Innovations in Bayesian Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Jain, Lakhmi C. 编

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540850656

丛书系列:

图书标签:

Bayesian Networks
Machine Learning
Artificial Intelligence
Probabilistic Graphical Models
Data Science
Statistics
Inference
Learning
Causal Inference
Uncertainty

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具体描述

Bayesian networks currently provide one of the most rapidly growing areas of research in computer science and statistics. In compiling this volume we have brought together contributions from some of the most prestigious researchers in this field. Each of the twelve chapters is self-contained. Both theoreticians and application scientists/engineers in the broad area of artificial intelligence will find this volume valuable. It also provides a useful sourcebook for Graduate students since it shows the direction of current research.

创新浪潮中的贝叶斯网络：融合前沿理论与实践应用的深度探索在当今数据驱动的时代，理解和驾驭复杂的不确定性已成为科学、工程、商业乃至社会各领域的关键挑战。贝叶斯网络，作为一种强大的概率图模型，凭借其直观的表征能力、灵活的推理机制以及处理不完全和不确定信息的高效性，正以前所未有的速度渗透到各个学科的核心。本书《创新浪潮中的贝叶斯网络》并非对现有知识的简单梳理，而是致力于深入挖掘贝叶斯网络研究领域的最前沿进展，探讨其在应对日益增长的复杂问题时所展现出的革新力量，并着眼于其未来发展图景。本书的开篇，我们将从理论基础的深化入手。传统的贝叶斯网络模型虽然强大，但在处理海量高维数据、动态系统以及带有隐变量的复杂关系时，其性能和表达能力会受到限制。因此，本书将聚焦于一系列新型贝叶斯网络结构和学习算法的创新。例如，我们将探讨深度贝叶斯网络 (Deep Bayesian Networks)，如何将深度学习的强大特征提取能力与贝叶斯网络的概率建模框架相结合，从而构建出能够理解和推理高维感知数据的强大模型。这包括对变分自编码器 (Variational Autoencoders, VAEs) 等生成模型在贝叶斯网络中的应用进行深入分析，揭示其在学习潜在空间表示和进行不确定性估计方面的潜力。同时，我们还将审视因果贝叶斯网络 (Causal Bayesian Networks)的最新发展。区别于传统的仅捕捉相关性的贝叶斯网络，因果贝叶斯网络致力于揭示变量之间的因果关系，这对于科学发现、政策制定以及干预性分析至关重要。本书将详细介绍如何利用因果推断的理论工具，如 do-calculus 和潜在结果模型，来构建和学习因果贝叶斯网络，并探讨其在识别和量化因果效应方面的最新方法和挑战。例如，如何通过结合观测数据和实验数据来更 robust 地估计因果效应，以及如何处理混淆因子和选择偏差等问题。在推理算法方面，本书将超越传统的精确推理和近似推理方法，深入探讨高效且可扩展的推理技术。面对越来越庞大和复杂的贝叶斯网络，传统的信念传播算法可能会面临计算复杂度过高的问题。因此，我们将介绍基于采样的先进推理方法，如马尔可夫链蒙特卡洛 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 方法的变种，以及基于优化的推理技术，例如平均场变分推断 (Mean-field Variational Inference) 的改进版本。此外，我们还会关注分布式和并行推理的最新研究成果，探讨如何利用现代计算架构来加速大规模贝叶斯网络的推理过程。本书的一大亮点在于其对贝叶斯网络在不同应用领域的创新性融合。我们将不拘泥于单一学科的视角，而是广泛地审视贝叶斯网络在多个前沿领域的应用突破。在人工智能与机器学习领域，本书将探讨如何利用贝叶斯网络来提升模型的可解释性 (Explainability) 和鲁棒性 (Robustness)。如何通过贝叶斯网络的结构和概率分布来洞察模型的决策过程，并使其在面对对抗性攻击或数据噪声时表现得更加稳定。此外，我们还将关注强化学习 (Reinforcement Learning) 中贝叶斯网络的应用，例如如何利用其不确定性估计来指导探索策略，或如何构建基于模型的强化学习算法。在生物医学与健康科学领域，贝叶斯网络在疾病诊断、药物研发、基因调控网络分析以及流行病学建模等方面展现出巨大潜力。本书将聚焦于如何利用贝叶斯网络来整合多模态的生物数据（如基因组学、蛋白质组学、影像学数据），发现潜在的疾病标志物，预测患者对治疗的反应，并理解复杂的生物通路。例如，如何利用动态贝叶斯网络来模拟疾病的发生和发展过程，或如何构建个体化的治疗方案推荐系统。在金融与经济学领域，不确定性是其内在特征。本书将探讨贝叶斯网络如何应用于风险评估、欺诈检测、信用评分、市场预测以及宏观经济建模。例如，如何构建能够捕捉金融市场复杂动态和相互作用的贝叶斯网络模型，以更准确地预测市场波动，或如何利用其处理不完全信息的能力来改进信贷风险管理。在工程与制造领域，贝叶斯网络在故障诊断与预测性维护、系统可靠性分析、质量控制以及机器人导航等方面发挥着越来越重要的作用。本书将介绍如何利用贝叶斯网络来构建复杂的系统模型，识别潜在的故障模式，预测设备失效时间，并优化生产流程。例如，如何利用动态贝叶斯网络来实时监测生产线的运行状态，并提前预警潜在的生产问题。在社会科学与人机交互领域，贝叶斯网络在用户行为建模、推荐系统、自然语言理解以及知识图谱构建等方面提供了强大的工具。本书将关注如何利用贝叶斯网络来理解和预测人类的决策过程，构建更智能、更人性化的交互系统，并从中提取有价值的知识。例如，如何利用贝叶斯网络来捕捉用户的情感状态和意图，从而提供更个性化的服务。除了理论和应用，本书还将深入探讨贝叶斯网络在实际部署和工程化方面面临的挑战与解决方案。这包括模型的可扩展性、计算效率、数据隐私保护以及与现有系统的集成。我们还将讨论自动化贝叶斯网络学习的研究进展，旨在减轻人工干预，实现模型的自动构建和更新。同时，对于贝叶斯网络的可解释性工具的最新研究也将被纳入其中，以期更好地理解和信任这些复杂的模型。本书并非止步于现有技术的展示，而是积极展望贝叶斯网络的未来发展方向。我们将探讨如何将贝叶斯网络与其他新兴技术（如区块链、联邦学习、图神经网络）相结合，以应对更广泛和更具挑战性的问题。例如，如何利用联邦学习的优势在保护数据隐私的前提下，构建跨机构的分布式贝叶斯网络模型；或如何利用图神经网络来增强贝叶斯网络的结构学习能力，处理大规模的图结构数据。此外，本书还将触及伦理与社会责任的议题。随着贝叶斯网络在关键决策领域的应用日益广泛，如何确保其公平性、避免算法偏见，以及如何负责任地使用这些强大的工具，将成为未来研究的重要方向。总而言之，《创新浪潮中的贝叶斯网络》是一部面向研究者、工程师、数据科学家以及任何对理解和利用不确定性信息感兴趣的读者的前沿指南。它将带领读者穿越理论的深邃，徜徉于创新的前沿，并最终抵达实际应用的广阔天地，为应对二十一世纪的复杂挑战提供强有力的理论支撑和实践启示。本书旨在激发读者对贝叶斯网络潜力的深入思考，鼓励他们在各自的领域内进行创新性的探索和应用。