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EvoFormer模块特征机制学习讲义

共计 30 章节
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01
EvoFormer概述
AlphaFold2整体架构与Evo…
EvoFormerAlphaFold2
02
输入特征
MSA（多序列比对）与Pair特征的…
输入特征MSA
03
MSA Representation的构建
序列编码与嵌入
MSARepresentati…
04
Pair Representation的构建
残基对特征与相对位置编码
PairRepresentati…
05
EvoFormer Block整体结构
双流更新与交互机制
EvoFormerBlock
06
Row-wise Gated Self-Attention
MSA行方向的注意力计算
Row-wiseGated
07
Column-wise Gated Self-Attention
MSA列方向的注意力计算
Column-wiseGated
08
MSA Transition层
前馈网络与激活函数
MSATransition
09
Triangular Multiplicative Update (Outgoi
向外三角乘法更新
TriangularMultiplicati…
10
Triangular Multiplicative Update (Incomi
向内三角乘法更新
TriangularMultiplicati…
11
Triangular Self-Attention (Starting Node
围绕起始节点的三角自注意力
TriangularSelf-Attenti…
12
Triangular Self-Attention (Ending Node)
围绕结束节点的三角自注意力
TriangularSelf-Attenti…
13
Pair Transition层
Pair representatio…
PairTransition
14
Outer Product Mean
从MSA到Pair的特征聚合
OuterProduct
15
残基配对特征交互
Pair representatio…
残基配对特征交互Pair
16
相对位置编码
线性偏置与距离约束
相对位置编码线性偏置
17
循环迭代机制
多个EvoFormer Block的…
循环迭代机制EvoFormer
18
特征融合与更新
MSA与Pair之间的双向信息流
特征融合更新
19
从序列到结构的信息流
特征如何导向三维坐标预测
从序列到结构的信…特征如何导向三维…
20
注意力机制的几何先验
倾角 · 距离与旋转不变性
注意力机制的几何…倾角
21
三角操作中的旋转不变性
以及为什么它对蛋白质建模重要
三角操作旋转不变性
22
EvoFormer中的归一化技巧
LayerNorm与Pre-LN设置
EvoFormer归一化技巧
23
Dropout与正则化
在EvoFormer中的实践与注意事…
Dropout正则化
24
训练策略与损失函数
FAPE · 辅助损失与蒸馏训练
训练策略损失函数
25
与经典Transformer的对比
EvoFormer的独特设计
Transformer经典
26
EvoFormer的变体与改进
AlphaFold3中的EvoFor…
EvoFormer的变体
27
特征可视化方法
注意力权重 · Pair特征与MSA相关性
特征可视化方法注意力权重
28
代码实现分析
OpenFold或官方源码中的Evo…
代码实现分析OpenFold
29
在蛋白质结构预测中的实际应用
案例与性能分析
蛋白质结构预测实际应用
30
总结与未来方向
EvoFormer在AI for S…
未来方向EvoFormer