ML Visuals-神经网络画图神器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ML Visuals-神经网络画图神器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ML Visuals-神经网络画图神器

这里向大家推荐一个深度学习领域许多SCI作者都在使用的画图神器:

ML Visuals

该项目受到广泛关注,迄今已收获 7.2K Star,专为解决神经网络画图问题设计!

项目地址:dair-ai/ml-visuals: 🎨 ML Visuals contains figures and templates which you can reuse and customize to improve your scientific writing. (github.com)

Currently, we have over 100 figures (all open community contributions). You are free to use the visuals in your machine learning presentations or blog posts.

ML Visuals 现在包含了 100 多个可用的自定义图形,使用者可以在任何论文、博客、PPT 中使用这些资源。

How to use?

本质上,这是一个放在Google上的PPT,你可以直接下载使用。

地址:https://docs.google.com/presentation/d/11mR1nkIR9fbHegFkcFq8z9oDQ5sjv8E3JJp1LfLGKuk/edit?usp=sharing

如果打不开的话,这里有我在百度网盘上的备份:

链接:https://pan.baidu.com/s/1y9ji5pa-vKL8r5mPiT6V3A
提取码:yhv3

内容梳理

这里,我们一起看一下这个PPT都有什么可用的东西:

Basic ML Visuals

这里是搭建结构的基础组件,如:

模型输入(Embeddings)

ML Visuals-神经网络画图神器

卷积与特征图:

ML Visuals-神经网络画图神器

神经元

ML Visuals-神经网络画图神器

网络中的操作与运算

ML Visuals-神经网络画图神器

应用上述组件搭建的Transformer结构示例:

ML Visuals-神经网络画图神器

MLP示例:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-njPfUzmt-1664024085055)(C:\Users\YuetianW\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220924173916003.png)]

卷积示例:

ML Visuals-神经网络画图神器

Abstract backgrounds

主题背景

ML Visuals-神经网络画图神器

Gradient Backgrounds

渐变背景

注意。
渐变背景显示了一些可用于背景的色彩主题的灵感和想法
本节使用的例子的灵感来自https://uigradients.com

Community Contributions

社区贡献的一些示例:

Conv操作:

ML Visuals-神经网络画图神器

ML Visuals-神经网络画图神器

过拟合&欠拟合

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RuCZB6Km-1664024085060)(C:\Users\YuetianW\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220924174531576.png)]

SGD&BGD

ML Visuals-神经网络画图神器

Miscellaneous

U-Net

ML Visuals-神经网络画图神器

Inception blocks

ML Visuals-神经网络画图神器

DenseNet

ML Visuals-神经网络画图神器

结语

总的来说,ML visuals为我们提供了使用PPT绘图来描述深度学习模型结构的众多组件,有兴趣的小伙伴可以马上试着用它来搭建一些经典的模型(ViT、ResNeXt、DERT······)来练练手鸭!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400587.html

到了这里,关于ML Visuals-神经网络画图神器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 神经网络基础-神经网络补充概念-30-搭建神经网络块

    搭建神经网络块是一种常见的做法,它可以帮助你更好地组织和复用网络结构。神经网络块可以是一些相对独立的模块,例如卷积块、全连接块等,用于构建更复杂的网络架构。

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-17-计算神经网络的输出

    计算神经网络的输出通常涉及前向传播(Forward Propagation)的过程,其中输入数据通过网络的层级结构,逐步被传递并变换,最终生成预测结果。下面我将为你展示一个简单的神经网络前向传播的示例。 假设我们有一个具有以下参数的简单神经网络: 输入层:2个神经元 隐藏

    2024年02月12日
    浏览(42)
  • 神经网络与卷积神经网络

    全连接神经网络是一种深度学习模型,也被称为多层感知机(MLP)。它由多个神经元组成的层级结构,每个神经元都与前一层的所有神经元相连,它们之间的连接权重是可训练的。每个神经元都计算输入的加权和,并通过一个非线性激活函数进行转换,然后将结果传递到下一

    2024年02月10日
    浏览(49)
  • 神经网络实验--卷积神经网络

    本实验主要为了掌握深度学习的基本原理;能够使用TensorFlow实现卷积神经网络,完成图像识别任务。 文章目录 1. 实验目的 2. 实验内容 3. 实验过程 题目一: 题目二: 实验小结讨论题 ①掌握深度学习的基本原理; ②能够使用TensorFlow实现卷积神经网络,完成图像识别任务。

    2024年02月06日
    浏览(55)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-40-神经网络权重的初始化

    神经网络权重的初始化是深度学习中的重要步骤,良好的权重初始化可以加速模型的训练收敛,提高模型的性能和稳定性。以下是一些常用的权重初始化方法: 零初始化(Zero Initialization):将权重初始化为零。然而,这种方法不太适合深层神经网络,因为它会导致所有神经

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • 【神经网络】循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM

    欢迎访问Blog总目录! 一文看尽RNN(循环神经网络) - 知乎 (zhihu.com) 一文搞懂RNN(循环神经网络)基础篇 - 知乎 (zhihu.com) 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以 序列 (sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行 递归 (recursion)且所有节点(循环单元)按链式连

    2024年04月10日
    浏览(48)
  • 卷积神经网络与前馈神经网络

    常见的人工神经网络结构 人工神经网络是一类由人工神经元组成的网络,常见的神经网络结构包括: 前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN):最简单的神经网络结构,由一个输入层、一个输出层和若干个隐藏层组成,信号只能从输入层流向输出层,不允许在网络中形成回

    2023年04月26日
    浏览(44)
  • 神经网络 04(神经网络的搭建)

    tf.Keras 中构建模有两种方式,一种是通过  Sequential  构建,一种是通过  Model  类构建。前者是按 一定的顺序对层进行堆叠 ,而后者可以用来 构建较复杂的网络模型 。首先我们介绍下用来构建网络的全连接层: units: 当前层中包含的神经元个数 Activation: 激活函数,relu,sig

    2024年02月09日
    浏览(30)
  • 神经网络基础-神经网络补充概念-53-将batch norm拟合进神经网络

    梯度消失问题的缓解:在深度神经网络中,梯度消失是一个常见的问题,特别是在深层网络中。批归一化通过在每个批次内对输入进行标准化,使得激活函数的输入分布更稳定,从而减轻了梯度消失问题,使得梯度更容易传播,促进了训练过程的稳定性和效率。 加速收敛:由

    2024年02月12日
    浏览(30)
  • 《神经网络入门》神经网络的思想 (一)

    我们知道神经网络是一个模拟人脑的数学建模,首先我们来了解一下生物神经元是怎么工作的。 人的大脑是由非常多神经元相互连接形成的网络构成的。一个神经元,可以从其他神经元接收信号,也可以向其他神经元发送信号。 神经元由细胞体、树突、轴突三个主要部分构

    2024年04月09日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包