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| 編輯推薦： |
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本书融合人工智能领域的两大热点方向，包括自然计算和深度学习的主流研究，还对各算法的优缺点进行了深入分析，并介绍了最新的研究进展。每章都配有算法操作实例，将科研融入教学中，为科学研究打下基础。适合作为高等学校信息科学、计算机科学、软件工程、模式识别、人工智能及电子工程等专业高年级本科生和研究生的学习用书。
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| 內容簡介： |
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深度学习和自然计算是人工智能领域中的热点研究方向。通过研究分析、模拟人脑的认知机理以及自然系统的智能行为和机制，构造相应的学习模型与优化算法，利用先进的计算工具实现高效的计算智能方法，并用于解决实际工程问题是人工智能研究的重要途径。 本书共分11章，主要介绍人工智能、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、孪生神经网络、遗传算法、差分进化算法、粒子群算法、协同演化算法和多目标优化算法及其在图像处理、数据处理等领域的应用。 本书是作者在从事多年人工智能、机器学习教学、科研工作积累的经验基础上编纂而成。本书可作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、人工智能及电子工程等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关领域科研人员的参考书。
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| 目錄：
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第1章 概述1
1.1人工智能1
1.1.1人工智能发展简史2
1.1.2人工智能三大学派3
1.2深度学习3
1.3自然计算6
1.4本章 小结9
参考文献10
第2章 神经网络基础12
2.1神经网络简介12
2.1.1神经网络的概念12
2.1.2神经网络的发展12
2.1.3神经网络的应用14
2.2神经网络的基本模型15
2.2.1MP模型15
2.2.2感知器模型16
2.2.3BP神经网络模型18
2.3神经网络常见学习规则19
2.3.1误差修正学习规则19
2.3.2赫布学习规则20
2.3.3最小均方学习规则20
2.3.4竞争学习规则21
2.3.5随机学习规则21
2.4基于梯度下降的优化算法22
2.4.1梯度下降法22
2.4.2随机梯度下降法22
2.4.3小批量梯度下降法23
2.5本章 小结23
2.6章 节习题23
参考文献23第3章 卷积神经网络25
3.1卷积神经网络简介25
3.1.1卷积神经网络的发展历程25
3.1.2卷积神经网络的基本结构26
3.1.3前馈运算与反馈运算27
3.2卷积神经网络中的各层网络及操作29
3.2.1卷积层29
3.2.2池化层32
3.2.3激活函数层33
3.2.4全连接层34
3.2.5损失函数35
3.3卷积神经网络经典结构35
3.3.1LeNet模型35
3.3.2AlexNet模型36
3.3.3NetworkInNetwork模型37
3.3.4VGGNet模型37
3.3.5GoogLeNet模型37
3.4本章 小结39
3.5章 节习题39
参考文献39
第4章 循环神经网络41
4.1循环神经网络简介41
4.1.1循环神经网络的结构41
4.1.2循环神经网络的输入层42
4.1.3循环神经网络的输出层43
4.1.4循环神经网络的隐含层43
4.2循环神经网络的算法44
4.2.1RNN的前向传播算法44
4.2.2随时间反向传播算法44
4.2.3实时循环学习算法47
4.3长期依赖性挑战48
4.4改进的循环神经网络48
4.4.1双向循环神经网络49
4.4.2长短期记忆网络49
4.4.3门控循环单元网络51
4.5本章 小结52
4.6章 节习题53
参考文献53
第5章 生成对抗网络55
5.1生成模型概述55
5.1.1生成模型的基本概念55
5.1.2生成模型的意义及应用56
5.2GAN概述56
5.2.1GAN简介57
5.2.2GAN的损失函数57
5.2.3GAN的算法流程58
5.2.4GAN的算法分析60
5.3GAN模型60
5.3.1SGAN模型60
5.3.2CGAN模型62
5.3.3StackGAN模型63
5.3.4InfoGAN模型64
5.3.5ACGAN模型65
5.4本章 小结66
5.5章 节习题67
参考文献67第6章 孪生神经网络69
6.1孪生神经网络概述69
6.1.1孪生神经网络的概念69
6.1.2孪生神经网络的发展69
6.1.3孪生神经网络的基本结构70
6.1.4孪生神经网络的特殊结构70
6.2孪生神经网络在目标识别中的应用71
6.2.1DeepFace模型71
6.2.2FaceNet模型72
6.3孪生神经网络在目标跟踪中的应用72
6.3.1SINT模型72
6.3.2SiamFC模型73
6.3.3SiamRPN系列模型74
6.4孪生网络在自然语言处理中的应用77
6.4.1Siamese LSTM模型77
6.4.2SentenceBERT模型78
6.5本章 小结79
6.6章 节习题79
参考文献79
第7章 遗传算法81
7.1算法介绍81
7.1.1基本概念及发展历程81
7.1.2专业词汇82
7.1.3主要优点83
7.1.4标准遗传算法流程85
7.2遗传算法的关键参数与操作设计87
7.2.1种群的初始化88
7.2.2个体适应度评价90
7.2.3选择操作93
7.2.4交叉操作96
7.2.5变异操作99
7.3遗传算法的性能分析101
7.4算法应用实例101
7.4.1作业车间调度问题描述101
7.4.2遗传算法设计103
7.4.3实验结果与分析104
7.5本章 小结106
7.6章 节习题107
参考文献108
第8章 差分进化算法110
8.1算法基本介绍110
8.2算子操作及参数设计110
8.2.1种群的初始化111
8.2.2个体适应度评价111
8.2.3变异操作112
8.2.4交叉操作112
8.2.5选择操作113
8.2.6参数设计114
8.3算法的实现流程及步骤114
8.4算法应用实例115
8.4.1问题描述115
8.4.2算法设计116
8.4.3实验结果118
8.4.4算法的优缺点分析120
8.5算法的改进与拓展121
8.5.1差分进化算法的改进121
8.5.2DE衍生的元启发式算法123
8.5.3改进的DE算法124
8.6本章 小结126
8.7章 节习题127
参考文献127
第9章 粒子群算法129
9.1算法基本介绍129
9.1.1粒子群算法起源129
9.1.2基本粒子群算法130
9.1.3粒子群算法原理130
9.1.4粒子群算法流程135
9.2粒子群算法参数分析137
9.2.1惯性权重分析137
9.2.2学习因子分析139
9.3算法应用实例140
9.3.1实验数据140
9.3.2实验步骤与结果分析140
9.4本章 小结143
9.5章 节习题143
参考文献143
第10章 协同演化算法145
10.1算法基本介绍145
10.2协同演化的算法原理146
10.2.1协同演化的背景146
10.2.2协同演化算法的框架147
10.2.3没有免费午餐定理147
10.3协同演化的理论基础148
10.3.1博弈论的起源148
10.3.2非合作博弈148
10.4协同演化算法设计149
10.4.1机制设计149
10.4.2问题表示149
10.4.3遗传操作150
10.5算法应用实例150
10.5.1相关理论基础151
10.5.2算法实现152
10.5.3实验结果与分析154
10.6本章 小结158
10.7章 节习题158
参考文献159
第11章 多目标优化算法161
11.1算法基本介绍161
11.1.1多目标优化算法的基本原理161
11.1.2多目标优化的相关概念162
11.2多目标优化算法的评价指标163
11.3经典多目标优化算法164
11.3.1NSGA165
11.3.2NSGAⅡ166
11.3.3MOEA/D169
11.4高维多目标优化算法171
11.4.1高维多目标优化算法的研究难点171
11.4.2NSGAⅢ172
11.5算法应用实例174
11.5.1应用背景174
11.5.2目标函数175
11.5.3算法步骤176
11.5.4实验验证与分析176
11.6本章 小结180
11.7章 节习题180
参考文献181
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| 內容試閱：
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自然计算是人工智能领域的一个重要研究方向，人们通过研究自然界蕴含的多种多样的生物机制设计出相应的算法，解决不同领域中的难题。深度学习是机器学习领域中的一个热点研究方向。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。深度学习以神经网络为主要模型，由于其强大的学习能力，深度学习越来越多地应用于目标识别、语音识别、图像处理、自动驾驶和决策推理等领域。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度关注，并掀起新一轮的人工智能热潮。
近年来，以深度学习和自然计算为代表的人工智能技术逐渐普及。通过研究分析、模拟人脑的认知机理以及自然系统的智能行为和机制，构造相应的学习模型与优化算法，利用先进的计算工具实现高效的计算智能方法，并用于解决实际工程问题是人工智能研究的重要途径。本书共分11章，主要介绍深度学习、自然计算的基础知识。
第1章简要概括人工智能、深度学习、自然计算的相关概念，以帮助读者对深度学习和自然计算有一个全面的了解和认识，为后面各章的学习打下基础。
第2章对神经网络基础进行叙述，内容包括神经网络的概念、发展以及应用，随后对神经网络的基本模型进行详细讲解。通过本章内容的学习，为后续卷积神经网络、循环神经网络等网络模型的学习奠定基础。
第3章介绍深度学习的基础网络——卷积神经网络。从基础概念、基本部件、经典结构3个角度出发，同时结合一个基于ImageNet数据集的实战案例，深入浅出地带领读者了解卷积神经网络的奥妙之处。
第4章介绍循环神经网络(RNN)——一类非常强大的用于处理和预测序列数据的神经网络模型。循环结构的神经网络克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的许多限制，使其成为深度学习领域中一类非常重要的模型。本章对目前流行的几种RNN变体模型进行了详细的讨论和对比分析。
第5章介绍生成对抗网络的概念和原理。针对生成对抗网络自身的特殊性，即两个网络同时训练这一特点，进一步利用图例进行说明，并对其发展过程中的一些重要网络模型进行了介绍。
第6章介绍孪生神经网络的概念和原理，并对其不同结构、具体模型以及在不同实际应用中的模型进行了详细的介绍。
第7章介绍遗传算法的概念、原理和算法。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索的全局最优算法，因其具有广泛的适应性，目前已经广泛应用于研究工程的各个领域。
第8章介绍差分进化算法的概念、原理和算法，以及几种改进的差分进化算法，并通过一个无人机的路径规划问题实例进行介绍，使读者对差分进化算法有一个基本的认识与了解。
第9章介绍粒子群算法的基本原理和流程，并对该算法中关键的参数进行分析，最后以多标签特征选择问题为例，介绍用粒子群算法解决优化问题的过程。
第10章首先介绍协同演化算法的原理以及涉及的相关理论基础，然后从机制设计、问题表示和遗传操作3个方面对协同演化算法的设计进行了介绍，最后以聚类问题为例，讲解了协同演化算法的优化过程。
第11章首先介绍多目标优化算法的基本原理、相关概念及常用的评价指标，然后介绍第一代多目标优化算法——NSGA，最后以多目标优化算法应用于特征选择问题为例，对算法进行介绍和分析。
本书介绍了深度学习及自然计算的相关概念。作为机器学习方法的一种，深度学习通常基于神经网络模型逐级表示逐渐抽象的概念或模式。自然计算在解决各种研究领域中的许多复杂优化问题方面表现出了有效性。群体学习与个体学习是自然界中最基本的两种自适应方式。神经网络与自然计算的结合已经有30多年的历史。神经网络与自然计算的关系，相当于自适应的两个基础模式。神经网络是个体学习，研究如何在最短的时间内适应一个训练集，时间粒度比较短;而自然计算是群体学习，通过对解空间采样、比较与淘汰，时间粒度比较长，它们两者互补，对于人工智能缺一不可。
本书的编撰人员包括孙静、付强、赵炳旭、李猛、付天怡、潘禹瑶、苏子美、王赢己、黄鑫、徐静如、冀若含、李也、张啸、陈伟京、胡典芝、柳恩涵、胥周、赵一霖、聂国豪、汪进利、郭文杰，在此表示感谢！期望本书能够对读者学习深度学习及自然计算提供一些帮助，为进一步开展科学研究提供一定的灵感和思路。
由于作者水平有限，书中难免出现不足和谬误之处，恳请各位同行专家和读者批评指正。
作者
2022年3月
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