机器学习及其应用(2023)/知识科学系列/中国计算机学会学术著作丛书

本书邀请MLA 2021-2022 的部分专家以综述的形式介 绍机器学习领域的研究进展 ，内容涉及监督学习、深度 学习、因果学习、迁移学习 、表示学习、演化学习的基 本理论和方法，同时介绍了 机器学习在计算机视觉、自 然语言处理、并行计算中的 应用。 本书可供计算机、自动 化及相关专业的高等院校和 科研院所师生及相关工程技 术人员阅读参考。

\"黄圣君，南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教授，人工智能学院副院长，主要研究方向为机器学习、数据挖掘，国家优青、江苏省杰青获得者，曾入选中国科协“青年人才托举工程”，主持科技部科技创新2030——新一代人工智能重大项目、国家自然科学基金等项目。 张利军，南京大学人工智能学院教授，基金委优青，主要研究方向为大规模机器学习与优化，曾获首届达摩院青橙奖、中国科协青年人才托举工程、第26届AAAI人工智能会议最佳论文奖等荣誉。 钱超，南京大学人工智能学院副教授、博导，主要研究方向为演化计算与演化学习，，获国家优秀青年科学基金，并主持科技创新2030“新一代人工智能”重大项目（青年科学家）。 \"

“生成一切”背后的数学原理 1 传统图像处理方法 2 图像生成算法 3 3D曲面生成算法 4 未来展望 参考文献 高维样本协方差矩阵的谱性质及其应用简介 1 引言 2 高维框架下传统方法失效的例子 3 大维样本协方差矩阵的极限谱分布 4 大维样本协方差矩阵的应用 5 总结和展望 参考文献 多目标演化学习：理论与算法进展 1 引言 2 理论分析工具——调换分析 3 理论透视 4 多目标演化学习算法 5 总结与展望 参考文献 自监督学习的若干研究进展 1 引言 2 相关工作 3 基于对比学习与自编码学习的自监督学习算法 4 总结与展望 参考文献 因果性学习 1 引言 2 基于先验因果结构的因果性学习方法及其应用 3 基于因果发现的因果性学习方法及其应用 4 小结 参考文献 先排序后微调：预训练模型库利用的新范式 1 引言 2 相关工作 3 对预训练模型进行排序 4 LogME算法的理论分析 5 预训练模型微调 6 实验 7 结论 附录 A 符号对照表 B 定理1证明 C 定理2证明 D 推论1证明 E 推论2证明 F 数据集描述 G 图表的原始结果 H 提示学习完整结果 I 收敛性分析完整图表 参考文献 迁移学习 1 引言 2 相关工作 3 概述 4 基于数据的解释 5 基于模型的解释 6 应用 7 实验 8 结论和未来方向 参考文献 基于表示学习的机器学习模型复用 1 引言 2 模型复用背景 3 模型复用方法 4 复用模型方法 5 总结与展望 参考文献 并行算法组自动学习研究简介 1 引言 2 相关工作 3 并行算法组自动学习 4 总结 参考文献 ChatGPT的演进历程与未来发展趋势 1 引言 2 相关工作 3 ChatGPT概览 4 ChatGPT的关键技术与解决的关键科学问题 5 ChatGPT对自然语言处理的影响 6 总结和展望 参考文献