Understanding Neural Networks Through Deep Visualization

最新推荐文章于 2021-08-08 16:16:14 发布
最新推荐文章于 2021-08-08 16:16:14 发布
阅读量129 收藏
点赞数
原文链接：http://www.cnblogs.com/laiqun/p/6118476.html
版权
在卷积神经网络中，随着数据通过更多卷积层，提取的特征图像变得越来越复杂，最终可能形成对抽象物体的识别。使用可视化工具如deep-visualization-toolbox，可以帮助理解这些特征的演变过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

当数据一层一层通过更多的卷积层时，你可以得到的特征图像代表的特征就会更加的复杂。

在网络的最后，你也许可以得到一个抽象的物体。如果你想通过可视化方法在卷积神经网络中看到更多的信息。这里有一个工具方便你查看https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox，它的效果如下图所示：

转载于:https://www.cnblogs.com/laiqun/p/6118476.html

ailian0591
关注
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization 论文笔记
Jayxbx的博客
05-02 1639
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...
[深度学习论文笔记][Visualizing] Understanding Neural Networks Through Deep Visualization
Hao_Zhang_Vision的博客
10-31 1289
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 Thre
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization-通过更深层的可视化来加强理解神经网络
appleclub666的博客
08-08 857
作者：18届 cyl 日期: 2021-08-08 论文:《Understanding Neural Networks Through Deep Visualization》 一、简单介绍 提供两个可以直观理解DNN内部工作过程的工具。 第一种工具是在处理图像或视频时，将经过每个层上产生的激活值进行可视化。 第二种工具通过对激活最大化加一些正则化项，改进优化图像的显示结果。 二、问题陈述 1.大型深度神经网络模型的训练方面取得了巨大的进步（AlexNet）。 2.人们无法准确理解神经网络到底学习到了什么（它
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization论文
Black eyes的博客
09-23 2552
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：
可解释论文阅读（一）---Understanding Neural Networks Through Deep Visualization
qq_41694504的博客
04-18 1432
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...
深度网络可视化-Understanding_Neural_Networks_Through_Deep_Visualization
08-04
本文“Understanding Neural Networks Through Deep Visualization”由Jason Yosinski等人撰写，探讨了如何通过深入的可视化技术来理解深度神经网络（DNN）的工作机制，特别是卷积神经网络（convnets）在处理自然...
深度学习小白——卷积神经网络可视化（三）
MargretWG的博客
04-10 4924
此篇主要总结一下《Understanding Neural Networks Through Deep Visualization》这篇论文 如果我们想要观察神经网络中任意一个神经元到底对何种图片响应最大（激活值最大），通常做法是： 一、不用正则项 首先随机为每一个像素赋值，得到一个随机图片，前向传播算出对于网络中某个神经元i的激活值ai(x),然后，反向传播计算该激活值对于
Deep Visualization:可视化并理解CNN
fish的专栏
01-25 3276
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安装
tap880507的博客
03-08 461
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...
Understanding Neural Networks Through Deep Visualization实现
Black eyes的博客
06-06 4563
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
Deep Visualization:可视化并理解CNN(转)
diezhai9068的博客
06-02 1263
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...
pointnet-cvpr2017-3D_point_machine_learning
有所为，有所成长
07-12 583
Abstruct we design a novel type of neural network that directly consumes point clouds called pointenet, provides a unified architecture for applications range from object classsfication, part segmenta...
Caffe可视化（二）：权重及输出可视化（用Deep Visualization Toolbox实现）
ShuqiaoS的博客
10-26 2304
Caffe可视化（二）：权重及输出可视化（用Deep Visualization Toolbox实现） 本文记录了博主在研究Caffe权重及输出可视化过程中发现的工具包，包括工具包的安装、使用和调整（以适应自定义网络）的相关内容。更新于2018.10.26。 文章目录Caffe可视化（二）：权重及输出可视化（用Deep Visualization Toolbox实现）Deep Visualizat...
数据降维与可视化——t-SNE
热门推荐
hustqb的博客
09-30 13万+
  t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；如果在高维空间中不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅仅是因为不能投影到低维空间。
[深度学习论文笔记][Visualizing] Deep Inside Convolutional Networks Visualising Image Classification
Hao_Zhang_Vision的博客
10-27 3719
Simonyan, Karen, Andrea Vedaldi, and Andrew Zisserman. “Deep inside convolutional networks: Visualising image classification models and saliency maps.” arXiv preprint arXiv:1312.6034 (2013). (Citation
10-ArcGIS API For JavaScript动态图层
Ocean111best的博客
11-27 844
一、前言 ArcGIS 10.1版本之后，提供了一种新的功能：动态图层。准确的说，动态图层并不是一种新的地图服务，它更像是地图服务(MapServer)的一种扩展。动态图层主要特点是：（1）改变地图服务的现有图层；（2）动态图层适用于海量图层的情况；（3）不需要将 shp 文件发布为服务，服务器可以之间读取 shp 文件在前端显示； 二、调用动态图层 在前面已经说过动态图层并不是一种新的服务...
[Deconv]|[cnn]Deep Visualization toolbox使用方法
weixin_43991786的博客
01-01 1377
Deep Visualization toolbox使用方法 文章目录Deep Visualization toolbox使用方法Deep Visualization toolbox安装教程布局相关功能按键deep-visaulization-toolbox加入图片 4分钟的YouTube视频 Deep Visualization toolbox安装教程 Deep visualization...
图可视化（Graph Visualization）
I am not a quitter.
10-11 5343
http://prefuse.org/   http://www.cytoscape.org/ http://www.graphviz.org/ http://graphexploration.cond.org/
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值