<<AlphaFold2专题>>
alphaFold2 | 解决问题及背景(一)
alphaFold2 | 模型框架搭建(二)
alphaFold2 | 模型细节之特征提取（三）
alphaFold2 | 模型细节之Evoformer（四）
- 文章转自微信公众号：机器学习炼丹术
- 作者：陈亦新（欢迎交流共同进步） 补充一下下图这个结构的计算过程：
class OuterMean(nn.Module):
def __init__(
self,
dim,
hidden_dim = None,
eps = 1e-5
):
super().__init__()
self.eps = eps
self.norm = nn.LayerNorm(dim)
hidden_dim = default(hidden_dim, dim)
self.left_proj = nn.Linear(dim, hidden_dim)
self.right_proj = nn.Linear(dim, hidden_dim)
self.proj_out = nn.Linear(hidden_dim, dim)
def forward(self, x, mask = None):
x = self.norm(x)
left = self.left_proj(x)
right = self.right_proj(x)
outer = rearrange(left, 'b m i d -> b m i () d') * rearrange(right, 'b m j d -> b m () j d')
if exists(mask):
# masked mean, if there are padding in the rows of the MSA
mask = rearrange(mask, 'b m i -> b m i () ()') * rearrange(mask, 'b m j -> b m () j ()')
outer = outer.masked_fill(~mask, 0.)
outer = outer.mean(dim = 1) / (mask.sum(dim = 1) self.eps)
else:
outer = outer.mean(dim = 1)
return self.proj_out(outer)
上面代码是一个矩阵的操作，我们可以将其具体到单个元素来看
这张图中，左边msa特征中，画出来的分别是第i个氨基酸和第j个氨基酸的特征。这两个特征分别是(s,c)的形状，s表示msa特征的氨基酸序列数，c是特征数量。而右边pair特征当中，第i个氨基酸和第j个氨基酸构成的对的特征，其实就是
长度的一维特征。
通过这样的方式，实现了从msa特征当中更新pair特征的方式。
