前言


自然计算是人工智能领域的一个重要研究方向，人们通过研究自然界蕴含的多种多样的生物机制设计出相应的算法，解决不同领域中的难题。深度学习是机器学习领域中的一个热点研究方向。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。深度学习以神经网络为主要模型，由于其强大的学习能力，深度学习越来越多地应用于目标识别、语音识别、图像处理、自动驾驶和决策推理等领域。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度关注，并掀起新一轮的人工智能热潮。
近年来，以深度学习和自然计算为代表的人工智能技术逐渐普及。通过研究分析、模拟人脑的认知机理以及自然系统的智能行为和机制，构造相应的学习模型与优化算法，利用先进的计算工具实现高效的计算智能方法，并用于解决实际工程问题是人工智能研究的重要途径。本书共分11章，主要介绍深度学习、自然计算的基础知识。
第1章简要概括人工智能、深度学习、自然计算的相关概念，以帮助读者对深度学习和自然计算有一个全面的了解和认识，为后面各章的学习打下基础。
第2章对神经网络基础进行叙述，内容包括神经网络的概念、发展以及应用，随后对神经网络的基本模型进行详细讲解。通过本章内容的学习，为后续卷积神经网络、循环神经网络等网络模型的学习奠定基础。
第3章介绍深度学习的基础网络——卷积神经网络。从基础概念、基本部件、经典结构3个角度出发，同时结合一个基于ImageNet数据集的实战案例，深入浅出地带领读者了解卷积神经网络的奥妙之处。
第4章介绍循环神经网络(RNN)——一类非常强大的用于处理和预测序列数据的神经网络模型。循环结构的神经网络克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的许多限制，使其成为深度学习领域中一类非常重要的模型。本章对目前流行的几种RNN变体模型进行了详细的讨论和对比分析。
第5章介绍生成对抗网络的概念和原理。针对生成对抗网络自身的特殊性，即两个网络同时训练这一特点，进一步利用图例进行说明，并对其发展过程中的一些重要网络模型进行了介绍。
第6章介绍孪生神经网络的概念和原理，并对其不同结构、具体模型以及在不同实际应用中的模型进行了详细的介绍。
第7章介绍遗传算法的概念、原理和算法。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索的全局最优算法，因其具有广泛的适应性，目前已经广泛应用于研究工程的各个领域。
第8章介绍差分进化算法的概念、原理和算法，以及几种改进的差分进化算法，并通过一个无人机的路径规划问题实例进行介绍，使读者对差分进化算法有一个基本的认识与了解。
第9章介绍粒子群算法的基本原理和流程，并对该算法中关键的参数进行分析，最后以多标签特征选择问题为例，介绍用粒子群算法解决优化问题的过程。
第10章首先介绍协同演化算法的原理以及涉及的相关理论基础，然后从机制设计、问题表示和遗传操作3个方面对协同演化算法的设计进行了介绍，最后以聚类问题为例，讲解了协同演化算法的优化过程。
第11章首先介绍多目标优化算法的基本原理、相关概念及常用的评价指标，然后介绍第一代多目标优化算法——NSGA，最后以多目标优化算法应用于特征选择问题为例，对算法进行介绍和分析。
本书介绍了深度学习及自然计算的相关概念。作为机器学习方法的一种，深度学习通常基于神经网络模型逐级表示逐渐抽象的概念或模式。自然计算在解决各种研究领域中的许多复杂优化问题方面表现出了有效性。群体学习与个体学习是自然界中最基本的两种自适应方式。神经网络与自然计算的结合已经有30多年的历史。神经网络与自然计算的关系，相当于自适应的两个基础模式。神经网络是个体学习，研究如何在最短的时间内适应一个训练集，时间粒度比较短;而自然计算是群体学习，通过对解空间采样、比较与淘汰，时间粒度比较长，它们两者互补，对于人工智能缺一不可。
本书的编撰人员包括孙静、付强、赵炳旭、李猛、付天怡、潘禹瑶、苏子美、王赢己、黄鑫、徐静如、冀若含、李也、张啸、陈伟京、胡典芝、柳恩涵、胥周、赵一霖、聂国豪、汪进利、郭文杰，在此表示感谢！期望本书能够对读者学习深度学习及自然计算提供一些帮助，为进一步开展科学研究提供一定的灵感和思路。
由于作者水平有限，书中难免出现不足和谬误之处，恳请各位同行专家和读者批评指正。

作者
2022年3月