Çeşitli | Bu harika derin öğrenme ağ diyagramları nasıl çizilir?
Leifeng.com'un Yapay Zeka Teknolojisi İncelemesine göre, bu makalenin yazarının üç kelimesi var ve kişisel genel hesabı olan "Üç Yapay Zeka var", orijinal adres: https://zhuanlan.zhihu.com/p/60146525. Leifeng.com AI Technology Review yeniden yazdırma yetkisine sahiptir. Metin içeriği aşağıdaki gibidir:
Bu makalede, havalı ve uzun bir sinir ağı diyagramının nasıl çizileceğinden bahsedeceğiz.Aşağıda, yaygın olarak kullanılan birkaç araç bulunmaktadır.
1. NN-SVG
Bu araç, çeşitli grafik türlerini kolaylıkla çizebilir: Aşağıdaki küçük kardeş, biyolojik verileri analiz etmek için görselleştirme ve makine öğrenimi araçları geliştiren MIT'nin Frankel Biyomühendislik Laboratuvarı tarafından geliştirilmiştir. .
github adresi: https://github.com/zfrenchee
Çizim aracı deneyimi adresi:
Çizilebilen grafikler, özellikle geleneksel tamamen bağlı sinir ağlarının çizimi için uygun olan, düğüm şeklinde görüntülenen FCNN stilini içerir.
Döşemeli bir ağ yapısında görüntülenen LeNet stili iki boyutludur ve özellik haritasının her katmanının boyutunu ve kanal numarasını görüntülemek için uygundur.
Üç boyutlu bir blok şeklinde görüntülenen AlexNet stili, evrişim işlemi sırasında yüksek boyutlu verilerin ölçek değişikliklerini daha gerçekçi bir şekilde gösterebilir.Şu anda, yalnızca evrişimsel katman ve tam bağlantılı katman desteklenmektedir.
Bu araç, deneyimlemeye değer olan çok yüksek çözünürlüklü SVG görüntülerini dışa aktarabilir.
2. PlotNeuralNet
Bu araç Saarland Üniversitesi'ndeki bir bilgisayar bilimi öğrencisi tarafından geliştirilmiştir ve bir bilgisayar okuluna benzemektedir.
Öncelikle etkiye bir göz atalım. Github bağlantısı aşağıdaki gibidir, yaklaşık 4000 yıldız:
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
Başkalarının bu fcn-8 görselleştirmesine bir bakın, görünüm çok yüksek.
Kullanım eşiği nispeten daha yüksektir LaTex dilinde düzenleme, bu nedenle kullanılabilecek alan daha büyüktür.Kod yazabilmenin avantajı olan aşağıdaki softmax katmanına bakın.
Kodun bir kısmı böyle, yazar mısın?
\ pic at (0,0,0) {Box = {name = crp1, caption = SoftmaxLoss: $ E_ \ mathcal {S} $,%
dolgu = {rgb: mavi, 1,5; kırmızı, 3,5; yeşil, 3,5; beyaz, 5}, opaklık = 0,5, yükseklik = 20, genişlik = 7, derinlik = 20}};
Benzer araçlar var: https://github.com/jettan/tikz_cnn
3. ConvNetDraw
ConvNetDraw, yapılandırma komutlarını kullanan bir CNN sinir ağı çizim aracıdır.Geliştirici, Hong Kong, Cédric cbovar'da bir programcıdır.
Ağı doğrudan yapılandırmak için aşağıdaki sözdizimini kullanın, yalnızca x, y, z vb. Üç boyutunu ayarlayabilirsiniz. Github bağlantısı aşağıdaki gibidir:
https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
Kullanım yöntemi yukarıdaki şekilde gösterildiği gibidir, sadece model yapısındaki her katmanın parametre yapılandırmasını girin.
Kullanımı çok kolay. Ancak hedef çözünürlüğü çok düşük, yakınlaştırdıktan sonra net değil ve baskı gereksinimlerini karşılayamıyor.
4. Draw_Convnet
Bu araca draw_convnet adı verilir ve Borealis'in bir çalışanı olan Gavin Weiguang Ding tarafından sağlanır.
Basit ve anlaşılır, resim çizmek için tamamen python kodunu kullanıyor,
https://github.com/gwding/draw_convnet
Aşağıdaki gibi çizilen resme bir bakın: Temel araç matplotlib'dir.Resim soğuk değil, ama neyse ki iyi düzenlenmiş ve sıkı bir şekilde kontrol edilebilir.Kağıt oldukça uygundur.
Benzer araçlar var: https://github.com/yu4u/convnet-drawer
5. Netscope
Bahsetmek istediğim şey bu. En yaygın kullanılan caffe ağ yapısı görselleştirme aracı, ünlü netscope, Stanford AI Lab'den Saumitro Dasgupta tarafından geliştirildi. Fotoğrafı bulamazsan koymayacağım. Adres şu şekilde:
https://github.com/ethereon/netscope
Yapılandırma dosyası solda yer alır ve resim sağda görüntülenir; bu, ağ parametrelerinin ayarlanması ve görselleştirilmesi için çok uygundur. Bu yol iyidir çünkü çeşitli ağ katmanları arasındaki bağlantı çok uygundur.
diğer
Paylaşılması gereken bir başka ilginç şey de ciddi bir resim çizmek değil, tüm ağırlıkları çizmektir.
Çok izledikten sonra, bazı insanlar zaten gizlice gülüyor ve PPT yüklüyor, ne istersen çizebilir ve ne istersen çizebilirsin.
Peki ya kız? Neden pembe bir görselleştirme aracı geliştirmiyorsunuz? Bunun gibi bir şey
Peki ne tür bir resim kullanıyorsunuz? Paylaşmak için bir mesaj bırakmaya hoş geldiniz!
