相信很多学CS的同学之前都没听说过“蛋白质结构预测”这个问题，直到2018年12月初，一则劲爆消息瞬间引爆了CSer的朋友圈，那就是Google Deepmind团队开发的AlphaFold一举拿下当年的CASP比赛冠军，而且远远甩开了第二名。我当时就转载过类似的公众号文章，大家可以阅读并想象当时朋友圈的欢呼声：阿尔法狗再下一城 | 蛋白结构预测AlphaFold大胜传统人类模型。
当时，很多同学也转载过类似的文章，但其实很少有人真正明白“蛋白质结构预测”这个问题是什么，它的难度有多大，CASP是个什么比赛，以及AlphaFold的内部原理是什么。当然，对于这一连串的问题，我当时也是懵逼的。不过自己好歹也是个跟蛋白质有关的PhD，如此热点事件，自然是要关注的。不过之后一直没时间，直到今年相关顶级文章再次爆出，我就借着准备文献讲评的机会了解了相关的知识，在这里跟大家分享一下。
由于本书成书较早（2015），作者当时使用的是Theano，但Theano已不再维护，所以本博客使用当下流行的Pytorch框架讲解MNIST图片分类的代码实现，具体就是Pytorch官方给出的MNIST代码：
https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist。
简化版：
今天我们终于进入到了本书的重头戏——深度学习。其实，这一章的深度学习主要介绍的是卷积神经网络，即CNN。
本书之前的章节介绍的都是如下图的全连接网络，虽然全连接网络已经能够在MNIST数据集上取得98%以上的测试准确率，但有两个比较大的缺点：1. 训练参数太多，容易过拟合；2. 难以捕捉图片的局部信息。第一点很好理解，参数一多，网络就难以训练，难以加深。对于第二点，因为全连接的每个神经元都和上一层的所有神经元相连，无论距离远近，也就是说网络不会捕捉图片的局部信息和空间结构信息。
