三个超好用的神经网络工具

几乎把神经网络的所有实现细节都给你可视化出来了

还能用在组会汇报和论文写作上

尤其是最后一个工具，学深度学习必备

第一个：Playground Tensorflow

01

地址：https://playground.tensorflow.org/

——这绝对是深度学习初学者的福利，很多同学在学深度学习和神经网络的过程中，很容易被复杂的数学模型和公式劝退，但是这个网站不需要你懂任何复杂的数学运算就可以帮你掌握神经网络的概念

它以图像和动画的形式来解释深度学习是怎么一层层简化复杂事物的，我们可以设置数据分布类型、训练集和测试集的比例、批量大小、隐藏层、神经元个数、学习率、激活函数、正则化和任务类型等参数

点击运行后，就可以非常直观地看到神经网络的训练过程的演示了

A neural network is a function that learns from training datasets（神经网络是一种从训练数据集中学习的功能）

A neural network needs training time before it can minimize errors（神经网络需要训练时间才能最大限度地减少错误）

A hidden layer transforms inputs to feature space, making it linearly classifiable（隐藏层将输入转换为特征空间，使其可线性分类）

第二个：CNN Explainer

02

地址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

——一位中国博士发布的卷积解释器，专门针对新手学CNN时会遇到的一些常见问题所作，这些问题还是经过了对大量讲师的采访和往届学生的调查确定

它展示了卷积神经网络（CNN）的所有实现，包括激活、池化、特征提取计算、输出预测和结果，帮助新手理解CNN到底是如何能聪明的识别人脸、听辨声音的

这个网站不仅支持自定义上传图片

而且每个部分都可以展开查看具体细节，相当于给了一个显微镜，对任一操作的前后变化观察得清清楚楚

如果看不懂，下面还有对应知识点的文字介绍，非常的全面

第三个：ML Visuals

03

可视化图在文章发表中还是非常非常重要的，但如果要自己从头开始画，配色、布局等等都会非常麻烦

——可以说是目前全网最全的机器学习深度绘图模板PPT了，它里面包含了非常非常多可以直接组合套用的架构模板和小组件

有需要这份模板PPT的小伙伴可以添加下方小助手的微信，她会无偿分享给大家的

 

从机器学习基础的神经元、线性与逻辑回归，到深度学习复杂的卷积神经网络、残差连接和注意力机制，以及transformer和Bert模型

此外，还有直观的图形表示，涵盖了模型训练、过拟合、欠拟合、正则化和梯度下降等机器学习关键概念，更有Vgg、Resnet、Inception、Densenet等深度学习网络模型的结构图

你可以通过拖拽和改变颜色来组合成自己的可视化图，组会汇报还是论文写作都非常好用

最后给大家整理了非常全面的AI人工智能学习资料包，需要的无偿找助理获取即可