AI

白天 夜间 首页 下载 阅读记录
  我的书签   添加书签   移除书签

深度学习模型图绘制.ML Visuals by dair.ai

浏览 276 扫码 分享 2023-03-27 07:06:51

    深度学习
    深度学习模型图绘制.ML Visuals by dair.ai.pptx

    若有收获，就点个赞吧

    0 人点赞

    上一篇:
    下一篇:
    • 书签
    • 添加书签 移除书签
    • 17 个改变世界的数学公式！
      • 27个Python人工智能库
    • Tools
      • 神经网络可视化工具集锦
        • 深度学习训练过程可视化工具
        • 机器学习可视化工具
        • 深度学习模型图绘制.ML Visuals by dair.ai
        • 决策树可视化
        • 决策树可视化
      • 机器学习画图工具
      • 图像处理节点编辑器
      • 机器学习中常用的几款工具
      • 监控NVIDIA GPU 的运行状态和使用情况
      • 21张神经网络、线性代数、可视化等速查表
    • 数据科学
      • 38个Python数据科学顶级库
      • Python 量化金融库最全汇总
      • 基于 Python 的 8 种常用抽样方法
      • Python八种数据导入方法
      • Pandas\NumPy\Matrix用于金融数据准备
        • Tushare—Python获取金融数据接口包
      • 数据挖掘
        • 数据挖掘|Seaborn也能做多种回归分析
        • 数据挖掘|利用Python实现常用的分类算法
      • 数据特征
        • 60种特征工程操作：使用自定义聚合函数
        • 用可视化探索数据特征的N种方式
      • 数据分析
        • SCI论文数据网站
        • Scipy使用简介
        • Scipy 与数据统计分析基础
        • 数据分析：传统行业数据分析，沃尔玛如何用马尔可夫链优化拣货流程
        • Python中的数据建模库—dpython
        • Python 数据处理神器 : Sidetable
      • 数据可视化
        • 高维数据可视化利器--更快从高维度数据中挖掘隐藏模式
        • 微软开源的可视化工具
        • 科研绘图软件——HIPLOT
        • 开源数据可视化分析工具
        • 0代码、简约、免费的可视化软件
        • 特征工程建模神器
        • 数据可视化图表使用场景大全
        • 统计绘图添加P值的可视化技巧
        • 多图表在线可视化制作工具
        • 统计绘图 | Python-Dexplot绘制统计图表
        • Seaborn Pandas绘制股市数据可视化分析
        • Sklearn与Plotly绘图
        • 20个小技巧，让数据可视化图表更专业
        • 绘图技巧
          • 绘图技巧 | 科研图表在线绘制网站
          • 绘图技巧 | 绘制精美的排序图
          • 绘图技巧 | 快速绘制矩阵可视化统计图表技巧
          • 绘图技巧 | 相关性矩阵图绘制方法汇总
          • 绘图技巧 | 韦恩图(Venn Diagram)绘制方法(R Python)
          • 绘图技巧 | 合理利用图层空间的可视化技巧
          • 绘图技巧 | 不同样式华夫饼图(Waffle charts)绘制技巧
          • 绘图技巧 | 绘制“符号”可视化图表
          • 绘图技巧 | 绘图显著标明技巧
          • 绘图技巧 | 文本弯曲可视化技巧
          • 绘制赛博朋克风的优秀第三方R包-ggCyberPunk
          • 网络图绘制
      • 一个缺失值可视化处理神器
      • 15 个最有用的 Python 数据清理库
    • 机器学习
      • 学习机器学习的最佳路径
      • 彻底理解傅里叶变换！
      • 2021十大 Python 机器学习库
        • Sklearn模块中好用的API函数
        • 19个Sklearn中超实用的隐藏功能
        • 机器学习库Scikit-Learn
      • 层次聚类
      • 开源的 23 个优秀机器学习数据集
        • 医学图像开源数据集汇总
        • 50个最佳机器学习公共数据集
        • 最全天气开源工具包合集
        • Tianchi发布完整开源数据集
        • Tianchi数据集最全更新
        • 国内外经典开源数据大全
        • 一份非常全面的开源数据集
      • 生成对抗网络-GAN
      • 机器学习公开课笔记
        • 统计学建模
        • 回归模型
        • 朴素贝叶斯模型
        • 决策树
        • K-means模型（无监督学习）
        • 数据建模III
        • 结果汇报
      • 机器学习建模中的Bagging思想
      • Python文本清洗
      • 机器学习算法备忘单
      • 机器学习模型与算法最全分类汇总
        • 彻底理解 CatBoost 原理及代码
      • 机器学习的15个概念
      • 联邦学习技术
      • 机器学习中的正则化
      • 使用 Lazy Predict 运行超过 40 个机器学习模型进行回归项目
      • 神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因
      • 用Python学线性代数：自动拟合数据分布
      • Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
      • Python实现12种概率分布
      • Python实现10种聚类算法
    • 计算机视觉
      • 人脸识别常用开源数据集大全
      • 计算机视觉中的损失函数
    • 深度学习
      • 循环神经网络RNN
      • 深度学习面试题
        • 深度学习面试题-25问
      • 27 类深度学习主要神经网络：结构图及应用
      • 深度神经网络模型训练中的 tricks（原理与代码汇总）
      • 深度学习卷积
        • 深度学习中的各种卷积
      • 4种激活函数
      • XGBoost算法原理小结
      • 树模型大家庭：Random Forest、Adaboost、GBDT 算法总结！
      • 深度学习最常用的10个激活函数
      • 23 款神经网络的设计和可视化工具
      • 图神经网络
      • 梯度下降优化算法
      • 浅析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响
        • Batch Size对神经网络训练的影响
      • 11大神经网络结构​汇总
      • 模型预测结果好坏的评价指标
      • 可视化深度学习模型架构的6个常用方法
      • 深度神经网络模型训练中的 tricks（原理与代码汇总）
      • 深度学习训练过程可视化工具
    • 时间序列相关
      • 时间序列数据的预处理方法总结
      • 可视化大型时间序列的技巧
      • 时间序列 | Pandas时间序列基础
        • 时间序列 | 字符串和日期的相互转换
        • 时间序列 | 时期(Period)及其算术运算
        • 时间序列 | 重采样及频率转换
      • 【时间序列】时间序列中进行交叉验证
      • 【时间序列】时序分析之移动平均
      • 【时间序列】自相关与偏自相关
      • 6种时序异常检测思路总结
      • 【时间序列】周期性检测算法及其 Python 实践
      • 【时间序列】十大时序模型简介
      • 利用tsod库6种简单的时序异常检测总结
      • 【机器学习】NeuralProphet——时序工具包
      • 【时间序列】FaceBook开源全网第一个时序王器--Kats
      • Tsmoothie—将数据平滑化并找到异常点
    • Pytorch
      • PyTorch 入门之旅
        • PyTorch下的可视化工具（网络结构/训练过程可视化）
      • Notes
        • 使用PyTorch构建第一个神经网络
        • 13个PyTorch特性
        • 保存和加载PyTorch模型
          • Pytorch模型的保存与加载
        • PyTorch中的Dataset和DataLoader
          • Pytorch中的dataloader
        • PyTorch中的tensor及使用
        • PyTorch中的钩子(Hook)的作用
        • PyTorch中的ctx和self的区别
        • Pytorch中的5个非常有用的张量操作
        • PyTorch中的backward()
          • Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？
          • PyTorch中的backward源码分析
        • PyTorch 常用 Tricks 总结
        • PyTorch中的Autograd
        • torch.roll() 详解
        • PyTorch中F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()
        • PyTorch中的ModuleList和Sequential：区别和使用场景
        • PyTorch中的torch.backends.cudnn.benchmark
        • Pytorch Transfer Learning
        • 19 种损失函数的 PyTorch 写法
          • Pytorch中的十九种损失函数
      • DevNotes
        • PyTorch常用代码段整理合集
          • PyTorch常用代码段合集
        • 用XGBoost迭代读取数据集
        • PyTorch neural network example
          • PyTorch CNN example
          • PyTorch RNN example
        • 使用PyTorch时最常见的4个错误
        • PyTorch——基于nn.Module类实现线性回归模型
        • PyTorch数据Pipeline标准化代码模板
        • Pytorch30种优化器总结
          • Pytorch优化器SGD/Adam复现
        • Pytorch-常见训练时学习率调整策略
        • PyTorch单机多GPU使用
        • 让PyTorch训练速度更快的17种方法
        • PyTorch分布式训练
        • 7个提升PyTorch性能的技巧
          • 优化PyTorch的速度和内存效率
        • Pytorch 中六种常用的向量相似度评估方法
    • Tensorflow
      • TensorFlow基础入门十大操作总结
      • TensorFlow2 基本操作(1)
        • TensorFlow2 基本操作(2)
        • TensorFlow2 基本操作(3)
        • TensorFlow2 基本操作(4)
      • 神经网络的工作原理介绍
      • Transformer 超详细解读
    • Tribuo
      • Tribuo：一个JAVA机器学习库
    • 项目相关
      • 语音合成,语音识别,语音聊天机器人
    • 机器学习面试指南
    暂无相关搜索结果！

      让时间为你证明

      展开/收起文章目录

      分享，让知识传承更久远

      文章二维码

      手机扫一扫，轻松掌上读

      文档下载

      请下载您需要的格式的文档，随时随地，享受汲取知识的乐趣！
      PDF文档 EPUB文档 MOBI文档

      书签列表

        阅读记录

        阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度
          思维导图备注