机器学习网络模型绘图模板

一 前言

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。

[下载链接]:https://github.com/dair-ai/ml-visuals

这份101页的模板共包含几个部分：

（1）线性回归、单层神经网络

（2）多层感知器

（3）反向传播BP神经网络

（4）Batch Normalization

（5）计算图

（6）Dropout

（7）CNN卷积神经网络

（8）LeNet

（9）AlexNet

（10）VGG

（11）GoogleNet

（12）ResNet

（13）DenseNet

（14）Memory Networks

（15）RNN

（16）Deep RNN

（17）Bidirectional RNN

（18）GRU

（19）LSTM

（20）Attention

（21）Multi-head attention

（22）Self-attention

二 基本组件模板

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。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

三 架构模板

架构部分的模板数量最多，共有32张PPT。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。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

四 机器学习概念模板

该模板还提供用于表示机器学习中的一些基本概念，比如 DropOut、归一化等等：

 

 

 

 

 

 

 

 

五 机器学习与医疗健康模板

 

 

 

 

 

 

 

六 总结

通过所分享的模板可以画出漂亮的深度学习模型图用于学术报告、论文写作等等场景，比如，要画一个基于一个Transformer的模型的图，直接在上面修改就可以了，是不是很容易上手呢？