3D可视化卷积神经网络（不需要梯子）

已于 2023-03-14 20:38:56 修改
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分类专栏： 关于工具和软件 文章标签： 神经网络 可视化 深度学习 卷积神经网络
于 2021-05-18 16:13:40 首次发布
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3维可视化卷积神经网络
不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海
09-02 5226
http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
卷积可视化网站---CNN初学者的神器
热门推荐
OuDiShenmiss的博客
10-21 2万+
推荐一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的可视化网站https://poloclub.github.io/cnn-explainer/。 来自佐治亚理工学院与俄勒冈州立大学的研究者们，合作开发出了一款卷积神经网络交互式可视化工具——CNN 解释器（CNN Explainer）。这个解释器展示了一个 10 层的神经网络，包含卷积层、激活函数、池化层等多个 CNN 初学者无论如何也绕不开的概念。 CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加载预训练模型
卷积神经网络(CNN)可视化网站汇总
二爷的博客
04-11 1283
汇总几个卷积神经网络（CNN）动画和可视化的网址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。https://playground.tensorflow.org/谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/在线训练CNN模型，并实时可视化卷积、池化等过程。https://www.cs.ryerson.
卷积神经网络（CNN）可视化网站值得收藏
SmileMoon's Home
02-09 797
这些资源可以帮助你通过动画、可视化和交互式工具更好地理解卷积神经网络的结构和工作原理。谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。OpenAI提供的神经网络特征可视化工具，展示深度网络中神经元的行为。3Blue1Brown频道的神经网络系列视频，提供精美的动画解释。高质量的交互式论文平台，提供深度学习的详细可视化解释。TensorBoard中用于可视化CNN的图形工具。一个可以生成神经网络结构图的工具，支持卷积神经网络。直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。
卷积神经网络过程可视化
03-11
卷积神经网络过程可视化方面的论文，非常详细，香港科技大学最新研究成果
3d卷积神经网络应用,3d可视动态神经检测
m0_54846070的博客
09-24 1616
脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码( rate coded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。
几个卷积神经网络（CNN）可视化的网站
2301_76846375的博客
10-05 7094
这些资源可以帮助你通过动画、可视化和交互式工具更好地理解卷积神经网络的结构和工作原理。谷歌推出的深度学习交互式平台，虽然主要是全连接网络，但适合学习基础概念。OpenAI提供的神经网络特征可视化工具，展示深度网络中神经元的行为。3Blue1Brown频道的神经网络系列视频，提供精美的动画解释。一个简单的卷积神经网络可视化工具，展示每层的特征提取过程。高质量的交互式论文平台，提供深度学习的详细可视化解释。一个可以生成神经网络结构图的工具，支持卷积神经网络。直观的交互式工具，解释卷积神经网络的基本原理。
记录一个可视化卷积神经网络学习过程的网站
Mr_K_night的博客
06-29 329
可直观看到卷积神经网络前向传播过程中特征提取的过程，帮助理解卷积过程
【可视化3D卷积计算过程】
syh的技术记录
04-29 1969
前言：开始处理视频数据，遇到了陌生又熟悉的3D卷积，但对其计算过程有点疑惑，网上也没找到什么可视化动画，所以研究明白并做个记录，方便日后复习。有点简化，但认真琢磨一下图片和代码肯定能看明白：）
激活可视化卷积神经网络
06-29
卷积神经网络 激活可视化
基于3D卷积神经网络的阿尔兹海默病智能诊断Web应用：MRI影像分析与热力图可视化
04-29
内容概要：本文介绍了基于3D卷积神经网络（CNN）的阿尔兹海默病智能诊断Web应用。该应用利用脑部MRI医学影像进行智能诊断，通过3D CNN提取丰富的空间信息，提高了诊断准确性。此外，系统还能绘制参数相关性热力图，...
图3D点上的神经网络
02-28
背景 3D点云数据在行业中广泛用于表示现实世界中的形状。 与3D网格相比，像（x，y，z）这样的点的格式更加直观，并且与数学兼容。 更不用说3D点数据更易于存储和读取。 3d点数据的深度学习任务主要集中在对象分类和分割上。 目前用于解决这些任务的一种流行模型是PointNet，它在一组点上训练了排列不变模型。 但是，一组点也可以视为图形。 在此项目中，我们将探索在3d点云分类上使用图谱神经网络（GNN）并将其性能与PointNet进行比较。 数据集：ModelNet40和ShapeNet 在这个项目中，我们将主要在ModelNet40数据集上训练我们的模型。 由普林斯顿收集的ModelNet40包含40类3d形状，例如飞机，汽车，吉他等。每个样本可能具有1k-60k的点以及表面信息。 由于在该项目中不需要表面数据，因此我们有一个简单的预处理程序，可以从所有样本中提取点并将其存储在h5py
Python卷积神经网络实现交通信号灯识别与自动驾驶及Unity 3D可视化
最新发布
05-10
内容概要：本文详细介绍了利用Python卷积神经网络(CNN)实现交通信号灯识别及其在自动驾驶领域的应用，并展示了如何在Unity中进行3D可视化。文中首先解释了交通信号灯识别作为一个图像识别问题，如何借助CNN的强大...
【深度学习】卷积神经网络CNN-3 可视化
weixin_44211644的博客
10-10 1099
3 可视化 3.1中间激活 CNN非常适合可视化，它本身就是视觉概念的表示。中间激活可视化有助于我们了解CNN连续层如何对输入进行变换。我们希望在三个维度对特征图进行可视化：宽度、高度和深度（通道）。每个通道都对应相对独立的特征，所以将这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容分别绘制成二维图像。 以测试猫的图像为例，观察中间激活过程。 分析显示结果。 第一层是各种边缘探测器的集合。在这一阶段，激活几乎保留了原始图像中的所有信息； 随着层数的加深，激活变得越来越抽象，并且越来越难以直观地理解，它们
3D 可视化卷积、池化！终于能看懂神经网络到底在干啥了...
小白学视觉
05-31 823
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达神经网络在工作的时候，里面到底是什么样？为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步：△图注：卷积层的特征图（左）和特征图的3D可视...
【3D计算机视觉】Dynamic Graph CNN——点云动态图卷积神经网络
小执着的博客
03-21 1万+
Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds1.简介1.1 解决的问题1.2 贡献1.3 EdgeConv的优缺点：2.网络结构2.1 EdgeConv层介绍2.2 函数的选择2.3 示意图3.实验结果： 1.简介 该文章是最新出的一篇针对Point Clouds数据分类、分割的网路，它是受点云数据处理的鼻祖论文PointNet、PointNet++...
27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站
AI与算法都要通俗易懂
12-05 694
要做这一步需要一个重要的地方，那就是卷积的输出数据我们可以获得，幸运的是，本小册后面的实战部分，我们会自己手写卷积算法，卷积的输出（特征图）我们可以很轻松的获取到。我们可以通过一定的方法，将神经网络每一层卷积的输出（也就是特征图）给劫持出来，在利用一些可视化的方法将其显示出来，便可以直观的看到卷积学到了什么特征了。在这个网站中，你可以非常清晰的看到，一张图片在神经网络中是如何进行的特征提取，以及从前往后的卷积，各自关注到了什么特征。就是想要看一看，在 CNN网络中，那么多卷积，到底提取了哪些特征。
神经网络可视化的一些网站
lmd187的博客
12-30 1288
神经网络可视化 github 网址。
大模型对齐微调DPO
02-13
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）是一种用于改进大型语言模型行为的技术，该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说，当给定一对候选响应时，DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置，而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念，在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节，包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是，针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列，文中给出了具体的实例说明，使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式，但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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