經典書《斯坦福大學-多智能體係統》532頁pdf

1 月 29 日 專知
經典書《斯坦福大學-多智能體係統》532頁pdf

斯坦福大學的經典書多智能體係統的算法、博弈論和邏輯基礎《MULTIAGENT SYSTEMS Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations》,532頁pdf值得查看!


簡介:這本書需要數學思維,但隻需要基本的背景知識。在本書的大部分內容中,我們都假設您具備基本的計算機科學知識(算法,複雜性)和基本的概率論。在更多的技術部分中,我們假設您熟悉Markov決策問題(MDP),數學編程(特別是線性和整數編程)和經典邏輯。

所有這些(基本計算機科學除外)都在附錄中進行了簡要介紹,但是它們隻是作為更新和建立符號的用途,不能替代這些主題的背景知識。(尤其是概率論,這是正確的。)但是,最重要的是,先決條件是具有清晰思考的能力。

本書包括13個章節,大致分為以下幾部分:

Block 1, Chapters 1–2:分布式問題解決

Block 2, Chapters 3–6:非合作博弈論

Block 3, Chapters 7:learning

Block 4, Chapters 8:交流

Block 5, Chapters 9–11:組協議

Block 6, Chapters 12:聯盟博弈論

Block 7, Chapters 13–14:邏輯理論

部分目錄:


地址:

http://www.masfoundations.org/download.html


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多智能體係統(multi-agent system,MAS) 是一種全新的分布式計算技術。自20 世紀70年代出現以來得到迅速發展,目前已經成為一種進行複雜係統分析與模擬的思想方法與工具。

在複雜的以人為中心的係統中,每天的決策都具有決策相關信息不完全的特點。現有決策理論的主要問題是,它們沒有能力處理概率和事件不精確的情況。在這本書中,我們描述了一個新的理論的決策與不完全的信息。其目的是將決策分析和經濟行為的基礎從領域二價邏輯轉向領域模糊邏輯和Z約束,從行為決策的外部建模轉向組合狀態的框架。

這本書將有助於在模糊邏輯,決策科學,人工智能,數學經濟學,和計算經濟學的專業人員,學者,經理和研究生。

讀者:專業人士,學者,管理者和研究生在模糊邏輯,決策科學,人工智能,數學經濟學,和計算經濟學。

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作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理,但它僅限於信息既完整又確定的問題。然而,許多現實世界的問題,從金融投資到電子郵件過濾,本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇,它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計並實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫,書中提供了許多Python示例,這些示例也可以在一個補充網站上找到,該網站還提供了一個解釋器,允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

隻需要一個基本的數學基礎,本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理,並討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作,因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對於想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者,本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞彙表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論,討論了貝葉斯推理的計算複雜性,討論了不完全性的不可約性,討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重於方法論和算法,描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域,例如仿生計算,並開發新的編程語言和硬件架構。

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統計學習是一套以複雜數據建模和數據理解為目的的工具集,是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家,結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具,提供一些重要的建模和預測技術,並借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基於樹的方法、支持向量機、聚類等,作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容,每章後還配有豐富的概念性和應用性練習題。

  書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同,但是本書起點低,弱化了數學推導的細節,更注重方法的應用,所以更適合作為入門教材。當然,這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材,也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James 斯坦福大學統計學博士畢業,師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授,美國統計學會會士,數理統計協會終身會員,新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

  Daniela Witten 斯坦福大學統計學博士畢業,師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授,美國統計學會和國際數理統計協會會士,《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

  Trevor Hastie 美國統計學家和計算機科學家,斯坦福大學統計學教授,英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境,發明了主曲線和主曲麵。

  Robert Tibshirani 斯坦福大學統計學教授,國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士,1996年COPSS總統獎得主,提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北鬥,兩人合著《The Elements of Statistical Learning》,還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。  

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簡介:這本書需要數學思維,但隻需要基本的背景知識。 在本書的大部分內容中,我們都假設您具備基本的計算機科學知識(算法,複雜性)和基本的概率論。 在更多的技術部分中,我們假設您熟悉Markov決策問題(MDP),數學編程(特別是線性和整數編程)和經典邏輯。

所有這些(基本計算機科學除外)都在附錄中進行了簡要介紹,但是它們隻是作為更新和建立符號的用途,不能替代這些主題的背景知識。 (尤其是概率論,這是正確的。)但是,最重要的是,先決條件是具有清晰思考的能力。

本書包括13個章節,大致分為以下幾部分:

Block 1, Chapters 1–2:分布式問題解決

Block 2, Chapters 3–6:非合作博弈論

Block 3, Chapters 7:learning

Block 4, Chapters 8:交流

Block 5, Chapters 9–11:組協議

Block 6, Chapters 12:聯盟博弈論

Block 7, Chapters 13–14:邏輯理論

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