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出版者:Information Science Reference

作者:John Wang

出品人:

頁數:2542

译者:

出版時間:2008-09-03

價格:USD 1195.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781605660103

叢書系列:

圖書標籤:

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• 數據分析
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• 機器學習
• 知識發現
• 數據建模
• ETL

深度學習與概率圖模型：前沿理論與實踐 一本麵嚮研究人員、高級從業者及研究生學員的權威著作，全麵剖析構建下一代智能係統的核心數學框架與算法。 導論：範式轉移與智能的基石 在當前的人工智能浪潮中，深度學習（Deep Learning, DL）已成為無可爭議的主導範式，然而，其成功在很大程度上依賴於概率論、統計學以及圖論的堅實基礎。本書旨在填補當前市場上純粹應用導嚮的深度學習書籍與過於抽象的純數學教科書之間的鴻溝。我們聚焦於將深度學習的成功歸因於其背後的概率圖模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）的結構化推理能力，探討如何利用概率的嚴謹性來提升深度模型的魯棒性、可解釋性和樣本效率。 本書的齣發點是：理解現代AI係統的瓶頸（如對抗性攻擊、泛化性差、黑箱決策）需要迴歸到對不確定性建模的深刻理解。因此，我們將概率圖模型視為連接高維非綫性模型與可解釋、可量化不確定性的橋梁。 第一部分：概率圖模型：不確定性與結構化錶達 本部分奠定概率建模的數學基礎，並介紹描述復雜係統依賴關係的核心工具。 第一章：隨機過程與信息論基礎迴顧 我們首先迴顧馬爾可夫過程、鞅論在序列建模中的應用，以及熵、互信息、KL散度在度量信息損失與模型復雜性中的關鍵作用。重點分析Fisher信息矩陣與模型麯率的關係。 第二章：貝葉斯網絡（Bayesian Networks）：因果與依賴的錶示 深入探討有嚮無環圖（DAG）如何編碼條件獨立性。詳細介紹Junction Tree算法在精確推理中的實現細節，以及變分方法在處理大規模網絡時的必要性。本章引入結構學習的最新進展，特彆是基於約束和基於評分的方法，並討論如何利用結構識彆因果關係。 第三章：馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）：無嚮模型的全局一緻性 研究無嚮圖模型，側重於勢函數（Potential Functions）的選擇與定義。詳細分析Loopy Belief Propagation（LBP）算法的收斂性與局限性，並將其與Gibbs采樣等MCMC方法進行對比。特彆關注其在圖像分割和條件隨機場（CRF）中的應用。 第四章：概率圖模型的學習算法 係統介紹參數學習（最大似然估計、最大後驗估計）和結構學習。聚焦於高斯玻爾茲曼機（GBM）等特定模型的高效學習方法，以及如何將結構學習與模型選擇（如貝葉斯信息準則BIC）相結閤。 第二部分：深度學習的概率化重構 本部分探討如何將圖模型的思想融入到現代深度網絡架構中，將深度學習視為一種參數化的、高維的概率模型。 第五章：受限玻爾茲曼機（RBM）與深度信念網絡（DBN）的概率起源 追溯DBN作為一種深度生成模型和特徵學習器的曆史地位。詳細推導對比對比散度（CD-k）算法的收斂性分析，並討論如何利用RBM進行無監督預訓練以穩定深層網絡的優化。 第六章：變分自編碼器（VAE）：深度生成模型的概率視角 VAE是深度學習與概率建模結閤的典範。本章深入解析ELBO（證據下界）的數學推導，探討重參數化技巧的必要性。更重要的是，我們比較瞭標準高斯先驗、混閤高斯先驗（GMM Prior）以及流模型（Normalizing Flows）在潛變量空間結構化方麵的差異。 第七章：圖神經網絡（GNN）的概率視角與信息傳播 將GNN視為一種特殊的圖上傳播機製，其聚閤函數（Aggregation Function）本質上是對鄰居信息的概率性組閤。分析Spectral GNN與Spatial GNN在信息擴散理論上的區彆，並引入概率圖捲積網絡（PGCN），用於處理帶有噪聲和缺失邊的圖數據。 第八章：深度采樣與MCMC在現代網絡中的應用 探索如何使用Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA) 等高級采樣方法來估計深度貝葉斯模型的後驗分布，剋服傳統Gibbs采樣在處理高維、非凸後驗時的睏難。分析這些方法在模型不確定性量化中的作用。 第三部分：前沿專題：可解釋性、魯棒性與因果推斷 本部分將概率圖模型的嚴謹性應用於解決深度學習最緊迫的實際問題。 第九章：可解釋性：從PGM到注意力機製 將模型中常見的注意力權重（Attention Weights）視為一種隱式概率分布的度量。探討如何通過反嚮推導，將注意力權重映射迴可解釋的、基於證據的推理路徑，從而實現“事後”的因果歸因。對比LIME、SHAP等事後解釋方法與基於模型內部概率結構的內在解釋。 第十章：對抗性魯棒性與後驗不確定性 深入分析對抗性樣本的本質：模型在輸入空間中對低概率、高損失區域的過度敏感。我們將對抗性擾動視為對數據生成過程的惡意采樣。提齣基於貝葉斯神經網絡（BNN）的魯棒性增強框架，利用模型對預測的不確定性（特彆是模型不確定性）來識彆和抵禦攻擊。 第十一章：深度學習中的因果推斷 本書的終極目標之一是利用DL強大的模式識彆能力進行因果發現與效應估計。詳細介紹Do-Calculus在深度結構上的應用，以及如何使用結構因果模型（SCM）來指導深度網絡的結構設計，實現對“乾預”（Intervention）的有效預測，而非僅僅是“觀察”（Observation）。討論反事實推理（Counterfactual Reasoning）在推薦係統和個性化醫療中的前沿應用。 第十二章：大規模圖模型的推理優化 麵對現實世界中包含數百萬節點的圖數據，精確推理不可行。本章重點介紹如何設計高效的近似推理算法，包括基於消息傳遞的分布式算法、依賴樹的層次化剖分策略，以及如何利用深度學習的特徵提取能力來預訓練和初始化PGM的推理過程，實現速度與精度的平衡。 結論：邁嚮統一的智能理論 本書不追求提供一套現成的“食譜”，而是緻力於培養讀者用概率和結構化的眼光審視智能係統的能力。通過掌握深度學習背後的概率圖模型原理，讀者將能夠設計齣更具泛化性、更易於驗證，並能清晰量化自身決策信心的下一代智能係統。本書是通往真正通用人工智能道路上不可或缺的理論指南。

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