基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究



基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究

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基于深度学习对化合物与蛋白质相互作用分类的研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 研究目的与意义	第10-11页
1.3 国内外研究现状及存在的问题	第11-12页
1.3.1 国内外研究现状	第11页
1.3.2 研究中存在的问题	第11-12页
1.4 实验条件介绍	第12页
1.5 本文所做主要工作	第12-14页
第二章相关背景知识介绍	第14-27页
2.1 化合物和蛋白质的相互作用	第14页
2.2 深度学习的背景	第14-17页
2.2.1 机器学习	第14-15页
2.2.2 表示学习	第15-16页
2.2.3 深度学习的历史	第16-17页
2.3 人工神经网络	第17-25页
2.3.1 人工神经网络的概念	第17-18页
2.3.2 人工神经网络的学习过程	第18-19页
2.3.3 前向传播算法	第19-20页
2.3.4 无约束最优化算法	第20-21页
2.3.5 梯度下降算法	第21页
2.3.6 牛顿法	第21-22页
2.3.7 人工神经网络中的优化	第22-23页
2.3.8 反向传播算法	第23-25页
2.4 深度学习目前的问题	第25-26页
2.4.1 梯度消失	第25页
2.4.2 过拟合	第25-26页
2.4.3 可解释性差	第26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章化合物与蛋白质相互作用数据的收集和预处理	第27-36页
3.1 化合物与蛋白质相互作用数据的收集	第27页
3.2 化合物与蛋白质结构的表示	第27-28页
3.3 化合物与蛋白质结构的数值化	第28-31页
3.4 化合物与蛋白质数据长度归一化	第31-33页
3.5 负样本的生成	第33-34页
3.5.1 训练集的类别不平衡问题	第33-34页
3.5.2 随机生成算法	第34页
3.6 本章小结	第34-36页
第四章深度神经网络的训练以及结果展示	第36-52页
4.1 深度神经网络模型以及学习过程简介	第36-40页
4.1.1 激活函数的选择	第36-37页
4.1.2 损失函数的选择	第37-39页
4.1.3 优化算法的选择	第39-40页
4.2 防止过拟合与加速深度神经网络学习的方法	第40-44页
4.2.1 正则化	第40页
4.2.2 提前终止	第40-41页
4.2.3 偏差方差分解	第41页
4.2.4 DROPOUT	第41-43页
4.2.5 Bathch Normalization	第43-44页
4.3 深度神经网络的结构以及超参数的选择	第44-47页
4.3.1 深度神经网络的结构	第44-46页
4.3.2 超参数	第46-47页
4.4 实验结果展示	第47-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第五章总结与展望	第52-53页
5.1 本文研究工作总结	第52页
5.2 展望	第52-53页
参考文献	第53-56页
在学期间的研究成果	第56-57页
致谢	第57页

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