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人機混合增強智能 版權信息
- ISBN：9787560669427
- 條形碼：9787560669427 ; 978-7-5606-6942-7
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人機混合增強智能 本書特色
人工智能發展迅猛， 但在不確定性和脆弱性環境下的應用仍存在較大困難。同時， 與人腦相比， 人工智能缺乏直覺推理能力和基于認知地圖的思維能力。
本書從以上問題出發， 全面調研現有的相關理論、算法和技術， 并針對性地從三個主要層面形成理論性的建議和思考， 這三個層面即人機混合增強智能的基礎理論、人機混合增強智能的在線演化與動態自適應以及人機混合增強智能的直覺推理。 同時， 書中還介紹了一些相關的實際應用和平臺， 以幫助讀者進一步直觀感受和了解本書理論的適用范圍與可推廣性。
本書可作為以“人機混合增強智能”為主題開設的研究生課程的教材， 也可作為與人工智能相關的其他課程的輔助教材， 還可作為從事人工智能研究的科研工作者及對人工智能感興趣的讀者的學習參考書。
人機混合增強智能 內容簡介
人工智能發展迅猛， 但在不確定性和脆弱性環境下的應用仍存在較大困難。同時， 與人腦相比， 人工智能缺乏直覺推理能力和基于認知地圖的思維能力。 本書從以上問題出發， 全面調研現有的相關理論、算法和技術， 并針對性地從三個主要層面形成理論性的建議和思考， 這三個層面即人機混合增強智能的基礎理論、人機混合增強智能的在線演化與動態自適應以及人機混合增強智能的直覺推理。 同時， 書中還介紹了一些相關的實際應用和測試平臺， 以幫助讀者進一步直觀感受和了解本書理論的適用范圍與可推廣性。 本書可作為以“人機混合增強智能”為主題開設的研究生課程的教材， 也可作為與人工智能相關的其他課程的輔助教材， 還可作為從事人工智能研究的科研工作者及對人工智能感興趣的讀者的學習參考書。
人機混合增強智能 目錄
第1章 人機混合增強智能的基礎理論 1
1.1 特征表示 1
1.1.1 多模態信息統一表征 2
1.1.2 共享子空間學習 3
1.1.3 解耦表示學習 7
1.1.4 對比學習 10
1.1.5 知識蒸餾 13
1.1.6 深度特征表示學習的意義 14
1.2
面向人機協同的視覺知識理論 15
1.2.1 視覺知識的重要性 15
1.2.2 視覺知識和視覺理解 15
1.2.3 存在的問題與建議 17
1.2.4 視覺知識研究的意義 18
1.3 脈沖神經網絡(類腦智能) 18
1.3.1 基本原理 18
1.3.2 脈沖信號的編碼方法 19
1.3.3 脈沖神經網絡的學習方法 21
1.3.4 存在的問題與建議 22
1.3.5 對脈沖神經網絡的展望 22
1.4 不確定性估計理論及相關知識表示與歸納偏置 23
1.4.1 不確定性估計理論 23
1.4.2 歸納偏置 24
1.4.3 不確定性估計理論和歸納偏置的意義 25
本章參考文獻 26
第2章 人機混合增強智能的在線演化與動態自適應 33
2.1 人機協同知識學習 35
2.1.1 強化學習 36
2.1.2 模仿學習 38
2.1.3 逆強化學習 40
2.1.4 離線強化學習 41
2.1.5 研究難點與未來建議 42
2.1.6 人機協同知識學習的意義 44
2.2 在線知識演化 45
2.2.1 小樣本弱監督自學習 45
2.2.2 領域自適應與遷移學習 49
2.2.3 持續學習 51
2.2.4 研究難點與未來建議 53
2.2.5 在線知識演化的意義 55
2.3 動態自適應人機協同 55
2.3.1 人機協同系統框架 56
2.3.2 人機協同模型與控制系統 57
2.3.3 人機協同關鍵技術 58
2.3.4 研究現狀與關鍵進展 61
2.3.5 研究難點與未來建議 62
2.3.6 動態自適應人機協同的意義 62
2.4 人的狀態、習性、技能、具身智能(姿態)建模與預測 62
2.4.1 人體模型構建 62
2.4.2 姿態估計研究 65
2.5 腦機接口與腦神經媒體組學 69
2.5.1 腦機接口與類腦智能 69
2.5.2 腦神經媒體組學 72
2.5.3 腦機存算一體技術 74
2.5.4 精準安全腦機 78
2.5.5 腦機接口的意義 80
本章參考文獻 81
第3章 人機混合增強智能的直覺推理 99
3.1 面向人機協同的因果學習與因果發現 99
3.1.1 關系學習 99
3.1.2 因果發現 101
3.1.3 因果推理 104
3.1.4 發展趨勢和建議 106
3.1.5 因果學習的意義 107
3.2 人機協同知識推斷技術 108
3.2.1 反事實推斷 108
3.2.2 群智協同推斷 110
3.2.3 貝葉斯推斷 110
3.2.4 人機協同知識推斷的意義 111
3.3 基于直覺推理的場景推理/認知地圖 112
3.3.1 直覺推理機制與認知地圖 112
3.3.2 基于直覺的場景推理 114
3.3.3 人機協同直覺推理技術 116
3.3.4 基于直覺推理的場景推理的意義 118
3.4 人機協同的感知、認知與決策 118
3.4.1 人在回路的人機協同感知與認知 118
3.4.2 面向決策規劃的人機交互與協同 122
3.4.3 面向控制執行的人機交互與協同 124
3.4.4 人機協同驗證平臺的測試與評價方法 128
3.5 人機協同的圖像生成與創意設計 131
3.5.1 人機協同的圖像生成核心技術 131
3.5.2 人機協同的多媒體生成技術 145
3.5.3 人機協同的創意設計 156
本章參考文獻 161
第4章 人機協同混合增強智能案例分析 179
4.1 人機協同創作平臺 179
4.1.1 人機同步協同創作平臺 179
4.1.2 人機異步協同創作平臺 182
4.1.3 混合協同創作平臺 186
4.1.4 多媒體人機交互平臺 187
4.1.5 人機協同創作平臺的意義 188
4.2 人機協同抓取平臺 189
4.2.1 REGNet 190
4.2.2 INVIGORATE 191
4.2.3 HTRPO 191
4.2.4 VMRD與REGRAD 192
4.2.5 人機協同抓取平臺的意義 194
4.3 人機協同共駕平臺 195
4.3.1 神經系統科學集成框架 196
4.3.2 基于深度學習的移動機械手人機協同操作技術 197
4.3.3 人機協同系統的自適應模糊區域控制方法 199
4.3.4 基于腦電圖的假肢在不同地形下行走的意志控制方法 200
4.3.5 基于機器學習的人類擬人技能控制方法 201
4.3.6 人機協同共駕平臺的意義 203
4.4 人機協同數字孿生平臺 203
4.4.1 仿真環境到真實環境的遷移問題 204
4.4.2 仿真測試場景自動生成 205
4.4.3 基于專家示教知識構建的仿真測試場景庫 206
4.4.4 基于選擇性采樣方法的強化示教學習訓練 208
4.4.5 數字孿生平臺的意義 209
本章參考文獻 210
附錄 人機協同混合增強智能的相關科研成果匯總 212
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