测后，通过决策级投票或加权平均进行结果整合，重点讨论了如何设计鲁棒的权重分配机制。 3. 中间层融合（Intermediate Fusion）：这是本书的重点，详细介绍了基于注意力机制（Attention Mechanism）的动态融合方法。包括自适应的跨注意力（Cross-Attention）网络，该网络能够根据当前任务的需求，动态调整不同模态信息流的权重和交互强度，确保信息流的有效“对话”。第三部分：生成式多模态建模复杂系统建模往往需要预测未来状态或生成合理的解释。本部分专注于利用多模态数据进行高保真内容生成。内容涵盖了条件生成对抗网络（Conditional GANs）在图像-文本生成中的最新进展，特别是如何利用循环一致性损失（Cycle Consistency Loss）来保证生成内容在不同模态间的一致性。此外，本书还详细介绍了基于变分自编码器（VAEs）的多模态隐空间插值技术，这对于理解系统状态的连续变化至关重要。例如，在材料科学中，如何从分子结构数据生成预测的光谱响应。第四部分：因果推断与可解释性对于复杂系统，仅仅获得高精度预测是不够的，理解“为什么”发生至关重要。本书将多模态学习与结构因果模型（SCM）相结合，探讨如何从多源数据中识别潜在的因果关系而非仅仅是相关性。内容包括：如何利用时间序列模态来验证基于文本描述的假设因果链；使用反事实分析（Counterfactual Analysis）来评估移除某一模态输入对系统输出的影响；以及采用基于梯度归因的解释技术（如Integrated Gradients），来量化不同模态特征对最终预测结果的贡献程度，为模型的可信赖性提供理论支撑。第五部分：前沿应用案例研究本部分通过三个深度定制的案例，展示多模态建模的实战威力： 1. 神经影像学与临床病历融合诊断：如何结合MRI图像、EEG时间序列和电子病历中的自然语言描述，实现对阿尔茨海默症早期、多维度、高准确率的预测。 2. 智慧城市交通流预测：融合卫星遥感图像（宏观路网）、车载GPS数据（微观轨迹）和社交媒体情绪（突发事件），构建超前一步的交通拥堵预测模型。 3. 机器人感知与决策制定：在机器人操作系统中，整合视觉（RGB-D）、触觉（力反馈）和本体感觉数据，实现对复杂物理交互任务的鲁棒规划。第六部分：面向未来：鲁棒性、效率与联邦学习最后一部分展望了该领域的未来挑战。重点讨论了在数据标签稀疏或存在偏差的情况下，如何通过弱监督和半监督的多模态学习策略来提高模型的鲁棒性。同时，鉴于复杂系统数据往往涉及隐私敏感信息，本书详述了联邦多模态学习的架构设计，确保数据不出域的情况下完成全局模型的有效训练，兼顾模型性能与数据安全合规性。本书特点理论与实践并重：不仅提供了扎实的数学基础，更提供了大量基于PyTorch/TensorFlow的伪代码和实现细节指导。跨学科视野：内容横跨人工智能、系统科学、认知科学和应用工程学，适合多领域的研究者阅读。前沿性：大量吸收了近三年顶会（如NeurIPS, ICML, CVPR, ACL）的最新成果，确保读者站在学科最前沿。《多模态学习在复杂系统建模中的应用》不仅是一本参考书，更是一份指导未来研究方向的蓝图，它将为处理日益复杂的世界信息提供强有力的计算工具。