Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Information Science Reference

作者:John Wang

出品人:

页数:2542

译者:

出版时间:2008-09-03

价格:USD 1195.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781605660103

丛书系列:

图书标签:

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深度学习与概率图模型：前沿理论与实践 一本面向研究人员、高级从业者及研究生学员的权威著作，全面剖析构建下一代智能系统的核心数学框架与算法。 导论：范式转移与智能的基石 在当前的人工智能浪潮中，深度学习（Deep Learning, DL）已成为无可争议的主导范式，然而，其成功在很大程度上依赖于概率论、统计学以及图论的坚实基础。本书旨在填补当前市场上纯粹应用导向的深度学习书籍与过于抽象的纯数学教科书之间的鸿沟。我们聚焦于将深度学习的成功归因于其背后的概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）的结构化推理能力，探讨如何利用概率的严谨性来提升深度模型的鲁棒性、可解释性和样本效率。 本书的出发点是：理解现代AI系统的瓶颈（如对抗性攻击、泛化性差、黑箱决策）需要回归到对不确定性建模的深刻理解。因此，我们将概率图模型视为连接高维非线性模型与可解释、可量化不确定性的桥梁。 第一部分：概率图模型：不确定性与结构化表达 本部分奠定概率建模的数学基础，并介绍描述复杂系统依赖关系的核心工具。 第一章：随机过程与信息论基础回顾 我们首先回顾马尔可夫过程、鞅论在序列建模中的应用，以及熵、互信息、KL散度在度量信息损失与模型复杂性中的关键作用。重点分析Fisher信息矩阵与模型曲率的关系。 第二章：贝叶斯网络（Bayesian Networks）：因果与依赖的表示 深入探讨有向无环图（DAG）如何编码条件独立性。详细介绍Junction Tree算法在精确推理中的实现细节，以及变分方法在处理大规模网络时的必要性。本章引入结构学习的最新进展，特别是基于约束和基于评分的方法，并讨论如何利用结构识别因果关系。 第三章：马尔可夫随机场（Markov Random Fields）：无向模型的全局一致性 研究无向图模型，侧重于势函数（Potential Functions）的选择与定义。详细分析Loopy Belief Propagation（LBP）算法的收敛性与局限性，并将其与Gibbs采样等MCMC方法进行对比。特别关注其在图像分割和条件随机场（CRF）中的应用。 第四章：概率图模型的学习算法 系统介绍参数学习（最大似然估计、最大后验估计）和结构学习。聚焦于高斯玻尔兹曼机（GBM）等特定模型的高效学习方法，以及如何将结构学习与模型选择（如贝叶斯信息准则BIC）相结合。 第二部分：深度学习的概率化重构 本部分探讨如何将图模型的思想融入到现代深度网络架构中，将深度学习视为一种参数化的、高维的概率模型。 第五章：受限玻尔兹曼机（RBM）与深度信念网络（DBN）的概率起源 追溯DBN作为一种深度生成模型和特征学习器的历史地位。详细推导对比对比散度（CD-k）算法的收敛性分析，并讨论如何利用RBM进行无监督预训练以稳定深层网络的优化。 第六章：变分自编码器（VAE）：深度生成模型的概率视角 VAE是深度学习与概率建模结合的典范。本章深入解析ELBO（证据下界）的数学推导，探讨重参数化技巧的必要性。更重要的是，我们比较了标准高斯先验、混合高斯先验（GMM Prior）以及流模型（Normalizing Flows）在潜变量空间结构化方面的差异。 第七章：图神经网络（GNN）的概率视角与信息传播 将GNN视为一种特殊的图上传播机制，其聚合函数（Aggregation Function）本质上是对邻居信息的概率性组合。分析Spectral GNN与Spatial GNN在信息扩散理论上的区别，并引入概率图卷积网络（PGCN），用于处理带有噪声和缺失边的图数据。 第八章：深度采样与MCMC在现代网络中的应用 探索如何使用Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA) 等高级采样方法来估计深度贝叶斯模型的后验分布，克服传统Gibbs采样在处理高维、非凸后验时的困难。分析这些方法在模型不确定性量化中的作用。 第三部分：前沿专题：可解释性、鲁棒性与因果推断 本部分将概率图模型的严谨性应用于解决深度学习最紧迫的实际问题。 第九章：可解释性：从PGM到注意力机制 将模型中常见的注意力权重（Attention Weights）视为一种隐式概率分布的度量。探讨如何通过反向推导，将注意力权重映射回可解释的、基于证据的推理路径，从而实现“事后”的因果归因。对比LIME、SHAP等事后解释方法与基于模型内部概率结构的内在解释。 第十章：对抗性鲁棒性与后验不确定性 深入分析对抗性样本的本质：模型在输入空间中对低概率、高损失区域的过度敏感。我们将对抗性扰动视为对数据生成过程的恶意采样。提出基于贝叶斯神经网络（BNN）的鲁棒性增强框架，利用模型对预测的不确定性（特别是模型不确定性）来识别和抵御攻击。 第十一章：深度学习中的因果推断 本书的终极目标之一是利用DL强大的模式识别能力进行因果发现与效应估计。详细介绍Do-Calculus在深度结构上的应用，以及如何使用结构因果模型（SCM）来指导深度网络的结构设计，实现对“干预”（Intervention）的有效预测，而非仅仅是“观察”（Observation）。讨论反事实推理（Counterfactual Reasoning）在推荐系统和个性化医疗中的前沿应用。 第十二章：大规模图模型的推理优化 面对现实世界中包含数百万节点的图数据，精确推理不可行。本章重点介绍如何设计高效的近似推理算法，包括基于消息传递的分布式算法、依赖树的层次化剖分策略，以及如何利用深度学习的特征提取能力来预训练和初始化PGM的推理过程，实现速度与精度的平衡。 结论：迈向统一的智能理论 本书不追求提供一套现成的“食谱”，而是致力于培养读者用概率和结构化的眼光审视智能系统的能力。通过掌握深度学习背后的概率图模型原理，读者将能够设计出更具泛化性、更易于验证，并能清晰量化自身决策信心的下一代智能系统。本书是通往真正通用人工智能道路上不可或缺的理论指南。

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