具体描述
This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the Second International Conference on Learning and Intelligent Optimization, LION 2007 II, held in Trento, Italy, in December 2007. The 18 revised full papers were carefully reviewed and selected from 48 submissions for inclusion in the book. The papers cover current issues of machine learning, artificial intelligence, mathematical programming and algorithms for hard optimization problems and are organized in topical sections on improving optimization through learning, variable neighborhood search, insect colony optimization, applications, new paradigms, cliques, stochastic optimization, combinatorial optimization, fitness and landscapes, and particle swarm optimization.
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用户评价
终于等来了这本书！我一直对“学习”和“智能优化”这两个概念充满了好奇，尤其是在当前人工智能飞速发展的时代，它们的应用前景更是让我着迷。我一直认为，要真正理解和掌握人工智能的核心，就必须深入了解这两个底层驱动力。这本书的标题《Learning and Intelligent Optimization》完美契合了我的求知欲，它仿佛为我打开了一扇通往AI奥秘的大门。我期待这本书能够系统地阐述学习理论是如何与优化算法相结合，驱动智能系统不断进步的。我特别想知道，书中会如何讲解不同类型的学习方法，比如监督学习、无监督学习、强化学习等等，它们各自在优化过程中扮演着怎样的角色？同时，智能优化算法的种类繁多，从经典的遗传算法、粒子群算法，到更前沿的深度强化学习中的策略梯度方法，书中会如何选择和呈现这些算法？我希望它能不仅仅是列举公式和算法，更能深入剖析其背后的数学原理和直观意义，让我能够真正理解它们是如何在复杂的环境中找到最优解的。此外，我还会关注书中是否会包含一些实际的应用案例，比如在机器学习模型训练、机器人控制、金融预测等领域的应用，这些案例将有助于我将理论知识转化为实际技能。总而言之，这本书的出现，让我对深入探索AI的内在机制充满了无限的期待。
评分对于一个在算法领域摸爬滚打多年的工程师来说，一本能够带来新启发、新技术的好书是极其宝贵的。《Learning and Intelligent Optimization》这个书名，听起来就充满了技术含量和前沿性。我希望这本书能够让我跳出固有的思维模式，看到一些新的研究方向和工程实现的可能性。我尤其关心书中是否会探讨如何设计更有效的“组合优化”策略，将不同的学习模型和优化算法进行有机结合，以应对更为复杂和动态的实际问题。例如，在推荐系统领域，如何利用用户行为数据进行个性化学习，并结合图神经网络（GNN）和强化学习的思路，来动态地优化推荐列表的生成？在自动驾驶领域，如何融合传感器数据进行环境感知学习，并采用实时优化的方法来规划车辆的行驶路径？我还希望书中能够提及一些关于“元学习”（meta-learning）和“ AutoML ”（Automated Machine Learning）的内容，因为自动化地学习如何学习和如何优化，是未来AI发展的重要趋势。如果这本书能够提供一些实际代码示例或开源工具的链接，那将大大提升其实用性。
评分这本书的封面设计就让我眼前一亮，那种简洁而又充满力量感的排版，似乎预示着内容将是严谨而又深刻的。我之前接触过一些关于机器学习的入门书籍，但总感觉它们停留在“如何使用”的层面，而对于“为什么”和“如何更深层地优化”的理解却不够透彻。《Learning and Intelligent Optimization》这个名字，让我觉得它正是弥补我知识空白的那个关键点。我非常期待书中能够对“学习”这一过程进行更本质的剖析，比如从信息论、统计学等角度来解释学习的发生机制，以及不同学习模型在数据稀疏、噪声干扰等情况下的鲁棒性表现。而“智能优化”部分，我希望能够看到一些非传统的优化思路，不仅仅是梯度下降的变种，或许还会有一些受自然启发的算法，例如蚁群优化、布谷鸟搜索等，以及它们在解决高维、多模态、非凸优化问题时的独特优势。我非常看重书籍的理论深度和思想的高度，希望作者能够用清晰的逻辑、严谨的论证，将复杂的概念化繁为简，让我们这些非数学专业背景的读者也能领略其精妙之处。如果有章节专门讨论优化目标函数的选择、约束条件的处理、以及算法收敛性的理论分析，那将是再好不过了。
评分作为一名对人工智能领域充满热情的学生，我一直在寻找能够帮助我建立扎实理论基础的教材。《Learning and Intelligent Optimization》这个书名，立刻吸引了我的注意。我知道，无论是在理论研究还是在工程实践中，对学习和优化的深刻理解都是至关重要的。我期待这本书能够成为我探索AI世界的一块基石。我希望它能够系统地介绍各种机器学习模型，不仅仅是简单的分类和回归，而是能够深入讲解模型的内在结构、参数更新机制以及它们是如何从数据中“学习”到知识的。在优化方面，我希望看到一些关于全局优化算法的讲解，比如模拟退火、差分进化等，以及它们在解决非线性、多模态优化问题上的应用。另外，我非常关注书中是否会涉及强化学习中的探索与利用（exploration-exploitation）问题，以及如何设计有效的奖励函数和状态表示，来引导智能体在复杂环境中学习最优策略。如果书中还能包含一些关于算法的复杂度分析、收敛性证明，以及如何评估和比较不同优化算法的性能，那将对我未来的学术研究非常有帮助。
评分最近工作上遇到了一些瓶颈，尤其是在处理大数据分析和模型迭代优化方面，感觉现有方法效率不高，而且容易陷入局部最优。朋友推荐了我这本《Learning and Intelligent Optimization》，听起来非常契合我当前的实际需求。我希望这本书能够提供一些切实可行的解决方案，让我能够更有效地指导团队进行算法改进和模型调优。我特别想知道，书中会不会深入讲解如何根据不同的业务场景和数据特性，来选择最合适的学习算法和优化策略。例如，在时间序列预测中，如何结合循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）进行序列学习，并通过特定的优化算法（如Adam、RMSprop）来加速模型收敛并提高预测精度？在图像识别领域，如何利用卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力，并配合带有动量的随机梯度下降（SGD with Momentum）或自适应学习率方法进行训练？我更希望书中有一些关于“迁移学习”、“域适应”等概念的探讨，因为在实际应用中，我们常常需要在不同但相关的任务之间迁移知识，这本身就是一个复杂的学习和优化过程。这本书的出现，让我看到了突破现有技术难题的希望。
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