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我正在CUDA C中开发一个用于强化学习的人工神经网络。然而，我还没有找到一种有效的调试方法。我想有一个可定制的仪表板。例如，我想看看探测率是如何发展的，或者代理的当前性能。一个想法是通过HTTP将数据发送到服务器，然后服务器将数据可视化到HTML站点上。然而，这将需要大量的努力。这个问题有没有现有的解决方案？
浏览 1提问于2018-04-02得票数 0
我正在写一篇关于机器学习的论文，我需要创建一些神经网络图和我描述的基本数学函数。我需要一个程序，以创造视觉上体面的技术图片，而无需花费数天来学习如何使用该程序。
浏览 0提问于2018-03-12得票数 1
我正在编写从github下载的代码。当我打印经过预先训练的模型时，我会在控制台输出中得到跟踪。有人能用图形的形式解释一下，每个步骤如何以图形的形式显示吗？ (module): Unet( (conv_stem): Conv2d(4, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1,
浏览 1提问于2022-10-17得票数 1
因此，我正在工作的NeurIPS 2019可重现性挑战，链接到论文是https://arxiv.org/abs/1806.10574。因此，基本上我们有一个vgg-16网，删除了最终完全连接的层，因此我们得到了7x7x512维激活映射，现在本文介绍了一个新的原型层，使用L2范数将这些7x7激活映射与1x1x512维原型进行比较，并且在考虑所有输入图像后原型具有最大相似性的地方，我们将原型等同于激活映射中的1x1x512补丁。现在我发现224x224到7x7转换可以由
浏览 0提问于2019-10-27得票数 2
现在，我正在尝试使用GloVe学习Deeplearning4j。学习过程本身是一个很好的过程。// Define model // omittedMultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
UIServer ui
浏览 0提问于2018-06-14得票数 0
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如何理解初学者的重量和偏差？
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我刚开始深入学习，我正在用MNIST数据集构建我的第一个模型，我了解整个模型，但有一件事让我有点困惑。我们怎么能得到重量和偏倚？是，权值是我们输入的数据，还是它会被分配一些随机值，也会有偏差或一些权重。Z=Wh∗x+bh
浏览 0提问于2020-02-03得票数 0
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我想使用Graphcore Poplar生成类似于this的神经网络可视化(PyTorch或ONNX模型)。我已经在documentation中找过了，但我找不到这个可视化功能在哪里。
浏览 35提问于2021-02-09得票数 0
决策树允许非常好的可视化，这些可视化描述了为什么一个示例会根据示例的特性以某种方式进行分类，如下所示：我是机器学习的新手，所以我不熟悉很多学习算法是如何工作的；是否有其他算法可以根据这些示例的特点，允许可视化(或信息)来提供一些关于为什么输入示例被以某种方式分类的洞察力？
浏览 8提问于2017-07-25得票数 1
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我有一个有几个卷积层的神经网络，我想要可视化我正在创建的特征地图。这建议使用itorch，但它需要在我想要避免的itorch笔记本中运行我的代码。任何想要在火炬中可视化神经网络的人都可以直接到这里开始！
再次感谢YuTse给我的小提示！
浏览 4提问于2015-11-13得票数 3
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在conv-get模型中，我知道如何可视化过滤器，我们可以执行itorch.image(模型:get(1).weight)。谢谢。
浏览 3提问于2015-07-20得票数 5
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如何找到神经网络动物园？
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我听说过“神经网络动物园”这个词，它应该是存储库，在那里有很多预先训练过的神经网络模型，用于许多不同的应用，但我很难找到它们。有没有人有关于这类存储库的链接，特别是对于keras模型？
浏览 0提问于2018-06-23得票数 1
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activation='relu')) model.add(Dense( 1, activation = 'sigmoid'))model_history=classifier.fit(X_train, y_train.to_numpy(), batch_size = 10, epochs = 100)
我想打印这种可视化模型的经
浏览 2提问于2021-12-05得票数 0
所以我用ann_visualizer来用图形显示我的keras模型神经网络。该模型工作正常，但每当我试图通过ann_viz()可视化它时，它就会给出这个错误。"ValueError: ANN可视化器:不支持可视化的层“
我在网上搜索，但找不到有效的解决办法。这是神经网络模型代码。
浏览 2提问于2020-10-10得票数 1
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我读了这篇文章""，它改进了自动编码器中隐藏层的可视化，但我对如何可视化卷积神经网络的滤波器感到困惑。在我看来，对于第一个卷积层，为了可视化滤波器，它需要这个等式：!
浏览 2提问于2013-05-15得票数 3
我必须设计一个功能强大的神经网络的动画视觉表示(即使用UI，允许您调整值等)。它的主要目的是帮助人们想象不同的数学操作是如何和何时在慢动作、实时动画中执行的。我的可视化工具和UI一起设置，它允许你调整值和改变神经元的布局，以及前馈阶段的可视化，但是由于我实际上根本不擅长神经网络，所以我很难找到最佳的方法来可视化反向传播阶段--主要是因为我在这一阶段找出了精确的操作顺序可视化从神经元的前向激发开始，然后在被激发的神经元链达到输出后，动画显示实际值和预测值之间的差异，从这一点开始，我想在演示
浏览 0提问于2021-01-27得票数 2
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有什么方法可以可视化模型结构吗？
我发现像torchsummary和visualdl这样的库要求输入是pytorch tensors或python数据类型。
浏览 17提问于2019-08-20得票数 2
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我有一些图像，我训练了一些神经网络模型来进行分类(二进制任务)。我感兴趣的是一种识别图像中某些模式或区域的方法，这些模式或区域对分类部分有影响，换句话说，为特定类形成哪些区域或模式。
浏览 0提问于2017-02-22得票数 2
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跟踪培训，数据集eetc
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在Google上搜索了相当一段时间之后，我找不到一个足够的软件/工具箱来管理神经网络的训练。我想到了一个将可视化技术结合在一起的程序，它不需要编写代码，也可以比较几种神经网络的训练，并且能够很容易地存储它们。像这样的程序存在吗？
问候卢卡斯
浏览 0提问于2018-06-04得票数 0
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