吴恩达-机器学习-简单神经网络实现TensorFlow版1.数据集为 load_coffee_data() 函数每次随机生成，之后进行简单的标准化Normalization。2.搭建了一个两层的简单神经网络 第一层网络：三个神经元 ，第二层网络：一个神经元 &
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2023-11-03 11:09:27
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编辑丨极市平台导读12个高效画图的工具汇总！ 1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet 2. NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html 3. PlotNeuralNethttps://github.com/HarisIqbal88/P
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2024-03-06 05:40:11
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写论文的时候需要画神经网络的结构图，用PPT和VISIO之类的工具画效率会比较低。本文将介绍2种基于网页的神经网络画图工具，让结构图更加酷炫。1. NN-SVG这个工具有三种画图风格：FCNN、LeNet、AlexNet。 网页链接为：://alexlenail.me/NN-SVG/只需选择一种喜欢的风格，然后在左侧配置栏里填入自己网络的详细参数，就可以实现自动画图：效果如下：L
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2023-06-16 19:21:15
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## 画神经网络模型的工具实现流程
为了实现“画神经网络模型的工具”，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空白的画布 |
| 2 | 添加输入层 |
| 3 | 添加隐藏层 |
| 4 | 添加输出层 |
| 5 | 连接各层之间的节点 |
| 6 | 设置节点和连接的样式 |
| 7 | 完成神经网络模型的绘制 |
下面我将详
原创
2023-08-11 13:44:17
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机器学习从业者，从此不再愁如何画神经网络图了。论文、博客写好了，里面的图可怎么画？对于很多研究人员和开发者来说，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，要是有模板可以套就好了。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。项目放出不到十天，就引来了不少人的关注，收获了 500 多 star。下
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2023-05-30 15:13:54
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我入坑深度学习已经有一段时间了，实验室开组会作报告，写文章都需要画神经网络的图，我目前用了一些感觉还比较不错的方式，下面做一下总结。一、 NN-SVG（三种模型）这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是一位来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室的人开发的, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://github.com/zfrenchee画图工具体验地
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2023-08-10 17:06:30
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every blog every motto: We would rather reuse an active dwarf than a sleeping giant.0. 前言本想着画神经网络图的，结果折腾半天也是醉了，那就总结一下吧。 第一部分是画神经网络图；第二部分是输出模型结构1. 正文1.1 PlotNeuralNet画图一共分为两步，代码 转成 LaTeXLaTeX 转成 pdf1.1
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2023-05-24 23:03:33
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问题在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经元，而且两个神经 元之间至多有一条边相连，下图是一个神经元的例子： 神经元〔编号为1） 图中，X1—X3是信息输入渠道，Y1－Y2是信息输出渠道，C1表示神经元目前的状态， Ui是阈值，可视为神经元的一个内在参数。 神经元按一定的顺序排列，构成整个神经网络。在兰兰的模型之中，神经网络中的神 经无分为几层；称为输入层、输出
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2024-02-17 13:01:40
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一、 NN-SVG（三种模型）这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是一位来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室的人开发的, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://github.com/zfrenchee画图工具体验地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/这个可以绘制三种神经网络结构 可以更改神经元和连线的颜色，更改每
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2023-09-26 09:46:07
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1.在线版本的NN-SVG 2.在线Latex编辑器 只需要修改init文件的目录即可。看其与相应的letax文件之间的关系。自己参考上述元码所实现的相关网络结构 参考的github源代码： https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 3.使用viso进行神经网络图片的绘制 &n
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2023-05-27 09:36:27
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1.打开链接http://ethereon.github.io/netscope/#/editor2.将所要绘制的ptototxt文件内容复制到打开的网页左边，然后按住enter+shift即可在右边显示
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2023-07-30 10:48:20
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Illustrations by tEn ♚
作者： jclian，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！ 本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。已知我们创建的DNN结构图如下： DNN结构示意图
该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和soft
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2023-07-07 10:35:22
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作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样
本文介绍了了12个将神经网络画地更好看的工具。1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2. NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3. PlotNeuralNethttps://github.com/HarisIqbal88/PlotN
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2023-10-13 10:58:06
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说在前面最近需要画一个BP神经网络的图，我平时用visio画图的，但总觉得这么经典的东西网上应该有吧。经过我一番简单暴力的百度搜索，大致找到了以下几种方式： 1）python的库viznet 我本身对py也不熟悉，就看了一下py画的图 倒也觉得挺好看的，就作为备选吧 2）NNSVG 查看在 http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html 图不错，可操作性也强，而且不是
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2023-07-31 21:16:17
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。在正式介绍之前，默认已经了解了神经网络的相关知识。下面我们演示一下怎么对一个图像做卷积：首先，我们要搞清楚一张照片是如何输入到神经
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2023-10-12 13:20:01
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有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acro
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2023-09-06 13:51:01
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tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。Keras 官方文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf
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2023-06-25 13:14:29
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一：引言我们传统的神经网络和卷积神经网络有什么区别？ 下图所示，左图就是我们传统的神经网络（NN）(想了解NN的小伙伴可以先划到最后的参考文章部分)，右图就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）（CNN），我们在这张图中可以明显地看出，左图看上去像二维的，右图好像是一个三维的图，举个例子，比如在传统神经网络输入的一张图有784个像素点，所以输入层就有784个神经
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2023-07-28 22:50:43
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有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acro
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2023-09-13 07:27:52
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