机器学习网络模型绘图模板

一 前言

本期为读者推荐一款名为ML Visuals的机器学习画图PPT模板,ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计,通过提供免费的专业的、科学的和充分的视觉和图形来帮助机器学习社区改善科学传播。目前,ML Visuals 包含了超过100多个的自定义图形。

[下载链接]:https://github.com/dair-ai/ml-visuals

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这份101页的模板共包含几个部分:

(1)线性回归、单层神经网络

(2)多层感知器

(3)反向传播BP神经网络

(4)Batch Normalization

(5)计算图

(6)Dropout

(7)CNN卷积神经网络

(8)LeNet

(9)AlexNet

(10)VGG

(11)GoogleNet

(12)ResNet

(13)DenseNet

(14)Memory Networks

(15)RNN

(16)Deep RNN

(17)Bidirectional RNN

(18)GRU

(19)LSTM

(20)Attention

(21)Multi-head attention

(22)Self-attention

二 基本组件模板

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。

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三 架构模板

架构部分的模板数量最多,共有32张PPT。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。

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四 机器学习概念模板

该模板还提供用于表示机器学习中的一些基本概念,比如 DropOut、归一化等等:

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 机器学习与医疗健康模板

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六 总结

通过所分享的模板可以画出漂亮的深度学习模型图用于学术报告、论文写作等等场景,比如,要画一个基于一个Transformer的模型的图,直接在上面修改就可以了,是不是很容易上手呢?

 

 

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