来啦!机器学习画图神器来啦!

ML Visuals: 提升科学写作的开源可视化工具 ML Visuals是一个协作性项目,其主要目标是通过提供免费的专业图表和模板来帮助机器学习社区改进科学交流。该项目目前已收集了超过100个由社区贡献的高质量图表,涵盖了机器学习领域的各种主题和概念。这些可视化资源被设计成易于使用和定制,研究人员和从业者可以自由地将它们应用于自己的演示文稿、博客文章或学术论文中。ML Visuals的核心理念是创建一个开放的知识共享平台,让每个人都能获得高质量的可视化工具,从而提高整个机器学习社区的科学交流水平。 阅读详情

 Datawhale干货 

作者:蛋酱、小舟,编辑:机器之心

神经网络画图神器 ML Visuals 正在持续更新。

去年 5 月,机器之心曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板,该项目受到广泛关注,迄今已收获 2.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计,最近,这一模板进行了更新。

项目地址:https://github.com/dair-ai/ml-visuals

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。

这份 101 页的模板共包含几个部分:

  • 基础组件

  • 架构

  • 机器学习概念

  • 抽象背景

  • 渐变背景

  • 机器学习 & 健康

  • 其他

  • 机器学习系统设计

基础组件

这套画图模板首先提供了多种基础组件,比如表示过程、操作或转换的圆角矩形,表示神经元或任意操作的小圆圈,表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。

架构

架构部分的模板数量最多,共有 32 张。对于复杂的模型架构来说,套模板显然事半功倍,比亲手画图要便捷得多。

比如,画出卷积操作的示意图:

使用该模板重现一些经典架构也是得心应手,比如下图是使用该模板绘制的 Transformer 架构图:

机器学习概念

该模板还可以用来表示机器学习中的一些基本概念,比如 DropOut、归一化:

除此之外,目前这套模板还包含多张关于生物、医疗领域的内容。比如疼痛强度预估、疼痛位置预估:

 这张代表「疼痛指数」的图,稍加修改就能用于别处:

最后再来看下使用该模板绘制的神经网络:

此外,该模板还可用于机器学习系统设计,例如:

目前,该模板还在持续更新中,感兴趣的读者可以参考 :https://docs.google.com/presentation/d/11mR1nkIR9fbHegFkcFq8z9oDQ5sjv8E3JJp1LfLGKuk/edit#slide=id.g85a0789696_743_21

【神经网络绘制工具】PlotNeuralNet详解 PlotNeuralNet库是用于绘制神经网络的工具库,其绘制的神经网络较为干净整洁,比较适合用于科研论文写作插图。笔者整理了有关该库的使用方法,希望帮助更多朋友能够借助这个库绘制出更多优美的神经网络,在科研道路上能够更加顺利~ 阅读详情

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