Introduction to Machine Learning And Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mitra, Sushmita/ Datta, Sujay/ Perkins, Theodore/ Michailidis, George

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:

价格:733.00元

装帧:

isbn号码:9781584886822

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 生物信息学
• 数据挖掘
• 算法
• Python
• 生物统计
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 医学信息学
• 人工智能

深度学习革命：从理论基石到前沿应用 图书名称：深度学习革命：从理论基石到前沿应用 图书简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入且极具实践指导意义的深度学习知识体系。在当前人工智能浪潮的中心，深度学习已不再仅仅是一个学术概念，而是驱动科技进步、重塑产业格局的核心动力。本书超越了对基础算法的简单罗列，力求从数学原理的严谨性、模型架构的演变历程，以及跨领域实际部署的复杂性等多个维度，为读者提供一套完整且富有洞察力的学习路径。 第一部分：理论的坚实地基 深度学习的强大源于其对复杂非线性关系的建模能力。本部分将首先回顾和梳理必要的数学基础，包括线性代数中矩阵分解、概率论中的贝叶斯推断以及优化理论中的梯度下降变体。我们不会止步于公式的展示，而是深入剖析这些数学工具是如何为神经网络的训练和服务提供支撑的。 接着，我们将系统地介绍人工神经网络（ANN）的基本结构。从感知机（Perceptron）的诞生，到多层感知机（MLP）如何克服线性不可分性的挑战，构建清晰的逻辑脉络。重点将放在激活函数（如ReLU、Sigmoid及其在梯度消失问题中的角色）、损失函数的设计（交叉熵、均方误差及其适用场景）以及反向传播算法的机制及其高效实现。我们不仅会解释“如何计算梯度”，更会深入探讨“为何这样的梯度计算方式有效”。 本部分的高潮是对优化算法的深度剖析。从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum），再到自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和业界标准Adam。我们将用直观的几何解释和严格的收敛性分析，揭示不同优化器在处理稀疏数据、高维空间和鞍点时的性能差异与内在权衡。此外，正则化技术——包括L1/L2正则化、Dropout及其在防止过拟合中的作用机理——也将被详尽论述。 第二部分：主流模型的结构与精髓 神经网络架构的多样性是深度学习保持活力的源泉。本部分将专注于当前最具影响力的两大模型家族：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 在卷积神经网络部分，我们将从图像处理的内在特性出发，解释卷积操作的效率和特征提取能力。我们将详细解构LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的创新性）、Inception（多尺度特征融合）到Transformer的早期变体如何逐步解决深度带来的挑战。对于关键概念，如感受野、池化操作、批归一化（BatchNorm）的应用及其对训练稳定性的贡献，都将进行详尽的案例分析和可视化阐释。 循环神经网络部分，将聚焦于处理序列数据（如文本、时间序列）的核心技术。我们将从基础的RNN单元入手，阐述其在处理长期依赖性方面的固有缺陷。随后，我们将深入研究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计哲学，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，精确控制信息流的记忆与遗忘。我们还将讨论序列到序列（Seq2Seq）模型及其在机器翻译中的应用，为后续的Transformer架构打下铺垫。 第三部分：迈向前沿：Transformer与生成模型 本部分将把读者的视野带入深度学习的最新研究前沿，重点探讨自注意力机制及其带来的范式转变。 Transformer架构将被视为本书的里程碑之一。我们将详细拆解自注意力机制（Self-Attention）的数学公式，解释“查询（Query）、键（Key）、值（Value）”的交互如何实现高效的全局依赖建模。多头注意力（Multi-Head Attention）的设计意图、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及编码器-解码器堆栈的整体运作流程，都将以清晰的图示和代码逻辑进行阐述。基于Transformer的预训练模型，如BERT（掩码语言模型与下一句预测）和GPT系列（自回归生成），其预训练策略和下游任务的微调范式将是重点讨论的内容。 紧接着，本书将进入令人兴奋的生成模型领域。我们将对比生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，解析生成器与判别器的相互促进过程，并探讨WGAN、CycleGAN等变体如何解决模式崩溃等实际问题。此外，扩散模型（Diffusion Models）作为当前图像和音频生成领域的新贵，其基于随机微分方程（SDE）的理论基础、前向加噪过程和反向去噪过程的训练机制，也将被系统地介绍，并结合Stable Diffusion等实际案例展示其惊人的生成能力。 第四部分：实践、部署与伦理考量 理论知识的价值最终体现在实践中。本部分侧重于将模型落地所需的工程化技能和对生态系统的理解。 我们将探讨深度学习项目的生命周期管理，包括数据预处理的高级技术（如数据增强、特征工程的自动化）、模型性能的系统化评估指标（超越准确率，关注F1、AUC、召回率等）以及模型可解释性工具（如Grad-CAM、SHAP值）的应用，帮助读者理解“模型为什么做出这个决策”。 在模型部署方面，本书将介绍模型压缩技术（如知识蒸馏、量化）和推理加速框架（如ONNX Runtime, TensorFlow Lite），以适应边缘计算和低延迟服务的需求。 最后，本书将以一个重要的、常被忽视的维度收尾：人工智能的社会影响与责任。我们将讨论模型偏见（Bias）、公平性（Fairness）的量化与缓解策略，数据隐私保护（如联邦学习的初步概念），以及负责任的AI开发实践。这部分内容旨在培养读者不仅是优秀的技术实现者，更是具有前瞻性和社会责任感的AI从业者。 通过本书的学习，读者将不仅掌握构建复杂深度学习模型所需的核心算法和架构知识，更能理解支撑这些技术背后的数学逻辑、前沿研究趋势以及在真实世界中部署时的工程挑战与伦理责任。

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