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nn_vis:一个用于处理神经网络和渲染的项目,可通过杂乱的表示形式深入了解模型的体系结构和参数
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2021-05-04
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神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述: 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度,因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明,解决这些问题具有挑战性,并且由于缺乏对神经网络的深入了解,这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难,介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法,可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用,以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法(如边缘捆绑,光线跟踪,3D冒名顶替者和特殊的透明技术)的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性,并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi
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nn_vis:一个用于处理神经网络和渲染的项目,可通过杂乱的表示形式深入了解模型的体系结构和参数 (111个子文件)
sample_density_map.comp 9KB
sample_advect.comp 7KB
node_advect.comp 5KB
node_density_map.comp 4KB
edge_sample.comp 3KB
sample_smooth.comp 2KB
initial_edge_sample.comp 2KB
sample_noise.comp 2KB
node_noise.comp 1KB
grid_position.comp 1KB
edge_limits.comp 1KB
sample_copy.comp 637B
clear_grid.comp 520B
points_to_ellipsoid_impostor_transparent.frag 3KB
point_to_sphere_impostor_transparent.frag 2KB
point_to_sphere_impostor_transparent.frag 2KB
point_to_sphere_impostor_phong.frag 1KB
point_to_sphere_impostor_phong.frag 1KB
discard_screen_color.frag 387B
screen_color.frag 182B
color.frag 89B
points_to_ellipsoid_impostor.geom 6KB
point_to_sphere_impostor.geom 1KB
point_to_sphere_impostor.geom 1KB
point_to_cube_impostor.geom 1KB
points_to_line.geom 483B
all_red_blue.gif 3.34MB
.gitignore 2KB
comparisson_processing.jpg 762KB
colored_lines.jpg 538KB
spheres.jpg 530KB
gui_nnvis.jpg 150KB
transparent_spheres.jpg 125KB
compare_network_parameters.jpg 116KB
rendering.json 590B
processing.json 269B
ui_window.json 249B
window.json 248B
LICENSE 1KB
README.md 8KB
own_pipeline.png 77KB
grid_processing.py 14KB
edge_processing.py 12KB
network.py 12KB
network_processing.py 12KB
buffer.py 10KB
create_plot.py 10KB
neural_network.py 10KB
node.py 9KB
window.py 9KB
evaluator.py 9KB
mnist_data_handler.py 8KB
processing_handler.py 7KB
shader_handler.py 7KB
camera.py 7KB
ui_window.py 7KB
start_tool.py 6KB
edge_rendering.py 6KB
frame_building.py 6KB
file.py 6KB
edge.py 5KB
general_setting.py 5KB
create_mnist_model.py 5KB
shader.py 5KB
vertex_data_handler.py 5KB
model_data.py 4KB
compute_shader_handler.py 4KB
node_rendering.py 4KB
evaluation_plots.py 4KB
grid.py 4KB
data_set.py 3KB
rendering_config.py 3KB
node_processing.py 3KB
grid_rendering.py 3KB
create_images.py 3KB
render_setting.py 3KB
modify_model.py 3KB
data_handler.py 2KB
texture.py 2KB
renderer.py 2KB
process_mnist_model.py 2KB
render_utility.py 2KB
compute_shader.py 2KB
processing_config.py 2KB
advection_process.py 2KB
frame_buffer.py 1KB
screenshot.py 1KB
neural_network_setting.py 1KB
nnvis_type_converter.py 1KB
recording_config.py 1KB
window_config.py 1KB
processing_setting.py 997B
performance.py 887B
importance.py 786B
types.py 742B
evaluate_importance_data.py 660B
definitions.py 627B
config.py 483B
shader_uniforms.py 454B
log_handling.py 428B
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