蒙特卡罗方法与人工智能 9787121470202
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作者(美)巴布·艾俊,朱松纯
出版社电子工业出版社
ISBN9787121470202
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价138元
货号1203170753
上书时间2024-05-12
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
魏平，西安交通大学人工智能学院教授、博士生导师，国家青年人才，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、博士学位，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、机器学习、智能系统等，主持国家自然科学基金等等科研项目20余项，在TPAMI、CVPR、ICCV等有名期刊和会议发表学术论文多篇。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。获国家教学成果一等奖等荣誉奖励。
目录
第1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：学习和模型估计8
1.3.5任务5：可视化能级图9
本章参考文献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重要性采样和加权样本15
2.4序贯重要性采样（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：目标跟踪的非线性/粒子滤波20
2.4.3SMC方法框架总结23
2.5应用：利用SMC方法进行光线追踪24
……
内容摘要
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、Metropolis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性分析、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、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习，每章都包含了不同领域的代表性应用实例。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、机器学习、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、学生阅读和参考，也适合相关领域的研究者和工业界的从业者阅读。
主编推荐
"《蒙特卡罗方法与人工智能》的原著作者朱松纯教授在人工智能和计算机视觉领域享有盛誉，他的研究成果广泛引用并影响了该领域的发展；从学术成果、荣誉和贡献上来说，他是一位世界有名科学家。
本书由朱松纯教授推荐西安交通大学人工智能学院教授、国家青年人才魏平翻译，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、Metropolis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性分析、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、随机梯度学习和可视化能级图等，文字较为精练、流畅，内容较为经典，有深度，是人工智能领导较为经典的图书，可适合计算机、人工智能、机器人等领域的教师、学生阅读和参考，也适合相关领域的研究者和工业界的从业者阅读。
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