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出版者:

作者:Kurkova, Vera; Steele, N. C.; Neruda, R.

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:

价格:1750.00

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isbn号码:9783211836514

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Neural Networks
• Genetic Algorithms
• Machine Learning
• Optimization
• Evolutionary Computation
• Artificial Intelligence
• Computational Intelligence
• Algorithms
• Computer Science
• Pattern Recognition

好的，这是一本关于“人工神经网络与遗传算法 2001”的图书简介，内容完全独立于您提到的那本书： --- 演化计算与复杂系统建模：2001 年后的前沿探索 本书聚焦于 21 世纪初复杂系统建模领域取得的关键进展，特别关注那些在计算智能和优化技术中展现出巨大潜力的理论框架与应用实践。 本书的撰写团队汇集了来自多个学科背景的资深研究人员，旨在为读者提供一个深入而全面的视角，理解在技术快速迭代的背景下，如何利用强大的计算工具解决现实世界中的棘手问题。 第一部分：概率模型与信息论的交汇 本部分深入探讨了统计学习理论在构建可靠预测模型中的核心作用。我们超越了传统的线性回归范式，重点分析了支持向量机（SVM） 在高维空间中的鲁棒性与泛化能力。书中详细阐述了核函数的选择机制及其对决策边界几何形态的影响，辅以大量的几何直观解释，而非仅仅停留在代数推导层面。 紧接着，我们对贝叶斯网络（Bayesian Networks） 进行了详尽的分析。这部分内容侧重于如何利用概率图模型来清晰地表示变量间的因果关系和依赖结构。我们探讨了结构学习（Structure Learning）的挑战，包括如何从大规模数据中推断出最优的有向无环图（DAG），以及在处理不确定性信息时，蒙特卡洛马尔可夫链（MCMC）方法在推断过程中的高效应用。 此外，本书还收录了一章关于信息几何对机器学习影响的探讨。研究人员开始认识到，概率分布空间可以被视为一个黎曼流形，这为设计更优化的学习算法提供了新的几何视角。通过引入费舍尔信息度量，我们考察了梯度下降在非欧几里得空间中的修正策略，这对于理解复杂参数空间的优化路径至关重要。 第二部分：深度学习的早期萌芽与卷积网络的兴起 虽然 2001 年深度学习尚未成为主流术语，但本书前瞻性地涵盖了多层前馈网络（MLP） 在处理非线性映射时的局限性，并引入了卷积结构的概念作为对空间数据的有效处理方案。 我们详细分析了卷积神经网络（CNN）的先驱工作，特别是它们在图像处理任务中展现出的局部连接性和参数共享的优势。书中对比了早期多层感知机（MLP）在处理高分辨率图像时面临的参数爆炸问题，并展示了如何通过构建感受野（Receptive Fields）来显著降低模型的复杂性，同时捕获空间层次特征。反向传播算法在这些多层结构中的稳定实现是本节的重点，包括对梯度消失问题的早期认识和缓解策略，如更精细的激活函数选择。 另一个关键议题是自组织映射（SOM） 的应用拓展。本书超越了经典的二维映射，讨论了如何利用高维 SOM 结合拓扑保持性（Topological Preservation）来可视化和分析复杂的、高维度的实验数据，例如在生物信息学或金融时间序列分析中的应用案例。 第三部分：演化计算的理论深化与混合优化策略 本书对演化算法（Evolutionary Computation） 进行了系统性的梳理，重点关注其在解决传统梯度优化方法力所不逮的非光滑、多模态优化问题上的独特价值。 遗传算法（GA）的参数空间调优 我们聚焦于遗传算法（GA） 的核心组件——编码方案、选择压力（Selection Pressure）的量化、交叉（Crossover）与变异（Mutation）操作的数学模型。书中特别引入了“Schema 定理”的现代解释，旨在更精确地预测哪些模式（Schema）能够在种群中有效传播。此外，详细探讨了适应度函数的构造艺术，尤其是在工程设计和调度问题中，如何将复杂的约束条件有效地编码到适应度函数中，以指导搜索过程。 进化的多目标优化（EMO） 本书将显著篇幅用于介绍多目标优化的挑战。当优化目标相互冲突时，简单的标量化方法往往会丢失关键信息。我们深入分析了帕累托最优性（Pareto Optimality） 的概念，并详细阐述了基于尺度的（如 $epsilon$-约束法）和基于支配的（如 NSGA-II 的前身思想）演化算法在寻找均匀分布的帕累托前沿集方面的策略差异。对拥挤度（Crowding Distance） 机制的引入，解释了如何维持解集的分布多样性，防止过早收敛到非代表性的局部前沿。 混合与混合智能系统 认识到单一算法的局限性，本书强调了混合智能系统（Hybrid Intelligent Systems） 的构建。我们展示了如何将演化算法的全局搜索能力与局部搜索（如模拟退火或梯度下降）的精细化能力结合起来。这种“演化混合”策略在解决 NP-难问题时表现出优越的性能，因为它能利用演化算法快速定位到潜在的优化区域，再利用局部方法进行精确的收敛。 第四部分：复杂系统的建模与应用案例研究 本部分将理论工具应用于实际问题，展示了计算智能在解决跨学科挑战中的威力。 动态系统的建模与控制 我们探讨了循环神经网络（RNN） 的基础架构，并分析了其在处理序列依赖性数据（如语音信号或金融时间序列）中的潜力与局限。书中特别讨论了 时间延迟神经网络（TDNN） 如何通过引入时间窗口来增强对长期依赖信息的捕捉能力，这是理解后续 LSTM 结构发展的基础。在控制领域，我们将演化优化技术应用于寻找复杂的非线性控制器的最佳参数集，特别是那些传统李雅普诺夫稳定性分析难以处理的系统。 优化在资源分配中的应用 书中分析了两个深入的案例研究：一是无线通信网络的资源分配问题，其中涉及功率控制和频谱效率的权衡。我们利用混合演化算法来优化基站的扇区分配和功率谱密度，以最大化系统吞吐量。二是物流调度与路径优化，重点是如何建模高度动态变化的交通网络约束，并利用改进的遗传算法找到高效率的配送路线。 结语 《演化计算与复杂系统建模：2001 年后的前沿探索》旨在激发读者对计算智能更深层次的思考。本书强调的不是单一算法的胜利，而是如何根据问题的内在结构，巧妙地组合概率推理、分层学习架构和强大的全局搜索技术，以应对 21 世纪初日益增加的计算挑战。它为研究人员和工程师提供了一个坚实的理论基础和丰富的应用蓝图，以推动下一代智能系统的发展。 ---

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这本书《Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms 2001》就像是一份跨越时空的“技术报告”，它让我得以窥见人工智能发展历程中的重要节点。虽然我并非直接从事这些领域的研究，但这本书以其清晰的叙述和扎实的理论基础，让我对这两个核心AI技术有了更直观的认识。在学习神经网络的部分，我被作者描绘的“智能系统如何通过数据自我学习”的过程所吸引。书中对权重、偏差、激活函数以及训练过程的讲解，就像是在组装一个复杂的机器，每一个部件都至关重要。而遗传算法部分，则让我看到了“优化”的另一种强大可能。它不是那种传统的、线性的优化，而是充满了“偶然”和“惊喜”的进化过程。我特别喜欢书中提到的一些早期应用案例，它们展示了这些技术在那个时代是如何被用来解决实际问题的。即使现在看来，这些案例也足以说明其前瞻性和潜力。总的来说，这是一本让我对AI从“是什么”到“如何工作”有了更深层次理解的书籍，对于拓宽技术视野非常有帮助。

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这本《Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms 2001》着实让我眼前一亮。在我翻开它之前，我对人工智能的理解还停留在一些概念性的描述，总觉得离实际应用有些遥远。但这本书仿佛一座桥梁，将那些抽象的理论具象化，让我看到了一个更加生动和可触碰的AI世界。尤其是在神经元网络的部分，作者通过大量的图示和清晰的逻辑，一步步解析了神经网络的构建过程，从最基础的感知器，到多层前馈网络，再到一些更复杂的模型，每一个细节都讲解得深入浅出。我特别喜欢作者在讲解反向传播算法时，那种循序渐进的思路，即使是初学者也能理解其核心思想。而且，书中穿插的案例分析，让我体会到这些理论不仅仅是纸上谈兵，而是真真切切地解决了现实世界中的一些难题。例如，书中关于图像识别和自然语言处理的讨论，虽然篇幅不算特别长，但足以勾勒出这些技术的发展脉络和应用前景，让我对AI的未来充满了期待。我还在思考，书中提及的2001年的技术水平，在今天看来可能已经有了翻天覆地的变化，但这并不妨碍它作为一本经典入门读物的价值，它为我们提供了一个坚实的基础，让我们能够更好地理解和追踪AI的最新进展。

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作为一名长期在行业内摸爬滚打的研究者，我总是习惯性地去寻找那些能够提供深入见解和前沿思考的书籍。《Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms 2001》在我看来，正是这样一本具有独特价值的作品。书中对于神经元网络的数学原理的阐述，虽然我已有所了解，但作者的切入点和解释方式依旧能带来新的思考。他对于激活函数、权重更新以及梯度下降的推导，逻辑严谨，公式推导清晰。尤其是在探讨不同网络结构（如卷积神经网络和循环神经网络的早期雏形）时的分析，即使在2001年，也已经预见了其巨大的潜力。而遗传算法部分，除了算法本身，书中对于其局限性以及如何与其它优化方法结合的讨论，也显得尤为宝贵。作者并没有神化任何一种技术，而是呈现了一个更加全面和辩证的视角。我尤其赞赏书中关于“参数调优”和“过拟合”等问题的讨论，这些是实际应用中绕不开的难题，书中提供的分析和一些初步的解决思路，对于我们这些需要将理论转化为实践的人来说，具有很高的参考价值。总而言之，这是一本能够引发深度思考的书。

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坦白说，最初吸引我的是“Genetic Algorithms”这个部分。我一直对那种模仿自然选择和进化的过程来解决复杂问题的思路感到着迷。这本书在这方面的内容，可以说给我带来了很多启发。作者没有直接抛出复杂的算法，而是先从生物学中的进化论基础讲起，循序渐进地引入了基因、适应度函数、选择、交叉和变异等核心概念。这种跨学科的融合，让我觉得非常有趣。书中所举的例子，比如解决旅行商问题的遗传算法，将抽象的优化问题转化为一个“种群”不断“进化”的过程，读来令人兴奋。我甚至开始想象，是否可以将这种思想应用到我目前工作中遇到的某些决策优化问题上。而且，书中还探讨了如何将遗传算法与神经网络结合，形成更强大的混合智能系统，这更是打开了我新的思路。虽然书中提到的具体实现细节可能需要更深入的研究，但它成功地在我心中种下了一颗探索的种子。对于那些对计算智能、优化问题或者仿生学感兴趣的读者来说，这本书的这部分内容绝对是不可错过的宝藏。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次思维的拓展。

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阅读《Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms 2001》的体验，对我来说是一次回归本源的探索。在当今AI领域日新月异的今天，我们很容易被最新的技术和应用所吸引，而忽略了那些奠定基础的理论和早期探索。这本书恰恰弥补了这一块的认知空白。作者以一种非常系统和学术的方式，梳理了2001年时，人工神经网络和遗传算法这两个重要领域的发展现状和关键技术。书中对数学模型的严谨推导，对算法逻辑的细致剖析，让我深刻理解了这些技术的核心。虽然某些部分的技术细节可能已经略显陈旧，但其背后的思想和方法论，至今仍具有重要的指导意义。我印象特别深刻的是，书中在讲解不同类型神经元网络时，不仅仅罗列了模型，还深入分析了它们各自的优势和适用场景，这种对比分析的方式，对于理解AI的“百花齐放”有着至关重要的作用。对于那些希望深入理解AI技术底层逻辑的读者，或者对AI发展史感兴趣的人来说，这本书无疑提供了一个宝贵的视角。

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