关于人工智能:画图太丑拿不出手有人做了套机器学习专用画图模板还有暗黑模式

42次阅读

共计 1627 个字符,预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

起源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/…

论文、博客写好了,外面的图可怎么画?对于很多钻研人员和开发者来说,内容的「可视化」是一个大问题。如果从头开始画,配色、空间布局都很伤脑筋,而且画丑了也拿不出手,要是有模板能够套就好了。

别急,还真有人做了一套模板。

这套模板名叫 ML Visuals,是专为解决神经网络画图问题设计的。我的项目放出不到十天,就引来了不少人的关注,播种了 500 多 star。

下边这张图是不是很面生?这就是赫赫有名的 Transformer 架构,左边是谷歌大脑论文《Attention Is All You Need》中的 Transformer 架构原图,右边是用上述模板从新画进去的,还原度是不是很高,而且看起来很漂亮?

ML Visuals 提供了更加业余、好看、失当的视觉效果和图形,能够帮忙机器学习社区改善迷信沟通。用户能够在 PPT 或博客中收费应用其中的视觉效果和图形。

该我的项目由 dair.ai 社区创立和保护(dair.ai 社区致力于民主化人工智能钻研、教育和技术),社区成员将持续更新,增加更常见的图形和基本要素。

用户能够收费下载、复制、散发、重用这里的模板,还能够依据本人的需要进行自定义。

ML 专用画图模板,援救手残党

ML Visuals 我的项目中每个难看又简单的图都是由一个个小模块组成的。在这套模板中,作者用到了多种模块,如示意过程、操作或转换的圆角矩形,示意神经元或任意操作的小圆圈,示意向量的一排小方块以及示意多维数组的网格等。

抉择其中一些模块组合应用,就能够失去神经网络的一层:

它们还能够用来示意神经网络中的某个过程,如下图中的分词过程:

再简单一点,还能够画出整个神经网络:

此外,这套模板还可用来示意机器学习畛域的一些概念,如线性回归:

Dropout:

对于喜爱「暗黑模式」的同学,这个我的项目也关照到了:

除此之外,该我的项目还提供了背景模板,不便用户进行图形自定义。

如何应用?

该我的项目应用 Google Slides 对所有视觉效果和图形进行保护,用户能够通过 Google Slides 应用其中的组件,或执行增加、自定义等操作。

增加

想要增加自定义图,只需增加一张新的幻灯片,并重用任意根底视觉组件。不过你须要先获取编辑权限(点击「只能查看」工具栏下的「申请编辑权限」或者发邮件至 ellfae@gmail.com 获取编辑权限)。

复制并应用

用户还能够复制这些幻灯片并依照本人的志愿进行自定义。

共享

dair.ai 社区激励用户增加本人的图形并容许别人重用。不过,图形作者最好在幻灯片备注中增加作者信息,不便其他人在重用这些图形时进行失当地援用。图形作者或设计者还能够增加本人的姓名和邮件地址,不便其余用户征询相干问题。

此外,图形作者能够为本人的视觉图形提供简略的形容,以帮忙其余用户了解用处。

用户须要留神的是,在获取编辑权限后,不要删除他人增加的图形。如果想要进行改良,用户能够新增一张幻灯片,并增加改良版本。

下载

下载幻灯片的过程很简略,只需点击「文件→下载」,而后抉择适合的格局即可。

除此以外,如果用户在图形自定义方面须要帮忙,或者有一些对别人无益的想法,能够关上 issue 页面(https://github.com/dair-ai/ml…)进行形容。

ML Visuals 地址:https://docs.google.com/prese…
GitHub 地址:https://github.com/dair-ai/ml…

已建设深度学习公众号——FightingCV,欢送大家关注!!!

ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML 论文解析汇总:https://github.com/xmu-xiaoma…

面向小白的 Attention、重参数、MLP、卷积外围代码学习:https://github.com/xmu-xiaoma…

退出交换群,请增加小助手 wx:FightngCV666

本文由 mdnice 多平台公布

正文完
 0