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出版者:

作者:Knoblauch, Hubert (EDT)/ Schnettler, Bernt (EDT)

出品人:

页数:0

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出版时间:

价格:340.00 元

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isbn号码:9783631542767

丛书系列:

图书标签:

• 视频分析
• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• 视频监控
• 行为识别
• 目标检测
• 视频理解

深度学习在时间序列数据处理中的前沿应用 图书简介 本书是一部面向高等院校研究生、科研人员以及资深软件工程师的专业技术著作，专注于系统性地梳理和深入探讨深度学习模型在处理复杂时间序列数据，尤其是涉及动态系统、高维观测和非平稳性特征的场景中的最新进展与实践应用。全书内容紧密围绕时间序列分析的核心挑战与深度神经网络的创新解决方案展开，旨在提供一个从理论基础到前沿模型的全面、深入的学习路径。 本书内容不涉及任何与“视频分析”（Video Analysis）相关的技术、案例或应用场景。所有讨论和示例均聚焦于纯粹的、离散或连续的时间点数据流、传感器测量、金融市场波动、环境监测记录以及其他典型的非图像/非视频序列数据。 --- 第一部分：时间序列数据的理论基础与深度学习的映射 本部分为后续高级内容奠定坚实的数学和统计学基础，并探讨传统时间序列方法与现代深度学习范式的根本区别与融合点。 第一章：时间序列分析的现代挑战与数据特性 本章首先回顾经典的时间序列模型（如ARIMA、GARCH家族），并重点分析它们在面对当今复杂工业和科学数据时所暴露的局限性，特别是对非线性和高维依赖性的处理能力不足。接着，详细剖析时间序列数据的关键特性： 1. 时序依赖性（Temporal Dependencies）：区分短期记忆（Short-term Memory）和长期依赖（Long-term Dependencies），并引入马尔可夫链与更复杂的随机过程模型作为对比。 2. 非平稳性（Non-stationarity）：深入探讨均值、方差随时间漂移的现象（趋势与季节性），以及如何通过差分、转换或自适应模型进行处理。 3. 多变量耦合（Multivariate Coupling）：分析不同时间序列变量之间的相互影响，包括格兰杰因果关系（Granger Causality）的现代量化方法。 4. 噪声与缺失值处理：重点介绍面向时间序列的鲁棒性数据预处理技术，区别于标准的缺失值插补方法，强调保持时间结构一致性的必要性。 第二章：基础深度学习模型在序列数据中的应用 本章是引入深度学习工具的基础。重点在于理解序列性如何被网络结构所捕获。 1. 循环神经网络（RNN）的结构与局限：详细解析标准RNN的计算流程，并着重分析梯度消失/爆炸问题在捕获长距离依赖时的致命影响。 2. 长短期记忆网络（LSTM）的精妙设计：深入剖析遗忘门、输入门、输出门和细胞状态的数学机制。通过对比分析，展示LSTM如何有效维持和更新上下文信息。 3. 门控循环单元（GRU）的简化与效率：比较GRU与LSTM的计算效率与模型容量，探讨其在资源受限环境下的适用性。 4. 序列到序列（Seq2Seq）模型基础：介绍编码器-解码器结构在时间序列预测中的基本架构，为后续的注意力机制做铺垫。 --- 第二部分：前沿架构与高阶建模技术 本部分聚焦于当前在复杂时间序列任务中表现卓越的先进深度学习架构，特别是注意力机制和图结构的应用。 第三章：注意力机制与Transformer模型对序列依赖的革命 本章完全聚焦于非循环结构如何高效地建模时间依赖，这是当前时间序列深度学习领域的核心突破。 1. 自注意力（Self-Attention）的原理：详细解析Scaled Dot-Product Attention的数学公式，并说明Query, Key, Value矩阵的生成过程，以及它如何实现序列中任意两点之间的直接关联计算。 2. 多头注意力（Multi-Head Attention）的优势：解释为何使用多个注意力头能增强模型捕获不同尺度或不同类型依赖关系的能力。 3. 时间序列的Transformer架构：讨论如何对标准Transformer进行修改以适应时间序列数据的特点，例如如何引入位置编码（Positional Encoding）或时间嵌入（Temporal Embedding），以代替其对序列顺序的隐式依赖。 4. 稀疏化与效率提升：探讨针对极长序列（如高频金融数据或长时间生理信号）的稀疏注意力机制（如Reformer, Longformer的原理）及其对计算复杂度的优化。 第四章：图神经网络（GNN）在相互关联时间序列中的应用 当时间序列数据内在或外在地存在结构关系时，GNN成为强大的工具。本章探讨如何将时间序列数据嵌入到图结构中进行联合学习。 1. 时间序列图的构建：介绍构建时序图的常见策略：基于物理距离、基于相关性（如使用互信息或相关系数作为边权重）、基于预设的系统拓扑结构。 2. 图卷积网络（GCN）在时序数据上的拓展：解释谱域和空间域的图卷积操作，并具体阐述如何将这些操作应用于时间序列数据点（节点特征）。 3. 时空图神经网络（STGNN）：重点介绍如何将时间维度（通过RNN或Transformer）与空间/图维度（通过GCN）进行有效融合，以处理具有空间相关性的时间序列网络（如交通流预测、区域环境监测）。 4. 动态图学习：探讨在数据自身演化中，图结构可能随时间变化的场景，并介绍如何使用可学习的图注意力机制来动态调整节点间的连接强度。 --- 第三部分：复杂任务的处理范式与深度集成 本部分侧重于将前述模型应用于实际复杂问题，包括概率建模、异常检测和因果推理。 第五章：概率性预测与不确定性量化 在许多关键应用中（如能源负荷预测或风险管理），提供预测区间比单一点估计更为重要。 1. 生成模型在时间序列中的角色：介绍如何使用变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）来学习时间序列数据的潜在分布。 2. 基于深度学习的概率预测：详细讲解如何修改网络输出层以直接预测分布参数（如均值和方差），特别是高斯过程（GP）与深度网络（Deep Kernel Learning）的结合。 3. 量化预测区间：探讨Pinball Loss和分位数回归（Quantile Regression）在深度学习框架下的实现，用于构建可靠的预测区间。 第六章：时间序列异常与事件检测 异常检测是时间序列分析中的关键应用，本章探讨如何利用深度学习的重构和预测能力来识别异常模式。 1. 基于重构的异常检测：分析使用自编码器（AE）和LSTM-AE来学习“正常”序列的低维表示，并利用重构误差来识别偏差较大的样本点或时间段。 2. 基于预测的异常检测：利用预测模型的性能作为衡量标准。如果模型对某个时间步的预测误差远超阈值，则判定为异常。讨论如何训练模型以放大对异常的敏感性。 3. 上下文异常与集体异常：区分点异常、上下文异常（值本身正常但发生时机不对）和集体异常（序列段的整体模式异常），并针对性地介绍如何调整损失函数和模型结构来捕捉后两者。 第七章：深度学习与时间序列因果推断 本书的最后部分将探讨超越相关性，尝试识别时间序列数据中真正的驱动因素。 1. 时间序列中的因果关系定义：回顾Granger因果、反事实推断（Counterfactual Inference）等概念在时间序列数据背景下的应用。 2. 使用结构方程模型（SEM）与深度学习的结合：介绍如何使用神经网络来近似非线性函数，从而在复杂的结构模型中估计因果效应。 3. 基于干预的序列建模：探讨如何在数据中模拟或识别外部干预（Interventions）对序列动态的影响，这是理解系统控制和策略优化的关键步骤。 --- 总结与展望 本书通过对循环结构、注意力机制、图嵌入和生成模型的深入剖析，为读者构建了一个现代时间序列分析的知识体系。书中所有的示例、代码片段和案例分析均基于传感器数据、金融高频数据、气象/环境监测数据等非视觉序列类型，确保内容的纯粹性和专业性。读者在阅读完本书后，将具备设计、实现和评估最先进深度学习模型的能力，以解决现实世界中最具挑战性的时间序列问题。

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要说这本书最让我感到震撼的地方，那一定是它跨学科整合的能力。作者仿佛一位博学的策展人，将计算机科学、认知心理学、艺术美学乃至社会学等多个领域的精髓提炼出来，有机地编织进对视觉信息处理的探讨之中。我原本以为这会是一本偏重工程实现的书，但它出乎意料地充满了人文思辨色彩。例如，在谈及数据可视化的“有效性”时，它不仅讨论了图形编码的准确性，还深入分析了文化背景如何影响受众对图表信息的解读偏差。书中的语言风格在不同章节间表现出令人惊喜的变化：有的段落严谨如学术论文，措辞精确到小数点后几位；而另一些段落则浪漫得像一篇散文，充满对人类视觉潜能的赞叹与畅想。这种在严谨与灵动之间的自由切换，确保了即便是长时间阅读，读者的注意力也能保持高度集中。这是一本真正能够拓宽读者知识边界、重塑思维模式的佳作，它展示了某一特定领域可以达到的理论高度和应用深度。

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我是一个非常注重阅读体验的读者，纸张的触感、油墨的印刷质量，乃至装帧的坚固程度，都会影响我对一本书的整体评价。这本书在实体书的制作上绝对是下足了功夫，拿在手上就能感受到一种厚重和精致感。从内容结构来看，它采取了一种非常巧妙的“螺旋上升”式的知识构建方法。首先给出一个宏观的视角，然后通过具体的案例模块进行深化，最后再回归到对更高层次概念的理解上。这种组织方式极大地降低了读者的认知负荷。我特别喜欢其中一些章节对于“感知偏差”和“人机交互效率”的探讨。作者运用心理学原理来解释为什么某些视觉信息更容易被大脑捕获和处理，这使得技术分析不再是冷冰冰的代码堆砌，而是充满了人文关怀。这本书没有给我提供任何现成的“套路”或“速成秘籍”，它更像是一个引人深思的向导，教会我如何独立思考和构建自己的分析体系，这才是真正有价值的东西。

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这部书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配大胆而富有科技感，一下子就抓住了我的眼球。我是一个对新媒体技术和视觉叙事充满好奇的爱好者，所以毫不犹豫地选择了它。打开书后，我首先被其清晰的排版和精美的插图所吸引，每一页都经过了精心打磨，阅读体验极佳。作者的写作风格非常流畅，深入浅出地探讨了许多复杂的概念，即使是初学者也能很快领会其核心思想。书中大量引用了业界最新的案例和研究成果，让人感觉内容紧跟时代步伐，充满了前瞻性。尤其让我印象深刻的是，它对某些特定场景下的图像处理技术进行了细致的入微的分析，那些详实的步骤和专业的术语被组织得井井有条，展现了作者深厚的专业功底。我特别喜欢其中穿插的“幕后故事”小板块，它们揭示了某些经典视觉作品背后的技术原理和创作心路历程，这无疑极大地丰富了我的理解层次。总而言之，这是一本在视觉呈现和内容深度上都达到高水准的作品，让人在阅读的过程中不断有“原来如此”的惊喜感。

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我是一位有着多年媒体从业经验的资深编辑，在我的职业生涯中，接触过形形色色的专业书籍，但这本书给我的感受是独一无二的。它没有过度强调基础理论的冗长铺垫，而是直击应用层面的核心痛点，这一点非常务实。我最欣赏的是作者对“错误案例”的坦诚分析。书中花了相当大的篇幅来剖析那些曾经被认为是成功的项目是如何因为忽略了某些关键的技术细节而最终失败的，这种反向教学法比单纯的成功案例分享更具警示和教育意义。这种近乎“解剖式”的分析，让我能够立刻将书中的知识点与我日常工作中遇到的实际难题进行对接和反思。书的后半部分关于新兴技术的预测和展望部分尤其精彩，它没有停留在表面，而是深入探讨了基础设施、算力瓶颈以及未来标准制定的可能性，这对我制定下一季度的内容策略提供了宝贵的参考方向。这本书的深度和广度，绝对是专业人士案头不可或缺的工具书，它提供的视角是那些只关注表层操作的书籍所无法比拟的。

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说实话，我本来对这类技术性较强的书籍抱持着一种“能啃完就不错了”的心态，但这本书完全颠覆了我的固有印象。它的叙事节奏把握得极好，如同一个经验丰富的导游，带着我们一步步探索一个全新的知识领域。作者在构建理论框架时，使用了大量的类比和生活化的语言，使得原本可能显得枯燥的算法和模型，变得生动有趣起来。我特别欣赏作者在讨论伦理和隐私问题时所展现出的审慎和批判性思维。这部分内容往往是同类书籍容易敷衍带过的地方，但在这里却被提升到了一个哲学思辨的高度，引导读者去思考技术背后的社会责任。书中的配图不再是简单的示意图，而是经过精心设计的流程图和对比图，它们有效地弥补了纯文字描述的局限性，让复杂的逻辑关系一目了然。我感觉自己不是在“阅读”一本教科书，而是在进行一场高质量的学术研讨会，与一位见识广博的专家面对面交流。这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于激发我们对未知领域的求知欲和探索精神。

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