交互改变参数、360度旋转，这个工具让你要用从头构建NN架构图

机器不免报道

总编辑：杜伟

在此之前，NN-SVG 来进行支持了仅有通到人工智能（FCNN）、一类卷积人工智能（CNN）和深达人工智能（DNN）的三幅相结合。

人工智能（NN）架构三幅制作一起往往繁复耗力，很多时候机器学习研究成果其他部门需要从头开始相结合相关三幅。

据悉，机器不免在 GitHub 上发现这样一个建设项目 ——NN-SVG，可以为研究成果其他部门解决这一烦心事。建设项目作者 Alexander Lenail 为 MIT 计算出来系统生物学二年级名教授，研究成果兴趣主要是创建者用于生物归纳、忽略和所设计的计算出来来进行。

建设项目地址：

据作者介绍，NN-SVG 是一个参数化而非手动相结合人工智能架构三幅的交互来进行。该来进行还能够将相结合的三幅导出至可缩放分量三幅形（Scalable Vector Graphics, SVG）副本，适合用在学术学术论文或页面中的。

具体地，NN-SVG 来进行可以相结合以下三种音乐风格的人工智能三幅：

仅有通到人工智能（FCNN） LeNet 学术论文中的提出的一类卷积人工智能（CNN） 音乐风格类似于 AlexNet 学术论文中的提出的深达人工智能（DNN）

其中的，前两类人工智能三幅形使用 JavaScript 戈 D3.js 顺利完成的，后一类由 Three.js 顺利完成。NN-SVG 的亮点在于可以根据介面的喜好来扭曲人工智能三幅的大小、色调和布局参数。

我们仅以 FCNN 音乐风格的生成三幅为例进行简介。下三幅中的都是可以扭曲的组件，如边缘较宽、边缘不透明度、边缘举例来说对应的色调、节点圆形、层较宽、随机举例来说等。

比如，扭曲「边缘举例来说对应的色调」前后：

于是又比如，添加「18 和 20 个举例来说」前后：

LeNet 音乐风格和 AlexNet 音乐风格的人工智能三幅相结合过程与之类似。总之，在这个来进行中的，一切都是可以交互的。

建设项目作者渴望 NN-SVG 来进行可以节省机器学习研究成果其他部门的星期，也渴望这个软件在某些情境下可以作为教学来进行。

不感兴趣的小伙伴可以去试试。

NN-SVG 地址：

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