近日，由周志華教授、俞揚(yáng)教授和錢超研究員共同完成的新書——《EvolutionaryLearning:AdvancesinTheoriesandAlgorithms》正式上線！堪稱“寶藏級(jí)”新書，速來收藏。

愛逛知乎的小編在2019年4月13日，發(fā)現(xiàn)一直關(guān)注的俞揚(yáng)教授發(fā)了一篇推文"致青春"，點(diǎn)進(jìn)去一看，發(fā)現(xiàn)了”寶藏“！

于是便立即聯(lián)系了俞揚(yáng)教授，詢問是否可以將這份資源轉(zhuǎn)發(fā)或者介紹給大家。俞教授也很爽快，沒過多久就給了肯定的答復(fù)。

《EvolutionaryLearning:AdvancesinTheoriesandAlgorithms》為原書名，因?yàn)槲⑿殴娞?hào)標(biāo)題長(zhǎng)度有限制，所以自行翻譯成了中文：《演化學(xué)習(xí)：理論和算法的進(jìn)展》。其中EvolutionaryLearning網(wǎng)上很多翻譯成：進(jìn)化學(xué)習(xí)。但我閱讀了俞揚(yáng)教授的原文，里面說是演化學(xué)習(xí)，所以這里為了統(tǒng)一，我還是標(biāo)明演化學(xué)習(xí)。

中文僅供參考，若翻譯有問題，還請(qǐng)指正，大家還是以英文為主。

本書是由周志華教授、俞揚(yáng)教授和錢超研究員三位共同完成，這里簡(jiǎn)單介紹一下三位：

周志華，現(xiàn)任南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系主任、南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所(LAMDA)所長(zhǎng)，校學(xué)術(shù)委員會(huì)委員。美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(ACM)、美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)(AAAS)、國(guó)際人工智能學(xué)會(huì)(AAAI)、國(guó)際電氣電子工程師學(xué)會(huì)(IEEE)、國(guó)際模式識(shí)別學(xué)會(huì)(IAPR)、國(guó)際工程技術(shù)學(xué)會(huì)(IET/IEE)、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)(CAAI)等學(xué)會(huì)的會(huì)士(Fellow)，歐洲科學(xué)院外籍院士。南京市政府人工智能產(chǎn)業(yè)顧問、證監(jiān)會(huì)科技監(jiān)管專家咨詢委員會(huì)委員、江蘇省政協(xié)委員、江蘇省青聯(lián)副主席等。

主要從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的研究工作。主持多項(xiàng)科研課題，出版《機(jī)器學(xué)習(xí)》(2016)與《EnsembleMethods:FoundationsandAlgorithms》(2012)，在一流國(guó)際期刊和頂級(jí)國(guó)際會(huì)議發(fā)表論文百余篇，被引用三萬余次。經(jīng)常擔(dān)任NIPS、ICML、AAAI、IJCAI、KDD等重要國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的領(lǐng)域主席。擔(dān)任中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)常務(wù)理事、人工智能專業(yè)委員會(huì)主任，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)理事，江蘇省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，江蘇省人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，IEEE南京分部副主席。

周志華教授個(gè)人信息節(jié)選自：

http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/resume_cn.htm

俞揚(yáng)，博士，南京大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄?、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。2011年8月加入南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所（LAMDA）從事教學(xué)與科研工作。

曾獲2013年全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、2011年中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)。發(fā)表論文40余篇，包括多篇ArtificialIntelligence、IJCAI、AAAI、NIPS、KDD等人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際頂級(jí)期刊和頂級(jí)會(huì)議論文。入選2018年IEEEIntelligentSystems雜志評(píng)選的AI's10toWatch，獲2018PAKDDEarlyCareerAward、2017年江蘇省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年科技獎(jiǎng)。共同發(fā)起并主辦了亞洲強(qiáng)化學(xué)習(xí)系列研討會(huì)(AWRL)、中國(guó)演化計(jì)算與學(xué)習(xí)系列研討會(huì)(ECOLE)，任人工智能領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)會(huì)議IJCAI'18領(lǐng)域主席、ICPR'18領(lǐng)域主席、ACML'17領(lǐng)域主席，任IEEE計(jì)算智能協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)委員會(huì)委員、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)專委會(huì)委員、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專委會(huì)委員，ArtificialIntelligence、IJCAI、AAAI、KDD、ICML、NIPS、CVPR、ICCV等多個(gè)一流期刊的評(píng)審人和會(huì)議的程序委員。

俞揚(yáng)教授個(gè)人信息節(jié)選自：

http://lamda.nju.edu.cn/yuy/cv_ch.ashx

錢超是中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)副研究員。他的研究興趣是人工智能，演化計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)。他在領(lǐng)先的國(guó)際期刊和會(huì)議論文集上發(fā)表了20多篇論文，包括人工智能，演化計(jì)算，IEEE演化計(jì)算交易，Algorithmica，NIPS，IJCAI，AAAI等。他贏得了ACMGECCO2011年度最佳論文獎(jiǎng)（TheoryTrack）和IDEAL2016年度最佳論文獎(jiǎng)。他還曾擔(dān)任IEEE計(jì)算智能學(xué)會(huì)（CIS）工作組“TheoreticalFoundationsofBio-inspiredComputation”的主席。

錢超研究員個(gè)人信息節(jié)選自：

http://staff.ustc.edu.cn/~chaoqian/

https://www.springer.com/cn/book/9789811359552#aboutAuthors

下面看看俞揚(yáng)教授簡(jiǎn)單介紹該書的知乎原文"致青春"

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62178187

正文（致青春）

最近與周老師、錢超一起完成了一本書。書的名字叫

《EvolutionaryLearning:AdvancesinTheoriesandAlgorithms》，但是對(duì)于我來說，可以叫“致青春”。從2005年碩士入學(xué)開始，抱著演化算法理論這個(gè)硬骨頭開始啃。

我的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)并不好，在我同一屆進(jìn)入LAMDA的同學(xué)中，毫無疑問是墊底，但也許優(yōu)點(diǎn)是膽子大，周老師說這個(gè)方向重要，那就干。這個(gè)領(lǐng)域真是四處不討好，讓我深刻體驗(yàn)了什么叫冷板凳。即使是在演化計(jì)算領(lǐng)域里，對(duì)于搞應(yīng)用的來說，理論太滯后，沒有指導(dǎo)意義，甚至關(guān)注理論進(jìn)展的人都很少。而放在整個(gè)人工智能領(lǐng)域里，更是艱難，當(dāng)時(shí)演化計(jì)算就已經(jīng)是在頂級(jí)會(huì)議上冷下去的話題了。

2000年前，IJCAI還出現(xiàn)了演化計(jì)算的session，2000年左右，隨著上一波演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的興起演化算法也還在火（是的，NAS并不是這幾年發(fā)明的，20年前的東西了），之后也隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冷淡，大家放棄啟發(fā)擁抱理論更清楚的方法，演化計(jì)算也迅速在頂級(jí)會(huì)議上隱匿。所以演化計(jì)算的論文要發(fā)在頂級(jí)會(huì)議上極其困難，而理論更甚，不僅要回答技術(shù)問題，還要回答諸如這個(gè)方向還有研究?jī)r(jià)值嗎、這個(gè)理論怎么指導(dǎo)算法，之類的問題。

回想起來在AAAI2006發(fā)表的第一篇做演化算法復(fù)雜度分析的論文，真是走運(yùn)，其中一個(gè)審稿人一個(gè)字審稿意見都沒寫，直接打了滿分。

看到最終成稿，收錄了我們十幾年努力的結(jié)果，感覺這么多年也沒白做，現(xiàn)在從理論、算法、到應(yīng)用效果都能打通，AAAI、IJCAI、NIPS也都有發(fā)表了，尤其是NIPS2017的工作，回答了一個(gè)長(zhǎng)久以來演化計(jì)算領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)：“有什么問題能證明是以往算法做不到而演化算法能做到的”。

致我的青春年華。以后只能是個(gè)拼搏的中年人了。。。

書籍鏈接：

https://www.springer.com/cn/book/9789811359552

《EvolutionaryLearning:AdvancesinTheoriesandAlgorithms》簡(jiǎn)介

許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)涉及解決復(fù)雜的優(yōu)化問題，例如處理不可微分，非連續(xù)和非唯一的目標(biāo)函數(shù);在某些情況下，甚至難以定義明確的目標(biāo)函數(shù)。演化學(xué)習(xí)（Evolutionarylearning）應(yīng)用演化算法來解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化問題，并在許多應(yīng)用中產(chǎn)生了令人滿意的結(jié)果。然而，由于演化優(yōu)化的啟發(fā)性特征，迄今為止的大多數(shù)結(jié)果都是經(jīng)驗(yàn)性的，缺乏理論支持。這個(gè)缺點(diǎn)使得進(jìn)化學(xué)習(xí)不再受到機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的歡迎。

最近，為解決這個(gè)問題付出了相當(dāng)大的努力。本書將分成系列來介紹這些努力，共分為四個(gè)部分：

第一部分：簡(jiǎn)要向讀者介紹演化學(xué)習(xí)并提供了一些預(yù)備知識(shí)；

第二部分：介紹演化算法中運(yùn)行時(shí)間和近似性能分析的一般理論工具；

第三部分：提出許多關(guān)于演化優(yōu)化中主要因素的理論發(fā)現(xiàn)，例如recombination,representation,inaccuratefitnessevaluation,andpopulation；

第四部分：討論了演化學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，為幾個(gè)代表性任務(wù)提供了可證明的理論保證。

致謝

在此感謝周志華教授、俞揚(yáng)教授和錢超研究員整理這么棒的書籍！