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出版者:The MIT Press

作者:Saul, Lawrence K.; Weiss, Yair; Bottou, Leon

出品人:

页数:1696

译者:

出版时间:2005-07-01

价格:USD 100.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262195348

丛书系列:

图书标签:

• Neural Networks
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Deep Learning
• Computational Neuroscience
• Pattern Recognition
• Computer Vision
• Natural Language Processing
• Information Theory
• Optimization

《深度学习的基石：数学原理与算法解析》 本书深入剖析了现代人工智能，尤其是深度学习领域蓬勃发展的核心数学原理与关键算法。我们旨在为读者构建一个扎实的理论基础，帮助他们理解并驾驭这些强大的技术。 第一部分：数学基础与概率统计 在人工智能的驱动力背后，严谨的数学语言至关重要。本部分将从线性代数、微积分和最优化理论入手，系统梳理支撑深度学习的数学工具。我们将详细介绍向量空间、矩阵运算、特征值分解等概念，并阐释它们在数据表示和模型构建中的作用。梯度下降及其变种，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，将作为核心优化算法进行详尽的讲解，涵盖其收敛性质、优缺点及参数选择策略。 概率论与统计学是理解和处理不确定性的关键。我们深入探讨了概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等基本概念，并重点关注它们在机器学习模型中的应用，例如条件概率、似然函数以及它们如何指导参数估计。最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）等推断方法将得到详细阐述，并结合实际案例说明其在模型拟合中的应用。此外，我们还将介绍蒙特卡罗方法和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样技术，它们在复杂模型推理中发挥着不可或缺的作用。 第二部分：经典机器学习算法与模型 在介绍完核心数学工具后，本书将转向一系列经典的机器学习算法，它们为深度学习的出现奠定了坚实的基础，并且在许多场景下仍然具有强大的实用性。 线性模型与逻辑回归： 从最简单的线性回归出发，探讨如何建立输入与输出之间的线性关系，以及如何处理回归问题。随后，我们将深入讲解逻辑回归，阐释其如何用于二分类问题，并详细分析其损失函数（交叉熵）和求解方法。 支持向量机（SVM）： SVM作为一种强大的分类算法，我们将详细介绍其基本原理，包括最大化间隔、核技巧（如多项式核、高斯核）以及软间隔的概念。通过对SVM的深入理解，读者将掌握如何在高维空间中寻找最优分类超平面。 决策树与集成学习： 决策树以其易于理解和解释的特性，将作为介绍。我们将探讨ID3、C4.5等经典决策树构建算法，以及剪枝技术。在此基础上，我们将重点介绍集成学习的强大威力，包括Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting）。这些方法通过组合多个弱学习器来构建强预测模型，在各种任务中表现出色。 无监督学习： 除了监督学习，无监督学习也占据重要地位。我们将介绍K-Means聚类算法，理解其如何将数据划分为不同的簇。此外，降维技术如主成分分析（PCA）和t-SNE也将被详细阐述，它们在数据可视化和特征提取方面有着广泛应用。 第三部分：深度学习的数学基础与核心模型 本部分将真正进入深度学习的核心领域，我们将从其数学基础上开始，逐步深入到各类关键网络架构。 神经网络基础： 我们将从最基本的感知机模型开始，介绍神经元的工作原理，激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU）的选择及其影响。前向传播和反向传播算法将是本部分的重中之重，我们将详细推导其数学过程，并阐释其在神经网络参数更新中的作用。 多层感知机（MLP）： MLP作为深度学习的起点，我们将讲解其结构，如何通过多层非线性变换实现复杂的函数逼近。过拟合问题及其正则化技术（L1, L2正则化、Dropout）也将被详细介绍，以帮助模型提升泛化能力。 卷积神经网络（CNN）： CNN是处理图像数据的主力军。本部分将深入讲解卷积层、池化层（Max Pooling, Average Pooling）的概念和操作，以及它们如何有效地提取图像的空间特征。我们将重点介绍经典CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGGNet，并分析其设计思想和创新之处。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 对于序列数据处理，RNN和LSTM是不可或缺的工具。我们将详细讲解RNN的结构和“记忆”机制，以及它在处理时间序列、文本等数据中的应用。随后，我们将重点剖析LSTM的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），阐述其如何有效解决RNN的梯度消失问题，并应用于自然语言处理、语音识别等领域。 生成对抗网络（GAN）与注意力机制： GAN作为一种强大的生成模型，我们将介绍其生成器与判别器的对抗训练过程，以及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。注意力机制作为近年来深度学习领域的重要突破，我们将详细讲解其原理，以及它如何赋予模型选择性关注信息的能力，从而提升在序列到序列模型（如机器翻译）和视觉任务中的表现。 第四部分：实际应用与未来展望 在掌握了丰富的理论知识后，本部分将引导读者将所学应用于实际问题，并展望深度学习的未来发展方向。 模型训练与调优： 从数据集的预处理、特征工程，到模型选择、超参数调优，我们将提供一套完整的实践流程。批归一化（Batch Normalization）等加速训练的技术也将被重点介绍。 评估指标与实践经验： 针对不同类型的任务（分类、回归、生成等），我们将介绍常用的评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC、MSE等，并分享在实际项目中的调优技巧和常见陷阱。 前沿方向概览： 本部分将简要介绍图神经网络（GNN）、强化学习、自监督学习等当前人工智能研究的热点领域，为读者提供进一步深入学习的指引。 本书旨在为有志于深入理解和应用人工智能技术的读者提供一条清晰的学习路径。通过严谨的数学推导和丰富的算法解析，我们相信读者能够建立起坚实的理论功底，并为应对未来更复杂的AI挑战做好准备。

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在我作为一名AI研究员的职业生涯中，NIPS的论文集一直是我关注的焦点，而Advances in Neural Information Processing Systems 17 更是让我看到了这个领域令人振奋的发展势头。我一直对生成模型及其在艺术、设计和内容创作中的应用充满热情。这本书中，我发现了许多关于新一代生成模型，如扩散模型（Diffusion Models）和变分自编码器（VAEs）的最新研究成果。这些模型在生成高质量、逼真度极高的图像、音频和视频方面展现出了前所未有的能力，这不仅令人惊叹，也为我正在进行的创意AI项目提供了巨大的启发。我还对书中关于模型评估和度量标准的研究很感兴趣，如何客观地评价生成模型的性能，一直是这个领域的一个挑战。这本书中的一些新颖的评估方法，为我们提供了一个更全面的视角来理解和比较不同的生成模型。这本书的出现，标志着生成模型领域正在进入一个全新的发展阶段，我对此感到无比兴奋。

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作为一名在学术界和工业界都有丰富经验的机器学习研究者，我一直以来都将NIPS的论文集视为我获取最新知识和激发新想法的重要来源。Advances in Neural Information Processing Systems 17 更是如此，它汇集了该领域最杰出的头脑在过去一年中的思考和探索，为我们提供了一个窥探未来AI发展方向的窗口。我尤其对书中关于图神经网络（GNNs）的最新进展感到兴奋。GNNs在处理非欧几里得数据，如社交网络、分子结构和知识图谱等方面展现出巨大的潜力，而这本书中关于GNNs的新架构、训练技巧以及在各个领域的应用，无疑为我正在进行的图结构数据分析项目提供了源源不断的灵感。此外，书中关于自适应学习率、梯度下降优化算法的改进，以及在对抗性攻击和防御方面的最新研究，也让我对如何构建更鲁棒、更安全的AI系统有了更深刻的理解。我非常欣赏这本书的深度和广度，它不仅包含了理论的突破，也关注了实际应用的挑战。对于任何希望在这个快速发展的领域保持领先地位的研究者和工程师来说，这本书都是必不可少的参考。

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每次翻开NIPS的论文集，总会有一种“大开眼界”的感觉，Advances in Neural Information Processing Systems 17 更是将这种体验推向了新的高度。我是一名专注于统计学习理论的学者，我的研究重点是如何从数学上理解机器学习模型的行为，并为其提供理论保证。这本书中，我看到了许多关于模型泛化能力、优化收敛性以及统计学习理论的新突破。例如，一些关于基于统计学习理论的深度学习模型分析，为理解为何深度神经网络在实践中能够取得如此好的效果提供了新的解释。我还对书中关于贝叶斯非参数模型和概率图模型的最新进展非常感兴趣，这些模型在处理不确定性和复杂数据结构方面具有独特的优势，而我正致力于将这些理论应用于更广泛的实际问题。这本书的严谨性、深度和原创性都给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一份技术报告，更是对“智能”本质的探索，它激励我去思考更基础的问题，并尝试构建更具理论根基的AI模型。

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读到 Advances in Neural Information Processing Systems 17 的第一眼，我就被它厚实的体积和封面上那种既有科技感又不失学术庄重的字体所吸引。我本身是人工智能领域的研究生，对神经网络和机器学习的最新进展一直保持着高度的关注。参加学术会议，阅读顶尖期刊是我的日常。而 NIPS，也就是如今的 NeurIPS，无疑是这个领域最负盛名的会议之一，其会议论文集更是凝聚了每年最新、最前沿的研究成果。虽然我还没有完全读完这本书，但仅仅是浏览目录和一些我感兴趣的论文摘要，就已经让我感受到了巨大的信息量和研究的热情。这本书涵盖了从基础理论到实际应用的方方面面，包括但不限于深度学习的最新架构、强化学习的新算法、贝叶斯方法在复杂模型中的应用、图神经网络的突破、以及自然语言处理和计算机视觉领域的一些重量级研究。特别是一些关于模型可解释性、鲁棒性和公平性的探讨，更是戳中了当前AI发展中的痛点，也为我的研究方向提供了新的思考角度。我非常期待在接下来的几个月里，能够深入其中，逐一品味每一篇论文的精妙之处，从中汲取灵感，为我的博士论文注入新的活力。这本书不仅仅是一堆论文的集合，它更像是一扇窗，让我得以窥见人工智能研究的广阔天地和前沿脉搏。

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我是一名对前沿技术充满热情的工程师，尤其关注那些能够赋能下一代人工智能应用的研究。Advances in Neural Information Processing Systems 17 这本书，对我而言，就是一本集前沿技术之大成的宝典。我特别留意到书中关于强化学习在决策优化和机器人控制领域的最新进展。例如，如何通过模仿学习和离线强化学习来解决现实世界中的一些复杂问题，以及如何构建更具鲁棒性的强化学习代理，这些内容都与我正在进行的一些自动化和智能控制项目息息相关。此外，书中关于自然语言处理（NLP）领域的最新研究，特别是大规模预训练语言模型（如Transformer及其变种）的最新进展和应用，也让我看到了AI在理解和生成人类语言方面巨大的潜力。我非常欣赏这本书的实用性和前瞻性，它不仅提供了理论上的创新，也包含了大量的实验结果和实现细节，这对于我进行技术落地和产品开发提供了直接的指导。这本书将是我未来工作中不可或缺的重要参考资料。

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从我个人对人工智能的理解和研究兴趣出发，Advances in Neural Information Processing Systems 17 这本书的内容，无疑是我近期最为期待的学术读物之一。我一直对机器学习模型的“黑箱”问题感到好奇，并致力于探索如何提高AI的可解释性和透明度。这本书中，我发现了很多与此相关的研究，包括使用注意力机制来可视化模型决策过程、利用 Shapley 值等方法来解释模型预测，以及开发能够提供因果解释的AI模型。这些研究不仅帮助我更好地理解模型的工作原理，也为我如何构建更负责任、更值得信赖的AI系统提供了宝贵的思路。此外，书中关于联邦学习和差分隐私等保护用户隐私的技术的研究，也引起了我极大的关注。在当今数据驱动的时代，如何在保证模型性能的同时，最大限度地保护用户隐私，是AI发展中一个至关重要的问题。这本书的出现，为我们应对这一挑战提供了新的工具和方法。

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能够接触到 Advances in Neural Information Processing Systems 17 这样一部重量级的学术作品，我感到非常荣幸。作为一名在深度学习领域摸爬滚打多年的开发者，我深知掌握最新的技术动态对于保持竞争力至关重要。每一次NIPS会议的论文，都代表着该领域最前沿的研究成果，而将这些成果汇总成册，更是为我们提供了一个系统学习和深入理解的绝佳平台。这本书涵盖了许多我一直关注的议题，例如，最近备受瞩目的Transformer模型在各个领域的应用拓展，以及如何对其进行优化以提高效率和性能。此外，关于强化学习中探索与利用的平衡，以及如何处理高维状态和动作空间的最新算法，也引起了我极大的兴趣。我知道，这些研究的突破往往能直接转化为更强大的AI应用，比如更智能的机器人、更自然的对话系统，以及更精准的预测模型。我尤其看重这本书在模型压缩和边缘计算方面的讨论，这对于我在资源受限的移动设备上部署AI模型至关重要。这本书的价值在于，它不仅提供了理论框架，还包含了很多具体的实验结果和实现细节，这对于我进行实际的工程落地提供了非常宝贵的参考。

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我是一名对人工智能哲学和伦理问题同样充满好奇的计算机科学家。Advances in Neural Information Processing Systems 17 这本书，除了在技术层面展现了AI的最新突破，也让我看到了这个领域在如何理解智能、如何创造更负责任的AI方面所做的努力。我一直认为，技术的进步不应该脱离人文关怀和伦理思考。这本书中关于AI可解释性、公平性和隐私保护的论文，恰好满足了我对这些问题的探索。例如，一些关于因果推断在机器学习中的应用，以及如何构建能够解释其决策过程的黑箱模型的研究，让我看到了AI走向更透明、更值得信赖的未来的可能性。我还注意到一些关于AI在医疗、金融等敏感领域的应用伦理探讨，这对于我们如何负责任地将AI技术引入社会生活具有重要的启示作用。虽然我可能不是直接从事算法开发的工程师，但对这些基础研究的理解，能够帮助我从更宏观的视角审视AI的发展趋势，并为相关的政策制定和行业规范提供思考。这本书的内容非常丰富，其前瞻性也让我对AI的未来发展充满信心。

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在我漫长的学术探索生涯中，能够遇见像Advances in Neural Information Processing Systems 17 这样一部著作，着实是一件令人兴奋的事情。这本书的出版，对于整个机器学习和人工智能社区来说，无疑是又一次重要的里程碑。我是一名资深的研究员，专注于开发更高效、更具泛化能力的机器学习模型，特别是那些能够处理非结构化数据的模型。多年来，我一直在关注NIPS会议，并将其论文集视为我工作中的重要参考资料。每一次会议论文集的发布，都意味着这个领域向前迈进了一大步，新的思想、新的技术层出不穷。这本书就如同一个集大成者，汇聚了全球顶尖研究者在过去一年里的智慧结晶。我特别留意到其中关于生成对抗网络（GANs）的最新进展，以及如何利用GANs来生成逼真图像、音频甚至文本的研究。这对我正在进行的跨模态生成模型研究有着直接的指导意义。此外，一些关于自监督学习和无监督学习的论文，也为我探索如何在缺乏大量标注数据的情况下训练模型提供了新的思路。这本书的编排非常合理，既有理论深度，也有实践指导，相信它将成为我未来研究道路上的重要伙伴，帮助我不断突破技术的瓶颈，引领研究的新方向。

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在我的职业生涯中，我一直致力于推动机器学习在实际应用中的落地，尤其是在医疗健康和生物信息学领域。Advances in Neural Information Processing Systems 17 这本书，为我提供了一个宝贵的平台，让我得以窥见AI如何深刻地改变这些关键领域。我特别关注书中关于深度学习在医学影像分析、药物发现和基因组学研究中的应用。例如，一些利用卷积神经网络（CNNs）和图神经网络（GNNs）来分析医学图像、预测蛋白质结构以及识别疾病生物标志物的研究，都为我带来了巨大的启发。我深知，这些研究的突破，能够直接转化为更精准的诊断、更有效的治疗方案，以及更深入的生命科学发现。此外，书中关于个性化医疗和健康监测系统方面的研究，也让我看到了AI在提升个体健康水平方面的巨大潜力。这本书的出现，不仅证明了AI在复杂科学领域的强大能力，也为我们如何利用AI解决人类面临的重大挑战提供了新的思路和方向。

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