这本书名为《进化深度学习：遗传算法和神经网络》，作者是[加]迈克尔·兰哈姆（Micheal Lanham），译者是殷海英，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
- 核心主题
• 本书主要探讨进化深度学习，重点阐述遗传算法和神经网络的相关知识及其在深度学习中的应用，帮助读者了解如何利用进化算法来优化神经网络。
- 主要内容章节
• 进化深度学习简介（第1章）
• 包括什么是进化深度学习、深度学习优化的需求、用自动化机器学习实现学习、进化深度学习的应用等内容，为读者建立对进化深度学习的初步认知。
• 进化计算简介（第2章）
• 阐述Google Colab中的康威生命游戏、用Python进行生命模拟、将生命模拟作为优化、向生命模拟添加进化等内容，介绍进化计算的基础知识。
• 使用DEAP介绍遗传算法（第3章）
• 详细介绍DEAP中的遗传算法、使用DEAP解决“王后开局”问题、旅行商问题、构建旅行商问题求解器、改进进化的遗传操作符等内容，展示如何通过DEAP应用遗传算法。
• 使用DEAP进行更多的进化计算（第4章）
• 讲解基于DEAP的遗传编程、基于DEAP的进化策略、基于DEAP的差分进化等内容，进一步介绍DEAP在进化计算中的应用。
• 自动参数优化（第5章）
• 包括选择参数和超参数优化、实现超参数自动化组合、使用HyperOpt进行优化等内容，阐述如何进行自动参数优化。
• 进化机器学习及其拓展领域（第12章）
• 探讨基因表达编程中的进化和机器学习、重新审视使用Grippy的强化学习、介绍本能学习、利用本能深度学习和强化学习进行泛化等内容，展示进化机器学习及其拓展方向。
二、详细内容
- 进化深度学习简介
• 基础概念
• 介绍进化深度学习的定义，它是将进化算法应用于深度学习以优化神经网络的技术。还阐述了深度学习优化的需求，如提高模型准确性和效率等。
• 应用场景
• 讲解进化深度学习在自动化机器学习等方面的应用，通过进化算法自动寻找最优的深度学习模型结构和参数。
- 进化计算简介
• 生命游戏与进化模拟
• 阐述Google Colab中的康威生命游戏，以及如何用Python进行生命模拟，并将生命模拟作为优化过程，通过向生命模拟添加进化机制，展示进化计算的基本原理。
- 使用DEAP介绍遗传算法
• DEAP中的遗传算法
• 详细介绍DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）中的遗传算法，包括如何使用DEAP实现遗传算法的基本操作，如选择、交叉、变异等。
• 实际问题解决
• 展示如何使用DEAP解决“王后开局”问题和旅行商问题，包括构建旅行商问题求解器的过程，以及如何改进进化的遗传操作符以提高算法性能。
- 使用DEAP进行更多的进化计算
• 多种进化计算方法
• 讲解基于DEAP的遗传编程、进化策略、差分进化等多种进化计算方法，通过DEAP实现这些方法并应用于不同的问题求解。
- 自动参数优化
• 参数选择与优化
• 阐述如何选择深度学习模型中的参数和超参数，并进行优化。介绍实现超参数自动化组合的方法，以及使用HyperOpt等工具进行优化的过程。
- 进化机器学习及其拓展领域
• 进化与机器学习结合
• 探讨基因表达编程中的进化和机器学习，重新审视使用Grippy的强化学习，介绍本能学习等内容，展示进化机器学习的拓展方向，如利用本能深度学习和强化学习进行泛化。
三、书籍意义和应用价值
- 对行业的意义
• 本书为深度学习和进化计算领域提供了实用的方法和技术，有助于推动相关行业利用进化算法优化神经网络，提高深度学习模型的性能。通过介绍多种进化计算方法和应用案例，能够为研究人员和从业者提供参考。
- 对读者的价值
• 对于对深度学习和进化计算感兴趣的读者，本书提供了系统的知识，帮助读者了解如何将进化算法应用于神经网络。对于从事相关领域的研究人员和工程师，本书是一本极具实践指导意义的工具书。
四、总结
《进化深度学习：遗传算法和神经网络》是一本专注于进化深度学习的专业书籍。通过对进化深度学习简介、进化计算、遗传算法应用、自动参数优化、进化机器学习拓展等方面的详细阐述，为读者提供了全面的进化深度学习知识。本书在帮助读者掌握进化深度学习技术方面具有重要意义。