[深度学习论文笔记][Visualizing] Understanding Neural Networks Through Deep Visualization

最新推荐文章于 2024-09-15 07:48:20 发布
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#CNN #Computer Vision #Deep Learning #Papers #Understanding and Vi

本文探讨了通过深度可视化理解神经网络的方法。包括优化任意神经元、像素裁剪、图像模糊以及零化小范数像素等技术。这些技术有助于生成更易理解和解释的图像，同时揭示了CNN在激活过程中的一些模式。

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Yosinski, Jason, et al. “Understanding neural networks through deep visualization.” arXiv preprint arXiv:1506.06579 (2015). (Citations: 65).


1 Optimization For Any Arbitary Neuron



2 Three Forms of Regularizations

This paper proposed some more explicit forms of regularization. Different hyperparameter combinations of these regularizations produce different styles of reconizable images.


.2.1 Clipping Pixels with Small Contribution
Contribution can be measured as

Where Ã(d, i, j) is the activation with a certain pi

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Visualizing Transformer Layers for Deep Learning
AI天才研究院
10-09 751
Transformer是一种用于序列到序列(sequence to sequence, seq2seq)学习任务的最新网络结构。它借鉴了自注意力机制(self attention mechanism)，并在编码器-解码器结构上进行修改。Transformer的优点是通过关注每个位置的上下文来捕获长期依赖关系，因此能够处理序列中出现的复杂模式，同时保持计算效率。此外，Transformer也被证明可以有效地学习序列特征并生成新序列。
Deep Visualization:可视化并理解CNN
fish的专栏
01-25 3297
一.前言CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的，但换一个角度来说，我们终于创造出了无法完全解释的事物，这也未尝不是一种进步了！当然，虽然无法完全“打开”这个“黑盒”，但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作。其中一个工作就是今天我...
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization实现
Black eyes的博客
06-06 4578
这是Jason Yosinski, Jeff Clune, Anh Nguyen, Thomas Fuchs, and Hod Lipson在2015年出版在Computer Science上的一篇论文，主要讲述的是卷积神经网络可视化。https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox 为本论文的公开代码，先讲述一下代码的运行环境及步骤，随
【深度学习NLP论文笔记】《Visualizing and Understanding Neural Models in NLP》
野心家-Andy的博客
08-18 2038
1 Introduction 神经网络对于NLP任务的可解释性很差。深度学习模型主要是基于word embedding词嵌入（比如low-dimensional，continuous，real-valued vector）。在本文中，我们使用传统方法，比如representation plotting，并使用一些简单策略来评估一个神经元（neural unit）对于语义构建（meaning ...
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization论文
Black eyes的博客
09-23 2575
这篇论文提出两种可视化方法。         第一种：即本文中的2. Visualizing Live Convnet Activations部分，直接画出激活函数的值，这种方法比较简单，没有什么可研究的。         第二种：即本文中的3. Visualizing via Regularized Optimization部分，是本篇论文的重点。本文构建了一个目标函数如下：
图像分类经典卷积神经网络—ZFNet论文翻译（纯中文版）—Visualizing and Understanding Convolutional Networks(可视化和理解卷积网络)
bigcindy的博客
08-06 1715
图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[ZFNet中英文对照版] Visualizing and Understanding Convolutional Networks 可视化和理解卷积网络 Matthew D. Zeiler Rob Fergus Dept. of Computer Science, New York University, USA（
前沿丨DeepMind提出神经元删除法：通过理解每个神经元来理解深度学习
人工智能爱好者俱乐部
03-24 1305
近日，DeepMind 发表博客介绍其对神经网络可解释性的最新研究成果。受神经科学启发，他们通过删除神经元来探索其对网络性能的影响。研究发现，和过去的经验直觉相反，选择性神经元（如「猫神经元」）对于网络的泛化能力并不重要。而某些行为难以理解的非选择性神经元却是不可或缺的。此外，作者还对比了泛化好和记忆好的网络对删除操作的响应行为。深度神经网络由很多独立的神经元组成，这些神经元以一种复杂而反直觉的方
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization 论文笔记
Jayxbx的博客
05-02 1656
0 摘要 近年来，在训练大型深度神经网络方面取得了巨大进展，其中包括训练卷积神经网络识别自然图像。 然而，我们对这些模型如何工作的理解，特别是他们在中间层执行的计算，已经落后了。通过开发更好的可视化和解释神经网络的工具，这一领域的进展将进一步加速。 我们在这里介绍两种工具。 第一种是在处理图像或视频时，将训练过的每个图层上产生的激活可视化的工具。我们发现，随着用户输入的改变，通过查看实时的激活值...
【机器学习笔记】可解释机器学习-学习笔记 Interpretable Machine Learning (Deep Learning)
VentusDeus的博客
12-13 1093
可解释机器学习-笔记和代码
可解释论文阅读（一）---Understanding Neural Networks Through Deep Visualization
qq_41694504的博客
04-18 1464
要学神经网络的可解释性了，学长扔给我一大批论文，还是英文的，积了好久，哎，不看不行啊。英语白痴看论文可真难~~所以我要立个小目标，我要看完10篇，目前就一天一篇吧~ 我要看的论文有这么多！！！ Understanding Neural Networks Through Deep Visualization笔记开始啦~~~（咬牙开始读） 文章结构是这样子的，第一章介绍了两种工具，第二章介绍了第一种方...
DeepVisualization：深度学习可视化的利器
最新发布
gitblog_00597的博客
09-15 554
DeepVisualization：深度学习可视化的利器 项目介绍 DeepVisualization 是一个基于Caffe和Matlab的深度学习可视化工具集，旨在帮助研究人员和开发者更直观地理解深度学习模型的内部工作机制。项目包含了多个有趣的可视化演示，涵盖了从面部识别到神经网络复杂性分析等多个领域。通过这些演示，用户可以深入探索神经网络的内部结构和学习过程，从而更好地优化和改进模型。 项目技...
Deep Visualization:可视化并理解CNN(转)
diezhai9068的博客
06-02 1275
转载地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的，但换一个角度来说，我们终于创造出了无法完全解释的事物，这也未尝不是一种进步了！ 当...
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
女王の专属领地
10-20 1万+
《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》 Matthew D Zeiler, Rob Fergus (ECCV2014) 论 文 ：http://t.cn/RyYKQ8z视频: http://t.cn/RyYKQ87翻 译 : http://blog.csdn.net/kklots/article/details/17136059...
DeepMind新成果：不可解释的神经元并不比可解释神经元作用小
weixin_33825683的博客
03-26 182
作者 | Debra编辑 | EmilyAI 前线导读：深度神经网络由许多单独的神经元组成，它们以复杂且违反直觉的方式组合起来，以解决各种具有挑战性的任务。这种复杂性赋予了神经网络神奇的力量，但也给它们带来了不好的名声：混乱、像一个不透明黑盒子。DeepMind 用了一种删除神经元或神经组并观察其对深度神经网络影响的方法，侧面了解它们在网络中的功能，结果发现了一些令人意外的结论。更多干货内容请关注...
深度学习小白——卷积神经网络可视化（一）
MargretWG的博客
04-07 9093
一、可视化最大激活神经元的一些pathces 例如在这个AlexNet的pool5层任选一个神经元，然后喂给它大量的图片，看哪种图片最能激活该神经元 比如上面两行代表使神经元激活值最大的一些图片，白框是感受野，数值即为激活值，第一个神经元似乎对人很敏感，下面那个对dots或狗狗比较敏感 2. 对weights的观察 我们还可以对卷积第一层的raw filters 进
CNN入门必读经典：Visualizing and Understanding Convolutional Networks
热门推荐
bea_tree的博客
04-03 1万+
本文主要是借助deconvnet来可视化卷积网络，这对于理解卷积网络还是非常重要的，同时本文又是13年ImageNet分类任务的冠军。 代码： https://github.com/guruucsd/CNN_visualization1 Deconvolution首先我们先对Deconvolution有个了解，这里推荐知乎里面的一个回答： http://zhihu.com/question/4
[深度学习论文笔记][Attention]Show, Attend, and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
Hao_Zhang_Vision的博客
11-15 6213
Xu, Kelvin, et al. “Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention.” arXiv preprint arXiv:1502.03044 2.3 (2015): 5. (Citations: 401). 1 Motivation In the previous i
[深度学习论文笔记][Adversarial Examples] Explaining and Harnessing Adversarial Examples
Hao_Zhang_Vision的博客
11-07 3914
Goodfellow, Ian J., Jonathon Shlens, and Christian Szegedy. “Explaining and harnessing adversarial examples.” arXiv preprint arXiv:1412.6572 (2014). (Citations: 129). 10.3.1 Fast Gradient Sign Me
深度学习论文翻译：Visualizing and Understanding 2014研究解析
资源摘要信息:"Visualizing and Understanding 2014 - 中文译文"是一篇深度卷积网络的研究论文的中文翻译版。该论文深入探讨了深度学习中的一个关键领域——卷积神经网络（CNN），特别是深度卷积网络在图像识别和...
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