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本文介紹了了12個將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫地更好看的工具。

1. draw_convnet

一個用于畫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python腳本

https://github.com/gwding/draw_convnet

2. NNSVG

http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html

3.PlotNeuralNet

https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

使用latex來展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.Tensorboard

https://www.tensorflow.org/tensorboard/graphs

5.Caffe

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/python/caffe/draw.py

使用Caffe/draw.py

6.Matlab

http://www.mathworks.com/help/nnet/ref/view.html

7.Keras.js

https://transcranial.github.io/keras-js/#/inception-v3

8. DotNet

https://github.com/martisak/dotnets

9.Graphviz

http://www.graphviz.org/

10.ConX

https://conx.readthedocs.io/en/latest/index.html

11.ENNUI

https://math.mit.edu/ennui/

12.Neataptic

https://wagenaartje.github.io/neataptic/

聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。舉報投訴

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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原文標(biāo)題：論文必備 | 12個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化工具

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如何編寫一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

傳播過程，即誤差從輸出層反向傳播回輸入層，并據(jù)此調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。本文將詳細(xì)闡述如何編寫一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、前向傳播、損失函數(shù)計

發(fā)表于 07-11 16:44 ?246次閱讀

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它們各自具有獨特的特點和優(yōu)勢，并在不同的應(yīng)用場景中發(fā)揮著重要作用。以下是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的詳細(xì)探討，內(nèi)容將涵蓋兩者的定義、原理、區(qū)別、聯(lián)系以及應(yīng)

發(fā)表于 07-10 15:24 ?576次閱讀

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及

發(fā)表于 07-10 15:20 ?380次閱讀

PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過程

PyTorch，作為一個廣泛使用的開源深度學(xué)習(xí)庫，提供了豐富的工具和模塊，幫助開發(fā)者構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出層是尤為關(guān)鍵的部分，它負(fù)責(zé)

發(fā)表于 07-10 14:57 ?304次閱讀

rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RNN（Recurrent Neural Network）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)

發(fā)表于 07-05 09:52 ?385次閱讀

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣嗎

時具有各自的優(yōu)勢和特點。本文將介紹遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、結(jié)構(gòu)、工作原理、優(yōu)缺點以及應(yīng)用場景。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Neural Network，RvNN） 1

發(fā)表于 07-05 09:28 ?425次閱讀

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有短期記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠處理序列數(shù)據(jù)，如時間序列、文本、語音等。與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，遞歸神

發(fā)表于 07-04 14:54 ?448次閱讀

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理及特點

）相比，RNN在處理序列數(shù)據(jù)時具有明顯的優(yōu)勢。本文將介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、特點及應(yīng)用。 1. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 1.1 基本概念循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有循環(huán)連接的

發(fā)表于 07-04 14:49 ?308次閱讀

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

結(jié)構(gòu)。它們在處理不同類型的數(shù)據(jù)和解決不同問題時具有各自的優(yōu)勢和特點。本文將從多個方面比較循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別。基本概念循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有循環(huán)連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它可

發(fā)表于 07-04 14:24 ?512次閱讀

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

處理序列數(shù)據(jù)方面具有顯著的優(yōu)勢，但它們在結(jié)構(gòu)和工作原理上存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 1.1 RNN的結(jié)構(gòu) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有循環(huán)連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其核心思想是將前一

發(fā)表于 07-04 14:19 ?426次閱讀

如何使用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文將介紹如何使用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，以及如何解讀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果圖。 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡介 MATLAB

發(fā)表于 07-03 10:34 ?1326次閱讀

matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱結(jié)果分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。MATLAB提供了一個功能強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，可以幫助用戶快速構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本文

發(fā)表于 07-03 10:32 ?351次閱讀

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用

數(shù)學(xué)建模是一種利用數(shù)學(xué)方法和工具來描述和分析現(xiàn)實世界問題的過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，可以用于解決各種復(fù)雜問題。在數(shù)學(xué)建模中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為一種有效的

發(fā)表于 07-02 11:29 ?536次閱讀

Kaggle知識點：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的7個技巧

。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的新示例之間取得平衡。七個具體的技巧，可幫助您更快地訓(xùn)練出更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。學(xué)習(xí)和泛化使用反向傳播設(shè)計和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

發(fā)表于 12-30 08:27 ?545次閱讀

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點

傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點。 1. 局部連接和權(quán)值共享：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過設(shè)置局部連接和權(quán)值共享的結(jié)構(gòu)，有效地減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量。此設(shè)計使得模型更加稀疏，并且能夠

發(fā)表于 12-07 15:37 ?3751次閱讀

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12個將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫地更好看的工具

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如何編寫一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點