(附链接)有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!

目标检测与深度学习

共 1030字,需浏览 3分钟

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2021-09-16 08:11

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编者荐语
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,这一模板又进行了一次较大的版本更新。
转载自 | 机器之心


神经网络画图神器 ML Visuals 正在持续更新。



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

END



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