外国小哥,把整个 CNN 都给可视化了,卷积、池化清清楚楚!
共 1668字,需浏览 4分钟
·
2021-07-26 23:33
最近,有个项目在社交媒体上火起来了,项目作者是来自维也纳的3D特效师。
创建这样一个CNN可视化工具,是它在硕士论文完成,因为当初学的就是神经网络,学的过程中很难明白卷积层之间是如何相互连接,又如何与不同类型的层连接的。
所以创建这个项目,主要能让此工具的主要功能包括,卷积、最大池化和完全连接层的可视化表示,还有各种能实现更清晰可视化的简化机制等等。
怎么用Unity搞出一个3D网络
这里面,作者发现了一些局限性,他采用的是Unity为着色器开发的语言Shaderlab。
这个语言无法使用着色变化,只有对语义进行预定义的变量,才能让它在顶点、几何和像素着色器之间传递。
![](https://filescdn.proginn.com/b79728e1da39ec4629ff4083acbb0ee8/c009ec5b20b706c59af4937194b99e80.webp)
![](https://filescdn.proginn.com/f60b8efae9ea6fb9959520ad2de045bd/22dc11e4b1dc6396dae15a9c4b65dcad.webp)
![](https://filescdn.proginn.com/956aa94812da9c130b89e0ff64e3b725/c290b9fd16bd6e1d45e7f7c3c15d18a5.webp)
这个项目可不止这国外的小哥想到演示,就在去年时候,一位中国博士就可视化了卷积神经网络,也是每一层的变化都展示得非常清楚,如下图显示那样!
![](https://filescdn.proginn.com/aafc0f2602fcdf7ad378d6d09569c197/f200b4697446c88e5b8b62cf015cceab.webp)
而且在GitHub上星标的5千2星星,热度还行,这个项目,同样用到了边绑定、光线追踪等技术,与特征提取、微调和归一化相结合,将神经网络可视化。
如果你对这类3D神经网络可视化感兴趣,可以去小编给的GitHub上项目了解相关详情哦!
https://vimeo.com/stefsietz
https://github.com/julrog/nn_vis
中国版的神经网络项目
https://github.com/poloclub/cnn-explainer
参考链接:
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/leq2kf/d_convolution_neural_network_visualization_made/
https://mp.weixin.qq.com/s/tmx59J75wuRii4RuOT8TTg
https://vimeo.com/stefsietz
http://portfolio.stefansietzen.at/
http://visuality.at/vis2/detail.html
往期精品(点击图片直达文字对应教程)
后台回复“生信宝典福利第一波”或点击阅读原文获取教程合集