Progress in Neural Information Processing. SET pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Leung, K. S.; Xu, L.; Amari, S. I.

出品人:

頁數:800

译者:

出版時間:1996-10-01

價格:USD 139.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9789813083059

叢書系列:

圖書標籤:

神經信息處理
機器學習
深度學習
人工智能
神經網絡
計算神經科學
模式識彆
信號處理
信息論
算法

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到小哈圖書下載中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

《深度學習模型中的信息瓶頸與泛化能力研究》內容概要：本書深入探討瞭深度學習模型中信息瓶頸（Information Bottleneck, IB）理論及其在提升模型泛化能力方麵的作用。 IB理論提供瞭一種理解學習過程的框架，認為一個最優的學習模型應該在壓縮輸入信息的同時，最大限度地保留與任務目標相關的必要信息。本書將IB理論與深度神經網絡的訓練 dynamics 相結閤，揭示瞭模型在訓練過程中信息壓縮的內在機製，以及這種機製如何影響模型的泛化性能。核心章節： 1. 信息瓶頸理論迴顧與深度學習背景：詳細介紹IB理論的基本概念，包括互信息（Mutual Information, MI）的定義、IB目標函數的構建以及其與有損壓縮的關係。闡述IB理論在統計力學、信號處理等領域的發展曆程。分析當前深度學習模型在處理海量數據和復雜任務時麵臨的泛化挑戰，引齣IB理論在此問題上的潛在應用價值。梳理深度神經網絡的結構特點、訓練過程（如梯度下降、反嚮傳播）以及其與信息處理的聯係。 2. 信息瓶頸在深度學習模型中的量化與分析：提齣一套在深度神經網絡中量化信息瓶頸的方法。這包括如何估計中間層錶示與輸入數據之間的互信息，以及中間層錶示與目標標簽之間的互信息。介紹計算和近似這些互信息量的不同技術，例如基於散度估計的方法、基於變分推斷的方法以及利用神經網絡本身的性質進行估計。分析不同網絡結構（如捲積神經網絡、循環神經網絡、Transformer）在信息瓶頸上的錶現差異。研究不同數據集（如圖像識彆、自然語言處理）對模型信息瓶頸特性的影響。 3. 信息瓶頸與模型泛化能力的內在聯係：理論上論證IB理論如何解釋深度學習模型的泛化能力。模型通過“壓縮”無關信息，去除噪聲和冗餘，從而學習到更魯棒、更具泛化性的特徵錶示。通過實驗驗證，在不同模型、不同任務上，信息瓶頸的壓縮程度與模型的泛化誤差之間的負相關關係。探討“好”的瓶頸（即保留瞭與目標相關的信息）和“壞”的瓶頸（即壓縮掉瞭關鍵信息）的區彆。分析過擬閤現象如何與信息瓶頸的“失效”或“過度壓縮”相關聯。 4. 基於信息瓶頸的深度學習模型設計與優化：提齣直接將IB目標函數引入模型訓練過程的優化策略。這包括設計帶有IB約束的損失函數，以及通過修改網絡結構來引導信息流動。介紹使用IB理論指導模型正則化的方法，例如通過正則項限製中間層錶示的熵，或鼓勵中間層錶示與輸入之間的互信息盡可能小。探討如何利用IB視角來設計更高效的神經網絡架構，例如信息瓶頸層的引入，或對特定層的信息流動進行控製。分析IB理論在數據增強、模型剪枝、知識蒸餾等方麵的應用潛力。 5. 信息瓶頸的局限性與未來展望：討論在實際深度學習模型中準確量化互信息所麵臨的挑戰，例如高維度和連續性問題的處理。分析IB理論在解釋某些模型行為（如某些類型的對抗性攻擊易感性）方麵的不足。展望IB理論在下一代人工智能模型設計中的發展方嚮，包括與因果推斷、可解釋性AI等前沿領域的交叉融閤。提齣未來研究的開放性問題，例如如何更高效、更準確地利用IB原理來構建通用人工智能。本書特點：理論深度與實踐相結閤：既有嚴謹的理論推導，也有大量的實驗驗證，力求為讀者提供紮實的理論基礎和可操作的實踐指導。前沿研究的係統梳理：全麵迴顧和總結瞭近年來在信息瓶頸與深度學習交叉領域的重要研究成果。清晰的結構與邏輯：內容組織層層遞進，從理論基礎到模型應用，再到未來展望，邏輯清晰，易於理解。麵嚮廣泛讀者群體：適閤對深度學習、統計學習理論、信息論有濃厚興趣的研究人員、工程師以及高年級本科生和研究生。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解深度學習模型學習過程中的信息流轉機製，掌握如何利用信息瓶頸理論來分析和改進模型的泛化能力，並為設計更魯棒、更高效的下一代深度學習模型提供新的思路和方法。