蒙特卡罗方法与人工智能

图书标准信息

• 作者 （美）Adrian Barbu（巴布·艾俊），Song-Chun Zhu（朱松纯）
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787121470202
• 定价 138.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 326页
• 字数 0.55千字

【内容简介】

本书全面叙述了蒙特卡罗方法，包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、metropoli算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、梯度学和可视化能级图等。为了便于学，每章都包含了不同领域的代表应用实例。本书旨在统计学和计算机科学之间架起一座桥梁以弥合它们之间的鸿沟，以便将其应用于计算机视觉、计算机图形学、机器学、机器人学、人工智能等领域解决更广泛的问题，同时使这些领域的科学家和工程师们更容易地利用蒙特卡罗方法加强他们的研究。本书适合计算机、人工智能、机器人等领域的教师、阅读和参，也适合相关领域的研究者和界的从业者阅读。

【作者简介】

魏，西安交通大学人工智能学院教授、博士生导师，青年人才，陕西高校青年创新团队（自主智能系统）带头人。西安交通大学学士、博士，美国加州大学洛杉矶分校（ucla）博士后、联合培养博士。研究领域包括计算机视觉、机器学、智能系统等，主持自然科学等等科研项目20余项，在tpami、cvpr、iccv等有名期刊和会议发表学术多篇。担任中国自动化学会网联智能专委会副主任委员、中国图象图形学学会机器视觉专委会委员。获成果等荣誉奖励。

【目录】

章蒙特卡罗方法简介1

1.1引言1

1.2动机和目标1

1.3蒙特卡罗计算中的任务2

1.3.1任务1：采样和模拟3

1.3.2任务2：通过蒙特卡罗模拟估算未知量5

1.3.3任务3：优化和贝叶斯推理7

1.3.4任务4：学和模型估计8

1.3.5任务5：可视化能级图9

本章参文献13

第2章序贯蒙特卡罗方法14

2.1引言14

2.2一维密度采样14

2.3重要采样和加权样本15

2.4序贯重要采样（sis）18

2.4.1应用：表达聚合物生长的自避游走18

2.4.2应用：目标跟踪的非线/粒子滤波20

2.4.3smc方法框架结23

2.5应用：利用smc方法进行光线追踪24

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