人工智能算法分析

本书全面讲述人工智能算法的理论基础和案例编程实现。第1章简要介绍机器学习的发展及其应用。第2章和第3章主要介绍机器学习经典分类算法、聚类算法、集成算法和随机森林算法，以及这些算法的具体内容、算法原理和案例编程实现。第4章介绍了深度学习的概念、原理、研究现状，以及典型的神经网络及其相关网络的案例编程实现。第5章介绍了强化学习的发展及其相关算法，包括Q-学习算法、蒙特卡洛算法和动态规划算法，以及这些算法的原理和案例编程实现。第6章介绍了迁移学习的发展及其相关算法，主要包括TrAdaBoost算法和层次贝叶斯算法，以及这些算法的原理和案例编程实现。第7章主要介绍了联邦学习的研究现状和相关算法，涉及联邦平均算法和纵向联邦学习算法，以及算法的原理和案例编程实现。第8章介绍了因果学习的研究现状和典型模型算法，包括结果因果模型和多变量结构识别算法，还有这些模型和算法的原理以及案例编程实现。第9章和第10章分别介绍了文本挖掘和图像处理的研究现状，以及应用于文本和图像的一些算法，涉及算法的原理介绍和案例编程实现。第11章介绍了人工智能大模型的发展及研究现状，包括Transformer和GPT，以及相关的改进模型，并对其中典型的模型应用案例进行了分析。本书可作为计算机科学与技术、智能科学与技术、人工智能等专业高年级本科生和研究生教材，也可供从事或有志于人工智能行业的研究人员和从业者参考。

第1章 绪论 1 1.1  人类的学习与机器的学习 2 1.1.1 人类的学习 2 1.1.2 机器的学习 3 1.2  机器学习与机器智能 6 1.2.1 机器学习的概念 6 1.2.2 机器学习如何实现机器智能 7 1.3  机器学习的发展历程 7 1.4  机器学习的类型 9 1.5 机器学习的主要方法 10 1.6  机器学习的主要算法 13 1.6.1 传统机器学习算法 14 1.6.2 新型机器学习算法 15 1.7  机器学习的典型应用与发展趋势 17 1.7.1 机器学习的典型应用 17 1.7.2 机器学习的发展趋势 18 1.8  如何阅读本书 19 总结 20 习题 20 第2章 机器学习经典分类算法 23 2.1  回归算法 24 2.1.1 基本形式 24 2.1.2 线性回归 24 2.1.3 逻辑回归 26 2.1.4 线性回归案例分析 27 2.1.5 逻辑回归案例分析 33 2.2  决策树算法 37 2.2.1 树形决策过程 37 2.2.2 训练算法 38 2.2.3 案例分析 43 2.3  支持向量机 47 2.3.1 线性分类器 47 2.3.2 支持向量机原理 48 2.3.3 案例分析 51 2.4  kNN算法 53 2.4.1 基本概念 54 2.4.2 预测算法 54 2.4.3 距离定义 55 2.4.4 案例分析 57 2.5  贝叶斯算法 59 2.5.1 贝叶斯决策 59 2.5.2 朴素贝叶斯分类器 60 2.5.3 正态贝叶斯分类器 62 2.5.4 案例分析 64 总结 67 习题 67 第3章 机器学习经典聚类及集成与随机森林算法 69 3.1  k-means算法 70 3.1.1 相似性的度量 70 3.1.2 k-means算法原理 71 3.1.3 k-means算法的改进 73 3.1.4 Mean Shift算法 74 3.1.5 案例分析 76 3.2  AdaBoost算法 79 3.2.1 AdaBoost算法介绍 79 3.2.2 AdaBoost算法分类 83 3.2.3 案例分析 84 3.3  马尔可夫算法 88 3.3.1 马尔可夫算法介绍 88 3.3.2 隐马尔可夫算法介绍 91 3.3.3 案例分析 93 3.4  随机森林算法 96 3.4.1 集成学习 97 3.4.2 随机森林概述 98 3.4.3 训练算法 98 3.4.4 变量的重要性 99 3.4.5 案例分析 100 总结 102 习题 103 第4章 深度学习 105 4.1  深度学习及其研究现状 106 4.1.1 深度学习概念 106 4.1.2 深度学习研究现状 106 4.2  人工神经网络 107 4.2.1 全连接神经网络 107 4.2.2 反向传播算法 111 4.2.3 案例分析 115 4.3  生成对抗网络 119 4.3.1 生成对抗网络结构 119 4.3.2 模型的训练 120 4.3.3 GAN的改进模型 124 4.3.4 案例分析 131 4.4  循环神经网络 135 4.4.1 循环神经网络概述 135 4.4.2 循环神经网络结构 136 4.4.3 循环神经网络训练 138 4.4.4 挑战与改进措施 139 4.4.5 案例分析 141 总结 144 习题 144 第5章 强化学习 146 5.1  强化学习及其研究现状 147 5.1.1 马尔可夫模型 147 5.1.2 策略 148 5.1.3 强化学习研究现状 150 5.2  Q-学习算法 150 5.2.1 Q-学习算法的基本原理 151 5.2.2 Q-学习算法的结构 151 5.2.3 采用神经网络实现Q-学习算法 153 5.2.4 Q-学习算法的改进 154 5.2.5 Q-学习算法的应用案例 156 5.3  蒙特卡洛算法 160 5.3.1 简单介绍 160 5.3.2 经验轨迹 161 5.3.3 蒙特卡洛算法的数学原理 164 5.3.4 蒙特卡洛算法的特点 165 5.3.5 蒙特卡洛预测 165 5.3.6 蒙特卡洛预测算法的实现 166 5.4  动态规划算法 169 5.4.1 策略评估 170 5.4.2 策略改进 171 5.4.3 策略迭代 172 5.4.4 值迭代 173 5.4.5 案例分析 174 总结 176 习题 177 第6章 迁移学习 179 6.1  迁移学习及其研究现状 179 6.1.1 迁移学习概念 179 6.1.2 迁移学习研究现状 180 6.2  TrAdaBoost算法 181 6.2.1 背景 181 6.2.2 算法介绍 181 6.2.3 算法改进 184 6.2.4 案例分析 186 6.3  层次贝叶斯算法 190 6.3.1 背景 190 6.3.2 算法介绍 191 6.3.3 案例分析 194 总结 196 习题 197 第7章 联邦学习 199 7.1  联邦学习及其研究现状 199 7.1.1 联邦学习概念 199 7.1.2 联邦学习研究现状 201 7.2  联邦平均算法 202 7.2.1 联邦优化 203 7.2.2 算法原理 205 7.2.3 安全的联邦平均算法 207 7.2.4 联邦平均算法的改进 207 7.2.5 案例分析 209 7.3  纵向联邦学习算法 215 7.3.1 安全联邦线性回归 215 7.3.2 安全联邦提升树 217 7.3.3 案例分析 221 总结 224 习题 224 第8章 因果学习 227 8.1  因果学习及其研究现状 228 8.1.1 因果学习概念 228 8.1.2 因果学习研究现状 229 8.2  结构因果模型 229 8.2.1 两种类型的因果陈述 229 8.2.2 SCM的标准表示 232 8.2.3 SCM的改进型 233 8.2.4 案例分析 236 8.3  多变量结构识别算法 239 8.3.1 基于独立的方法 240 8.3.2 基于分数的方法 242 8.3.3 多变量加性噪声模型 244 8.3.4 案例分析 246 总结 248 习题 249 第9章 文本挖掘 251 9.1  文本挖掘概念与现状 251 9.1.1 文本挖掘概念 251 9.1.2 文本挖掘现状 252 9.2  Word2vec-词嵌入 252 9.2.1 背景介绍 253 9.2.2 Word2vec-词嵌入――基于神经网络学习单词表示 256 9.2.3 案例分析 265 9.3  递归神经网络 270 9.3.1 递归神经网络介绍 270 9.3.2 递归神经网络分类 274 9.3.3 案例分析 276 总结 282 习题 283 第10章 图像处理 285 10.1  图像处理概念与现状 285 10.1.1 图像处理概念 285 10.1.2 图像处理现状 286 10.2  条件图像到图像翻译 286 10.2.1 条件图像到图像翻译的概念 286 10.2.2 cd-GAN 287 10.2.3 DosGAN 289 10.2.4 案例分析 291 10.3  解纠缠图像到图像翻译 295 10.3.1 解纠缠图像到图像翻译的概念 295 10.3.2 InterfaceGAN 295 10.3.3 SeFa 298 10.3.4 案例分析 300 总结 304 习题 304 第11章 人工智能大模型 307 11.1  人工智能大模型概念与现状 307 11.1.1 人工智能大模型概念 307 11.1.2 人工智能大模型现状 308 11.2  Transformer 308 11.2.1 背景 308 11.2.2 模型结构 309 12.2.3 为什么使用自注意力 312 11.2.4 案例分析 313 11.3  GPT 317 11.3.1 GPT-1 317 11.3.2 GPT-2 320 11.3.3 GPT-3 323 11.3.4 案例分析 326 总结 331 习题 331