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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:David B. Fogel

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2005-12-23

价格:USD 106.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471669517

丛书系列:

图书标签:

人工智能
进化计算
遗传算法
进化策略
进化编程
机器学习
优化算法
人工智能
自然计算
生物启发式算法
复杂系统

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具体描述

This Third Edition provides the latest tools and techniques that enable computers to learn

The Third Edition of this internationally acclaimed publication provides the latest theory and techniques for using simulated evolution to achieve machine intelligence. As a leading advocate for evolutionary computation, the author has successfully challenged the traditional notion of artificial intelligence, which essentially programs human knowledge fact by fact, but does not have the capacity to learn or adapt as evolutionary computation does.

Readers gain an understanding of the history of evolutionary computation, which provides a foundation for the author's thorough presentation of the latest theories shaping current research. Balancing theory with practice, the author provides readers with the skills they need to apply evolutionary algorithms that can solve many of today's intransigent problems by adapting to new challenges and learning from experience. Several examples are provided that demonstrate how these evolutionary algorithms learn to solve problems. In particular, the author provides a detailed example of how an algorithm is used to evolve strategies for playing chess and checkers.

As readers progress through the publication, they gain an increasing appreciation and understanding of the relationship between learning and intelligence. Readers familiar with the previous editions will discover much new and revised material that brings the publication thoroughly up to date with the latest research, including the latest theories and empirical properties of evolutionary computation.

The Third Edition also features new knowledge-building aids. Readers will find a host of new and revised examples. New questions at the end of each chapter enable readers to test their knowledge. Intriguing assignments that prepare readers to manage challenges in industry and research have been added to the end of each chapter as well.

This is a must-have reference for professionals in computer and electrical engineering; it provides them with the very latest techniques and applications in machine intelligence. With its question sets and assignments, the publication is also recommended as a graduate-level textbook.

好的，这里为您构思了一份关于一本名为《进化算法：理论与应用》的图书简介，内容侧重于其他计算科学和人工智能领域，避开了《Evolutionary Computation》的主题。 --- 图书名称：《智能系统中的数据挖掘与深度学习：理论、算法与实践》简介在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的知识，并构建出能够自主学习、做出复杂决策的智能系统，是当前科学界面临的核心挑战。本书《智能系统中的数据挖掘与深度学习：理论、算法与实践》正是为应对这一挑战而撰写的一部全面、深入的参考著作。它聚焦于现代人工智能的两个核心驱动力——数据挖掘和深度学习，旨在为读者提供从基础理论到前沿实践的完整知识体系。本书的结构设计旨在实现理论深度与工程实践的完美结合。我们首先从数据科学的基石出发，系统阐述了数据预处理、特征工程和探索性数据分析的方法论。这部分内容不仅涵盖了传统统计学在数据清洗中的应用，更深入探讨了高维数据降维技术（如PCA、t-SNE）在可视化和特征选择中的关键作用。我们强调，高质量的数据是构建任何有效智能系统的先决条件。随后，本书将重点转向经典数据挖掘技术。我们详细剖析了聚类分析（包括K-Means、DBSCAN及层次聚类）和分类算法（如支持向量机SVM、决策树的构建与剪枝）的数学原理和计算效率。特别地，我们用大量的案例研究展示了关联规则挖掘（Apriori算法）在市场篮子分析中的实际价值，以及异常检测技术在金融风控和网络安全中的应用场景。每一章节都配有清晰的伪代码和复杂度分析，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。本书的核心部分，即深度学习的全面解析，是全书篇幅最厚重且最具前瞻性的章节。我们从人工神经网络（ANN）的基本单元——神经元模型开始，逐步构建起多层感知器（MLP）。随后，我们深入探讨了如何处理复杂的非结构化数据：一、卷积神经网络（CNN）的精细结构：详细介绍了卷积层、池化层、激活函数的选择与优化。我们不仅涵盖了经典的LeNet和AlexNet架构，还对ResNet（残差网络）如何解决深度网络退化问题进行了深入的数学推导。针对图像分割任务，本书引入了U-Net及其变体的结构解析，以及损失函数的选择，例如Dice系数在医学图像分析中的应用。二、循环神经网络（RNN）及其演变：针对序列数据，本书全面覆盖了标准RNN的梯度消失与爆炸问题，并详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的门控机制是如何精确控制信息流动的。此外，针对自然语言处理（NLP）领域，我们用专门的章节讨论了词嵌入（Word2Vec、GloVe）的原理，以及Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention）如何彻底革新了序列建模的范式。三、生成模型的前沿探索：我们超越了判别模型，对生成对抗网络（GANs）的原理进行了细致的分解，包括Generator和Discriminator之间的纳什均衡博弈过程。同时，我们也探讨了变分自编码器（VAEs）在潜在空间表示学习上的优势，以及它们在数据增强和新样本合成中的潜力。在理论介绍之后，本书的实践导向尤为突出。我们采用了主流的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow/Keras），提供了数百个可复现的代码片段。这些代码覆盖了从模型定义、数据加载到GPU加速训练的完整流程。本书的特色还体现在对“可解释性人工智能（XAI）”的关注。在智能系统日益复杂的今天，“黑箱”模型已经无法满足高风险应用场景的需求。因此，我们专门设立章节讲解了SHAP值、LIME等局部解释方法，帮助读者理解模型为何做出特定预测，这对于建立用户信任和满足监管要求至关重要。最后，本书将目光投向了跨学科的应用。我们探讨了如何将深度学习技术应用于时间序列预测（如金融市场波动）、强化学习在资源调度优化中的初步应用，以及联邦学习在保护数据隐私下的分布式模型训练策略。这些章节展示了数据挖掘和深度学习如何成为驱动新一代工业和社会变革的强大引擎。目标读者：本书面向具有一定数学和编程基础（如线性代数、概率论和Python基础）的计算机科学、电子工程、统计学专业的本科高年级学生、研究生、以及希望系统掌握现代数据驱动智能技术的软件工程师和数据科学家。阅读本书后，读者将不仅能够熟练运用现有的工具包，更能深入理解底层算法的机制，从而具备设计和优化复杂智能系统的能力。 ---