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包郵 演化學(xué)習(xí)(理論與算法進(jìn)展)
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深度學(xué)習(xí)
演化學(xué)習(xí)(理論與算法進(jìn)展) 版權(quán)信息
- ISBN：9787115558039
- 條形碼：9787115558039 ; 978-7-115-55803-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
演化學(xué)習(xí)(理論與算法進(jìn)展) 本書特色
適讀人群 ：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、進(jìn)化計(jì)算方面的研究人員和算法設(shè)計(jì)人員，包括科研院所、高校、企業(yè)的研究和高級開發(fā)人員，以及相關(guān)專業(yè)方向的研究生。機(jī)器學(xué)習(xí)知名學(xué)者周志華教授新作； 中國高校知名人工智能研究團(tuán)隊(duì)20年攻關(guān)的新理論成果； 給強(qiáng)大的演化算法找到“所以然”的理論支撐，指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化問題的進(jìn)一步發(fā)展； 關(guān)鍵定理詳細(xì)證明過程以附錄形式給出，以供有余力的讀者深挖。
演化學(xué)習(xí)(理論與算法進(jìn)展) 內(nèi)容簡介
演化學(xué)習(xí)利用演化算法求解機(jī)器學(xué)習(xí)中的復(fù)雜優(yōu)化問題，在實(shí)踐中取得了許多成功，但因其缺少堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，在很長時(shí)期內(nèi)未獲得機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的廣泛接受。本書主要內(nèi)容為三位作者在這個方向上過去二十年中主要工作的總結(jié)。 全書共18章，分為四個部分：部分（～2章）簡要介紹演化學(xué)習(xí)和一些關(guān)于理論研究的預(yù)備知識；第二部分（第3～6章）介紹用于分析運(yùn)行時(shí)間復(fù)雜度和逼近能力這兩個演化學(xué)習(xí)的基本理論性質(zhì)的通用工具；第三部分（第7～12章）介紹演化學(xué)習(xí)關(guān)鍵因素對算法性能影響的一系列理論結(jié)果，包括交叉算子、解的表示、非準(zhǔn)確適應(yīng)度評估、種群的影響等；第四部分（3～18章）介紹一系列基于理論結(jié)果啟發(fā)的具有一定理論保障的演化學(xué)習(xí)算法。 本書適合對演化學(xué)習(xí)感興趣的研究人員、學(xué)生和實(shí)踐者閱讀。書中第二部分內(nèi)容或可為有興趣進(jìn)一步探索演化學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)的讀者提供分析工具，第三部分內(nèi)容或有助于讀者進(jìn)一步理解演化學(xué)習(xí)過程并為新算法設(shè)計(jì)提供啟發(fā)，第四部分內(nèi)容或可為讀者解決一些現(xiàn)實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)問題提供新的算法方案。
演化學(xué)習(xí)(理論與算法進(jìn)展) 目錄
序 i
主要符號表 iii
**部分 緒論與預(yù)備知識 1
第 1 章 緒論 3
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí) 3
1.2 演化學(xué)習(xí) 4
1.3 多目標(biāo)優(yōu)化 6
1.4 本書組織 8
第 2 章 預(yù)備知識 9
2.1 演化算法 9
2.2 偽布爾函數(shù) 12
2.3 運(yùn)行時(shí)間復(fù)雜度 15
2.4 馬爾可夫鏈建模 16
2.5 分析工具 18
第二部分 分析方法 23
第 3 章 運(yùn)行時(shí)間分析: 收斂分析法 25
3.1 收斂分析框架 25
3.2 收斂分析應(yīng)用例釋 29
3.3 小結(jié) 33
第 4 章 運(yùn)行時(shí)間分析: 調(diào)換分析法 35
4.1 調(diào)換分析框架 35
4.2 調(diào)換分析應(yīng)用例釋 40
4.3 小結(jié) 43
第 5 章 運(yùn)行時(shí)間分析方法的比較 45
5.1 分析方法的形式化 45
5.2 調(diào)換分析與適應(yīng)層分析 47
5.3 調(diào)換分析與漂移分析 50
5.4 調(diào)換分析與收斂分析 55
5.5 分析方法綜論 58
5.6 小結(jié) 59
第 6 章 近似分析 61
6.1 SEIP 框架 62
6.2 SEIP 應(yīng)用例釋 67
6.3 小結(jié) 70
第三部分 理論透視 71
第 7 章 邊界問題 73
7.1 邊界問題辨識 74
7.2 案例分析 76
7.3 小結(jié) 80
第 8 章 交叉算子 81
8.1 交叉與變異 82
8.2 采用交叉算子的多目標(biāo)演化算法 83
8.3 案例分析 86
8.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 92
8.5 小結(jié) 94
第 9 章 解的表示 95
9.1 遺傳編程之解表示 96
9.2 案例分析: *大匹配 98
9.3 案例分析: *小生成樹 103
9.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 109
9.5 小結(jié) 111
第 10 章 非精確適應(yīng)度評估 113
10.1 帶噪優(yōu)化 114
10.2 帶噪適應(yīng)度的影響 115
10.3 抗噪: 閾值選擇 119
10.4 抗噪: 抽樣 124
10.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 130
10.6 小結(jié) 134
第 11 章 種群 135
11.1 種群的影響 136
11.2 種群對噪聲的魯棒性 139
11.3 小結(jié) 151
第 12 章 約束優(yōu)化 153
12.1 不可行解的影響 154
12.2 帕累托優(yōu)化的效用 160
12.3 小結(jié) 170
第四部分 學(xué)習(xí)算法 171
第 13 章 選擇性集成 173
13.1 選擇性集成 173
13.2 POSE 算法 175
13.3 理論分析 177
13.4 實(shí)驗(yàn)測試 182
13.5 小結(jié) 188
第 14 章 子集選擇 189
14.1 子集選擇 190
14.2 POSS 算法 194
14.3 理論分析 195
14.4 實(shí)驗(yàn)測試 199
14.5 小結(jié) 203
第 15 章 子集選擇: 次模*大化 205
15.1 單調(diào) 次模函數(shù)*大化 206
15.2 PO SM 算法 210
15.3 理論分析 212
15.4 實(shí)驗(yàn)測試 216
15.5 小結(jié) 223
第 16 章 子集選擇: 比率*小化 225
16.1 單調(diào)次模函數(shù)的比率*小化 226
16.2 PORM 算法 228
16.3 理論分析 230
16.4 實(shí)驗(yàn)測試 235
16.5 小結(jié) 236
第 17 章 子集選擇: 噪聲 237
17.1 帶噪子集選擇 238
17.2 PONSS 算法 244
17.3 理論分析 245
17.4 實(shí)驗(yàn)測試 248
17.5 小結(jié) 250
第 18 章 子集選擇: 加速 251
18.1 PPOSS 算法 251
18.2 理論分析 253
18.3 實(shí)驗(yàn)測試 256
18.4 小結(jié) 258
附錄 A: 證明 259
參考文獻(xiàn) 299
展開全部
演化學(xué)習(xí)(理論與算法進(jìn)展) 作者簡介
周志華，南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系主任、人工智能學(xué)院院長、計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所（LAMDA）所長。ACM/AAAS/AAAI/IEEE/IAPR/IET/CCF/CAAI會士，歐洲科學(xué)院外籍院士。中國計(jì)算機(jī)學(xué)會常務(wù)理事、中國人工智能學(xué)會副理事長。 周志華教授主要從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的研究工作。著有《機(jī)器學(xué)習(xí)》（西瓜書）等廣受好評的著作，在本領(lǐng)域頂刊和頂會發(fā)表論文兩百余篇，被引五萬余次。現(xiàn)任AI Magazine顧問，F(xiàn)rontiers of Computer Science（FCS）、Artificial Intelligence等國內(nèi)外知名期刊主編、副主編、編委等；也擔(dān)任IJCAI理事會成員(2018-2023)，曾擔(dān)任IJCAI顧問委員會委員、IJCAI 2021程序委員會主席、AAAI 2019程序委員會主席等會議職務(wù)。 俞揚(yáng)，南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系和LAMDA教授，博導(dǎo)，主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄堋C(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 曾獲2013年全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎。發(fā)表論文40余篇，包括多篇人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘國際頂級期刊和頂級會議論文，受邀在IJCAI'18做Early Career Spotlight演講、在IEEE ICA'17做主旨報(bào)告。入選2018年全球AI's 10 to Watch，獲2018 PAKDD Early Career Award，并任FCS、Artificial Intelligence等多個一流期刊評審人和IJCAI、ICPR等會議領(lǐng)域主席、程序委員。 錢超，南京大學(xué)人工智能學(xué)院副教授、博導(dǎo)，國家優(yōu)青。目前主要關(guān)注演化算法理論分析、安全演化算法設(shè)計(jì)與演化學(xué)習(xí)。作為第一作者在國際一流期刊和會議上發(fā)表二十余篇論文。擔(dān)任IEEE計(jì)算智能分會生物啟發(fā)計(jì)算理論基礎(chǔ)任務(wù)組主席、IEEE演化計(jì)算技術(shù)委員會委員、中國人工智能學(xué)會青工委副秘書長、Memetic Computing編委、JCST和FCS青年副編。獲ACM GECCO’11最佳理論論文獎、IDEAL’16 最佳論文獎，博士論文獲中國人工智能學(xué)會、江蘇省和南京大學(xué)優(yōu)秀博士論文獎。
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