Hidden Markov Models for Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Koski, Timo

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:

价格:59.95

装帧:Pap

isbn号码:9781402001369

丛书系列:

图书标签:

Hidden Markov Models
Bioinformatics
Statistical Modeling
Sequence Analysis
Computational Biology
Algorithms
Machine Learning
Genomics
Proteomics
Data Analysis

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具体描述

复杂系统建模与预测：基于深度学习的动态过程分析本书聚焦于如何运用前沿的深度学习技术，对具有内在时间依赖性和复杂非线性特性的动态系统进行精确建模与有效预测。传统的基于状态空间模型的分析方法在处理高维、海量数据以及长程依赖关系时，往往面临结构设计复杂、参数估计困难以及捕捉细微动态变化的局限性。本书旨在提供一套系统化的、以数据驱动为核心的理论框架和实践工具，帮助研究人员和工程师攻克这些挑战。全书结构严谨，内容覆盖从基础的序列建模原理到最先进的深度循环网络架构，并深入探讨了这些模型在现实世界复杂场景中的应用。 --- 第一部分：动态系统的基础与挑战本部分为后续深度学习建模奠定坚实的理论基础，并阐述了当前复杂系统分析面临的核心难题。第一章：动态系统的本质与建模范式回顾本章首先界定了我们所讨论的“动态系统”的范畴，涵盖从物理过程、经济波动到生物信号的各类时间序列数据。我们回顾了经典的时间序列分析方法，如自回归模型（ARIMA）和状态空间模型（SSM）的局限性。重点在于分析传统方法在处理以下问题时的不足：高维状态空间、观测噪声的非高斯性，以及系统规则随时间推移的潜在演变（即模型漂移）。第二章：序列数据的结构化表示与特征工程在深度学习框架下，数据的表示方式至关重要。本章详细探讨了如何将原始的、离散或连续的观测序列转化为模型能够有效学习的向量表示。内容包括时间窗口的选取、时序特征的提取（如局部统计量、傅里叶变换系数），以及高维稀疏数据到稠密嵌入的学习过程。我们强调，好的特征工程是连接领域知识与通用学习算法的桥梁。第三章：深度学习在序列分析中的理论铺垫本章引入了深度学习的基本概念，特别是针对序列数据的特殊需求。我们将讨论激活函数的选择、损失函数的优化策略（如序列到序列的损失函数设计），以及如何通过反向传播算法（Backpropagation Through Time, BPTT）来处理时间依赖的梯度问题。为后续章节的复杂网络打下必要的数学和计算基础。 --- 第二部分：核心深度序列建模架构本部分是全书的技术核心，详细介绍了当前处理时间序列数据的几大主流深度学习模型。第四章：循环神经网络（RNN）及其变体本章深入剖析了标准RNN的结构及其固有的梯度消失/爆炸问题。随后，我们详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的设计原理。重点分析了遗忘门、输入门和输出门（或更新门和重置门）如何协同工作，以实现对长期依赖关系的有效捕获和对短期噪声的过滤。本章通过详细的数学推导展示了这些机制的有效性。第五章：深层序列网络的构建与优化为了增强模型的表达能力，本章转向“深度”的构建。我们探讨了如何堆叠多层RNN（即深层RNN），以及这种堆叠如何影响信息流的抽象层次。此外，还讨论了层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的应用，它如何稳定深层网络的训练过程，尤其是在处理可变长度序列时。第六章：注意力机制与Transformer模型本章全面介绍了注意力机制（Attention Mechanism）如何革新序列建模。我们首先解释了自注意力（Self-Attention）的机制，即如何让模型动态地权衡输入序列中不同时间步的重要性。随后，本书详细介绍了Transformer架构的编码器-解码器结构，特别是其核心的“多头注意力”模块。我们分析了Transformer在并行计算效率上的优势，以及它在需要捕捉跨度极大依赖关系的任务中的优越性。第七章：结合卷积与循环的混合模型并非所有依赖都适合纯粹的循环或纯粹的注意力机制。本章探讨了如何将卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力与RNN或注意力机制相结合。我们分析了TCN（Temporal Convolutional Networks）如何利用膨胀卷积（Dilated Convolutions）实现对长序列的高效建模，并在特定场景下取代传统RNN的地位。 --- 第三部分：高级主题与复杂应用本部分将模型提升到实际应用的层面，探讨了在不完整数据、多模态数据以及需要生成预测的场景中如何应用这些深度模型。第八章：不确定性量化与贝叶斯深度学习在实际预测中，仅仅给出点估计是远远不够的。本章聚焦于如何量化模型预测的不确定性。我们介绍了蒙特卡洛丢弃法（Monte Carlo Dropout）在序列模型中的应用，以及更严格的贝叶斯循环网络（如具有不确定性建模的LSTM单元）。通过概率建模，我们能够区分出模型“不知道”与模型“预测错误”的情况。第九章：多变量时间序列与图结构数据建模许多真实世界的动态系统是相互关联的，例如传感器网络或金融市场。本章处理多变量时间序列（Multivariate Time Series）的预测。更进一步，我们介绍了如何利用图神经网络（GNN）来显式地建模系统中实体之间的结构化关系，并将GNN与RNN/Transformer结合，实现对“空间-时间”耦合系统的联合分析。第十章：深度生成模型用于序列预测与模拟预测不仅是估计未来的状态，有时还需要生成符合系统动态规律的未来序列样本。本章探讨了序列的生成模型，包括基于变分自编码器（VAE）的序列模型和生成对抗网络（GAN）在时间序列上的变体（如TimeGAN）。这些模型在模拟极端事件或评估系统鲁棒性方面具有重要价值。第十一章：模型可解释性与因果推断随着深度模型的复杂性增加，其“黑箱”特性日益突出。本章致力于提升序列模型的透明度。我们介绍了解释性工具，例如Saliency Maps在时间维度上的应用，用于识别哪些历史观测对当前预测起到了关键作用。同时，我们探讨了如何利用时间序列上的结构化干预（Intervention）数据，尝试从相关性中推导出潜在的因果关系。 --- 本书的特色在于，它不局限于对单一模型的介绍，而是提供了一个完整的、从基础原理到前沿应用的深度学习分析工具箱。读者将通过大量的数学推导、算法描述以及对模型选择的深入讨论，掌握驾驭复杂动态系统建模的全面能力。本书适合具有一定概率论和机器学习基础的研究生、博士后研究人员以及需要将前沿数据驱动方法应用于复杂时序分析的工程师和数据科学家。