神经网络画图神器 ML Visuals 正在持续更新。

github上有一个名为 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 7.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计!

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

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

关注公众号 AI算法与图像处理 ：并在公众号后台回复“ 绘图模板 ”，即可获取下载

原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzUxNTU1OA==&mid=2247514710&idx=2&sn=ca7e38daaa8697f360c6070e6965332f&chksm=ceb8979ff9cf1e89ae9ce108df01fb17108c269e34a09d72cb6f78f95d23c82ee1a9e387e192&scene=126&sessionid=0 百度云 下载 链接 ：链接：https://pan.baidu.com/s/1EzfU_xjdAod0DAiaqjGldg 提取码：j88g 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 毕竟这东西本来就是免费的，还是免费开源出来比较好 。 Datawhale干货作者：蛋酱、小舟，编辑：机器之心神经网络 画图 神器 ML Visuals 正在持续更新。去年 5 月，机器之心曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学... 今天给大家推荐个神经网络 画图 模板 ，ml-visuals github 地址：https:// github .com/dair-ai/ml-visuals 项目已经收获了3.8K赞。但是该项目并不在 github 上 下载 ，而需要翻墙，我已经 下载 下来分享给大家。有的 下载 还需要积分，原作者都没说要积分，搬运工就要积分了。 PPT更新至1.22，有115页（有几页重复的我删掉了） 点击进入 下载 通过以上的 机器学习 流程 模板 ，在Python中实现了数据准备、特征工程、模型选择与训练、模型评估和调优等步骤。同时，我们提供了相应的源代码示例，可以根据具体的问题和数据集进行修改和扩展。使用这个 模板 可以帮助开发者更好地组织和管理 机器学习 项目，并提高模型的性能和泛化能力。 机器学习 是一种用于训练计算机系统从数据中学习和改进的技术。在实践中， 机器学习 的流程通常包括数据准备、特征工程、模型选择与训练、模型评估和调优等步骤。本文将详细介绍 机器学习 的流程，并提供使用Python进行实现的源代码。 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。