R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM ...
R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。 神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络...
基于Python的神经网络模型结构框架可视化绘图简便方法
最近需要进行神经网络的可视化。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可以实现对已有神经网络的直接可视化，过程较为方便。 相关环境的版本信息： Anaco...
神经网络可视化新工具：TorchExplorer
TorchExplorer是一款创新的人工智能工具，专为使用非常规神经网络架构的研究人员设计。可以在本地或者wandb中生成交互式Vega自定义图表，提供网络结构的模块级可视化。在左边的面板可以模块级方式展现神经网络架构，帮助研究人员导航网络结构。在右边的图中节点表示输入/输出占位符或在转发过程中调...
PyTorch 神经网络模型可视化（Netron）
PyTorch 神经网络模型可视化（Netron）Netron 是一个用于可视化深度学习模型的工具，可以帮助我们更好地理解模型的结构和参数。支持以下格式的模型存储文件：格式模板（文件）免下载打开ONNXsqueezenetopenTensorFlow LiteyamnetopenTensorFlow...
PlotNeuralNet + ChatGPT创建专业的神经网络的可视化图形
PlotNeuralNet：可以创建任何神经网络的可视化图表，并且这个LaTeX包有Python接口，我们可以方便的调用。但是他的最大问题是需要我们手动的编写网络的结构，这是一个很麻烦的事情，这时 ChatGPT 就出来了，它可以帮我们生成LaTeX代码。在本文中，我将介绍如何安装和使用PlotNe...
使用Deep Replay可视化神经网络学习的过程
深度学习通常被认为是一种黑盒技术，因为通常无法分析它在后端是如何工作的。例如创建了一个深层神经网络，然后将它与你的数据相匹配，我们知道它会使用不同层次的神经元和所有的激活等其他重要的超参数来进行训练。但是我们无法想象信息是如何被传递的或者模型是如何学习的。如果有一个python包可以创建模型在每个迭...
OpenAI 开源新的深层神经网络神经元可视化库 Microscope和 Lucid
可解释性是深度学习中最具挑战性的方面之一。理解一个神经网络，它有成千上万的神经元分布在数千个隐藏层中。大多数深层神经网络的互联性和复杂性使其不适合于传统的调试工具。因此，数据科学家通常依赖可视化技术来帮助他们理解神经网络是如何做出决定的，这成为一个持续的挑战。为了推进这一领域的发展，OpenAI刚刚...
深度学习之如何使用Grad-CAM绘制自己的特征提取图-（Pytorch代码，详细注释）神经网络可视化-绘制自己的热力图
众所周知，我们一般是将神经网络理解成一个黑匣子，因此我们往往不知道神经网络特征提取提取的具体是图片的那部分，因此Grad-CAM诞生了，我们只需要少量的代码，Grad-CAM，就可以识别对神经网络模型特征提取图实现可视化，然后使我们清楚地看到神经网络究竟是根据图像的那部分特征进行识别的。CAM我们就...
AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化
目录神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类 神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化1、复杂数据采...
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