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有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!

 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 的机器学习画图模板,该项目受到广泛关注,迄今已收获 2.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计,最近,这一模板进行了更新。

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_神经网络

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。

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_机器学习_02

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

基础组件

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。

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_神经网络_03

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_机器学习_04

架构

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。

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_神经网络_05

比如,画出卷积操作的示意图:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_深度学习_06

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:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_机器学习_07

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:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_神经网络_08

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:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_python_09

 这张代表「疼痛指数」的图,稍加修改就能用于别处:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_编程语言_10

最后再来看下使用该模板绘制的神经网络:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_神经网络_11

此外,该模板还可用于机器学习系统设计,例如:

有了这个机器学习画图神器,论文、博客都可以事半功倍了!_编程语言_12

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

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