Phase Transitions in Machine Learning

图书简介

This state-of-the-art overview describes how phase transitions occur and teaches appropriate methods for tackling the consequent problems. Weaving together fundamental aspects of computer science, statistical physics and machine learning, it provides sufficient mathematics and physics background to make the subject intelligible to researchers in AI and other computer science communities.

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Preface; Acknowledgements; Notation; 1. Introduction; 2. Statistical physics and phase transitions; 3. The satisfiability problem; 4. Constraint satisfaction problems; 5. Machine learning; 6. Searching the hypothesis space; 7. Statistical physics and machine learning; 8. Learning, SAT, and CSP; 9. Phase transition in FOL covering test; 10. Phase transitions and relational learning; 11. Phase transitions in grammatical inference; 12. Phase transitions in complex systems; 13. Phase transitions in natural systems; 14. Discussions and open issues; Appendix A. Phase transitions detected in two real cases; Appendix B. An intriguing idea; References; Index.

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Phase Transitions in Machine Learning 机器学习中的相位变化 计算机应用

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