深度學習在生物信息學中的研究與應用 周維 羅靜著 9787030720245 【台灣高等教育出版社】

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書名：深度學習在生物信息學中的研究與應用
ISBN：9787030720245
出版社：科學
著編譯者：周維 羅靜著
頁數：159頁
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1532848
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內容簡介

本書基於長期的教學實踐以及同國內學者的交流合作編寫完成，系統介紹了深度學習在生物信息學中的基本概念與應用模式。全書共分為8章。內容涵蓋深度學習與生命科學的內在聯繫，深度學習的主要計算框架，深度學習在生物圖像、語音、序列等重要生物數據上的應用。本書最大的特點是理論與實踐相結合，通過示例分析的形式降低了讀者的學習難度，避免了理論學習的枯燥性。本書的部分案例直接選自生物信息研究中的實例，這使得本書更具有實戰性。 本書可以為廣大計算機、數據科學、生命科學及相關專業的本科和研究生同學在進行生物信息學學習、專業課項目設計或畢業論文寫作時提供參考。本書也可為業界研發人員工程實踐提供參考。

目錄

第1章 緒論
1 1 什麼是生物信息學
1 2 生命科學與人工智能（深度學習）相關大記事
1 3 神經網絡（深度學習）與生命科學的內在聯繫
1 4 深度學習在生物信息學中的主要應用
1 5 生物信息學雜誌
第2章 深度學習中張量對數據建模
2 1 概念
2 1 1 傳統數據建模方法
2 1 2 張量的引入
2 1 3 張量的運算
2 2 數據建模方法
2 2 1 圖片的張量表示
2 2 2 張量對時空數據建模
2 3 張量分解
2 3 1 矩陣乘法的擴展
2 3 2 CP分解
第3章 深度學習框架
3 1 主流深度學習框架
3 1 1 五大主流框架簡介
3 1 2 五大主流工具比較
3 2 TensorFlow深度學習框架介紹
3 2 1 TensorFlow的背景
3 2 2 TensorFlow的特點
3 2 3 TensorFlow的運行機制
3 3 TensorFlow基礎實踐
3 3 1 安裝TensorFlow
3 3 2 TensorFlow基本概念
3 3 3 TensorFlow基本數據結構
3 3 4 TensorFlow基本操作
3 3 5 深入理解TensorFlow計算圖
3 3 6 TensorFlow應用
3 4 TensorBoard可視化工具
3 4 1 TensorBoard介紹
3 4 2 數據序列化
3 4 3 啟動TensorBoard
3 4 4 利用TensorBoard調參示例
第4章 深度學習在生物圖片上的應用
4 1 深度學習在腦腫瘤分割中的應用研究
4 1 1 腦腫瘤分割概述
4 1 2 腦腫瘤分割研究現狀
4 1 3 腦腫瘤分割模型
4 1 4 模型損失函數
4 1 5 腦腫瘤分割實驗建立
4 1 6 結論
4 2 卷積神經網絡在生物形態學評估中的應用
4 2 1 背景介紹
4 2 2 實驗數據簡介
4 2 3 Deepfish網路構建
4 2 4 Deepfish模型架構
4 2 5 Deepfish網路架構
4 2 6 實驗設置
4 2 7 評估和分析
4 2 8 Deepfish不同結構實驗結果
4 2 9 討論
參考文獻
第5章 深度學習在生物音頻數據上的研究
5 1 基於聲音的性別識別
5 1 1 介紹
5 1 2 數據預處理
5 1 3 模型搭建
5 1 4 訓練及驗證
5 1 5 總結
5 2 蝙蝠及回聲定位
5 2 1 蝙蝠及回聲定位簡介
5 2 2 工作可行性及相關意義
5 2 3 相關工作
5 2 4 工作流程
5 2 5 模型設計
5 2 6 實驗
5 2 7 結論
參考文獻
第6章 機器學習在蛋白質功能預測中的應用
6 1 概率主題模型概述
6 1 1 主題建模原理
6 1 2 主題模型研究現狀
6 1 3 主題模型在生物信息中的應用
6 2 蛋白質功能預測
6 3 基於多標籤監督主題模型的蛋白質功能預測
6 3 1 詞包構造
6 3 2 模型描述
6 3 3 學習和推理
6 4 深度學習在蛋白質功能預測中的應用
6 4 1 蛋白質功能數據集的數據不平衡性
6 4 2 層次多標籤分類在蛋白質功能預測中的應用
6 4 3 遞歸神經網絡在蛋白質功能預測中的研究
參考文獻
第7章 基因序列卷積的一般方法
7 1 DeepBind
7 1 1 DeepBind背景介紹
7 1 2 DeepBind技術實現
7 2 DeepCpG
7 3 DeepSEA
7 3 1 DeepSEA背景介紹
7 3 2 DeepSEA技術實現
7 4 Basset
7 4 1 Basset基礎介紹
7 4 2 Basset結構介紹
7 4 3 Basset實驗環境安裝
7 4 4 Basset代碼實現
7 5 生物信息中的特徵工程
7 5 1 特徵工程
7 5 2 生物信息中的特徵工程實現方法
7 6 數據可視化分析方法
7 6 1 circos可視化介紹與實現
7 6 2 曼哈頓圖繪製
參考文獻
第8章 生成對抗網路在生物信息學領域中的探索
8 1 生成對抗網路
8 1 1 生成對抗網路的基本介紹
8 1 2 生成對抗網路的基本概念
8 1 3 生成對抗網路理論
8 2 生成對抗網路的應用
8 3 生成對抗網路對生物信息學的意義
8 4 生成對抗網路在醫學圖像上的探索
8 5 本章小結
參考文獻

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