**化是机器学习的核心理论基础，二者的融合是人工智能与数据科学发展的关键驱动力。本书作为**化与机器学习交叉学科的入门读物，系统讲解基础理论、核心算法及实际应用。 本书共8章，依次梳理学科基础内容与前沿研究内容，先介绍整体基础概述、**化基础理论，分别讲解无约束优化、约束优化两类核心优化问题，再深入阐释神经网络优化相关内容，结合循环神经网络与视觉Transformer，探究神经网络在序列建模、视觉两大任务中的实际应用，同时针对小样本场景，讲解依托单图像、单场景内部结构建模、提升计算机视觉任务性能的神经网络方法，最后从**化角度梳理生成模型基础原理与经典架构，完成全体系内容构建。 本书可作为计算机类、电子信息类、自动化类等相关专业的本科生与研究生教材，也可供从事**化、机器学习、人工智能领域的科研人员和工程技术人员参考。

夏靖远，国防科技大学副教授，主要从事机器学习理论、多模态智能感知技术方向研究工作。智帅峰，国防科技大学副教授，主要从事机器学习、机器视觉方向研究工作。杨志雄，国防科技大学讲师，主要从事智能图像增强、高光谱图像处理等方向研究工作。廖淮璋，国防科技大学讲师，主要从事时序信号处理、雷达目标识别等方向研究工作。刘振，国防科技大学教授，主要从事雷达目标识别、对抗方面研究工作。

Ç°ÑÔ In the era of big data and artificial intelligence, optimization and machine learning have become indispensable pillars of technological innovation, reshaping industries from healthcare and finance to smart manufacturing and autonomous systems. Optimization provides the mathematical framework for solving complex decisionª²making problems, while machine learning enables systems to learn from data and adapt dynamically¡ªtheir synergy has unlocked unprecedented possibilities in both academic research and realª²world applications. This book is crafted to bridge the gap between theoretical rigor and practical utility, guiding readers to grasp the core logic of this interdisciplinary fie...