网络可视化

通过Tensorboard可视化分析神经网络实践

训练神经网络可视化是深度学习神经网络开发、调试、应用中极为重要的手段。有了TensorBoard，可以将TensorFlow程序的执行步骤都显示出来，非常直观。
肖永威·2020-07-06 09:46

CAFFE中protobuf版本问题导致draw_net.py使用出现问题（已解决）

CAFFE中protobuf版本问题导致draw_net.py使用出现问题（已解决）最近在学习SSD网络，在进行网络可视化的时候使用draw_net.py出现了诸多问题，查询了几个帖子之后才知道，因为之前安装
薛京东·2020-07-06 04:17

基于Pytorch实现网络可视化（CS231n assignment3）

这篇博客主要是对CS231nassignment3中的网络可视化部分进行整理。我使用的是Pytorch框架完成的整个练习，但是和Tensorflow框架相比只是实现有些不一样而已，数学原理还是一致的。
小石学CS·2020-07-05 11:50

CNN笔记（CS231N）——网络可视化与理解（Visualizing and Understanding）

网络可视化与理解神经网络对于我们来说就像一个黑盒子，我们有一对输入输出就能对网络进行训练，而不知道内部究竟发生了什么，于是一些研究者开始研究网络内部究竟学习到了什么特征。
Veropatrinica·2020-07-05 11:02

神经网络可视化

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义添加层#in_size,out_size输入单位输出单位大小defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_
gogogomc·2020-07-04 16:10

caffe可视化工具

之前谈到过一些可视化工具，这次总结下caffe的可视化工具：参考博文：7个深度神经网络可视化工具，不可错过！
知识在于分享·2020-07-04 11:17

Tensorflow2.0 卷积神经网络可视化 （一）中间特征层可视化

目录标题中间特征层可视化导入ImageNetVGG16网络加载任一图片构建多特征层输出模型所有中间层的显示参考中间特征层可视化导入ImageNetVGG16网络导入基础包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf导入ImageNetVGG16网络VGG16_model=tf.keras.applications.V
老光头_ME2CS·2020-07-04 05:52

Saliency maps

DeepInsideConvolutionalNetworks:VisualisingImageClassificationModelsandSaliencyMaps问题这篇文章和ZFnet相似，旨在研究网络可视化的问题
weixin_30252155·2020-07-04 02:09

【技术综述】“看透”神经网络

本文是深度神经网络可视化的一点东西言有三毕业于中国科学院，计算机视觉方向从业者，有三工作室等创始人作者|言有三编辑|言有三大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统，模型就像一个黑盒子，这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了
言有三·2020-07-04 00:37

项目总结——基于WebGL的点云全景可视化

这个项目是在我的本科毕业设计的基础上进行的，本科毕设做的是基于webgl的点云可视化（点云网络可视化示例），研一上做的是用多分辨率八叉树建立点云索引，并增加了全
怀璧临紫陌·2020-07-02 17:00

【画图】基于Python的神经网络可视化工具

项目链接：https://github.com/Prodicode/ann-visualizer?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_moreApythonlibraryforvisualizingArtificialNeuralNetworks(ANN)如何安装FromGithubDownloadtheann_visuali
人工智能博士·2020-07-02 16:54

netron神经网络可视化

Netronisaviewerforneuralnetwork,deeplearningandmachinelearningmodels.NetronsupportsONNX(.onnx,.pb),Keras(.h5,.keras),CoreML(.mlmodel)andTensorFlowLite(.tflite).NetronhasexperimentalsupportforCaffe(.ca
cvml·2020-07-02 15:16

深度学习中的网络可视化工具（非常轻量化）

推荐工具：netron为什么需要使用神经网络可视化工具？
nbxuwentao·2020-07-02 13:44

D3系列第三弹——绘制力导向图

力引导算法主要应用与复杂网络可视化。将对象抽象成图中的点，有关系的两点间绘制一条线，从力导向图，我们可以明显的知道点之间的亲疏关系。
lucky_sdy·2020-07-02 10:47

神经网络可视化工具netron

可视化神经网络有两种方式：1.网页版https://lutzroeder.github.io/netron/打开网页上传你的模型即可看到模型的结构。2.python版附上github链接：https://github.com/lutzroeder/netron安装netron：pipinstall-ihttps://pypi.douban.com/simple/netronimportnetron
惊醒幡然1·2020-07-01 11:42

基于Networkx的社区发现算法（FN）

目录参考资料数据下载代码参考资料本文基于复杂网络分析库——Networkx：1、Networkx官网：Networkx.2、找到一篇FN算法的讲解，但是用Matlab实现的，因为不方便实现网络可视化，所以转成了
天空空_空蓝·2020-06-30 11:42

【代码阅读】PointRCNN网络可视化，代码详解

目录数据准备统计gt_boxdatasetPointRCNNPointRCNN网络结构训练过程思考数据准备统计gt_box作者使用generate_gt_database.py生成储存了数据集所有Car的gtbox的信息的文件，包括每个gtbox的：sample_id：gtbox所对应的文件名cls_type：gtbox的clstypegt_box3d：gtbox的3D信息points：gtbox
麒麒哈尔·2020-06-29 20:03

卷积神经网络可视化与可解释性

对卷积网络可视化与可解释性相关资料的一些整理，不断更新中~最新更新参照知乎主要作用进一步理解CNN帮助我们分析训练好的网络学会如何生成热力图，如下图:博客Distill非常推荐的一个网站FunWithConvNets
_Xiaobo·2020-06-29 01:32

卷积神经网络可视化和理解

最近在研究神经网络特征可视化的问题，想弄清楚deeplearning之所以能够work这么好的原因。所以挑选了几篇相关的文章进行阅读，并把自已在阅读过程中的一些概要记录下来。文章１：《VisualizingandUnderstandingconvolutionalnetworks》目的##：（１）理解网络为什么能够工作这么好；（２）如何再次提升网络的性能；（３）发现每层网络的performance
cltdevelop·2020-06-27 04:20

用R语言进行复杂网络可视化

复杂网络系列我们的复杂网络个人笔记将包含以下几个部分：•复杂网络基础知识及网络可视化•复杂网络主要几种拓扑关系及应用•复杂网络社团挖掘复杂网络中的基本知识点•节点(v
晓哥数据之家·2020-06-26 22:12

神经网络可视化（Visualization of Neural Network ）

神经网络可视化和可解释性（VisualizationandExplanationofNeuralNetwork）相对于传统的ML模型，DeepNN由于其自身所特有的多层非线性的结构而导致难以对其工作原理进行透彻的理解
rtygbwwwerr·2020-06-26 06:34

CS231n Spring 2019 Assignment 3—NetworkVisualization-PyTorch

这次作业名字虽然叫做“网络可视化”，但是感觉更像是生成伪图片，还挺有意思的！而且这次代码量不多，只需在NetworkVisualization-PyTorch.ipynb中敲一敲就行了。
赖子啊·2020-06-26 05:52

python中的networkx包学习——简单的网络画图入门

G.add_node(apoint)#给网络添加节点G.add_nodes_from(alist)#给网络添加节点为网络添加边G.add_edge()#给网络添加边G.add_edges_from()#给网络添加边网络可视化函数
newbieMath·2020-06-24 17:10

网络可视化工具netron详细安装流程

netron安装目录1.netron简介2.不同操作系统下的安装使用方式2.1在线版本：只要有浏览器就可以2.2不同操作系统安装使用（1）window系统（2）Linux系统（3）Mac系统3.netron支持的网络框架4.netron测试演示1.netron简介在实际的项目中，经过会遇到各种网络模型，需要我们快速去了解网络结构。如果单纯的去看模型文件，脑海中很难直观的浮现网络的架构。这时，就可以
江大白*·2020-06-24 16:11

Gephi 网络可视化——调整网络布局

请欣赏系列文章：Gephi网络可视化——导入网络结构Gephi网络可视化——调整网络布局Gephi网络可视化——调整节点大小Gephi网络可视化——设置节点颜色承接上一篇文章：Gephi网络可视化——导入网络结构我们发现导入之后的网络默认限定在一个方形区域
颹蕭蕭·2020-06-23 20:48

反卷积结构及原理

随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工
一点码客·2020-06-23 18:11

使用quiver进行网络可视化时的排雷过程

起因：这两天在赶论文，想要在文章中加入深度模型每层提取到的特征对比，查了一下，好像caffe在这方面的工具做的挺好的，tensorflow下好像没有特别好的工具，好不容易找到一个：quiver。这是一个针对keras平台的一个可视化工具，用flask在web上实现。具体可以看下这个视频YOUTUBE，是不是很炫？加到论文里一定效果不错。直接介绍我的排雷过程吧，安装一切顺利，没有什么问题。如果你机器
microfat992·2020-06-22 01:09

网络可视化——数据屏蔽（Data Masking）

数据屏蔽（DataMasking）当涉及网络安全时，完全可见性并不总是理想的。有些事情应该保持隐藏。大多数公司都有必须遵守的数据合规性要求。HOPAA、PCI和内部最佳实践政策意味着必须小心处理个人身份信息（PII）。数据屏蔽可帮助组织控制谁有访问权访问这些敏感数据。什么是数据屏蔽？数据屏蔽不同于限制数据访问。访问限制使数据不可见。数据屏蔽将易受攻击或敏感数据替换为看起来真实的信息。当数据被屏蔽后
虹科培训·2020-06-21 21:59

利用AI+大数据的方式分析恶意样本（四）

文章目录系列文章目录本文主旨恶意代码功能下载器和启动器后门登陆凭证窃取存活机制提权隐藏踪迹——用户态的Rootkit环境配置预备知识节点和边二分网络网络可视化使用NetworkX构建网络使用GraphViz
西杭·2020-06-21 16:32

ucinet网络分析使用总结

该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和Krack
submarineas·2020-06-21 07:16

浏览器上实现CNN可视化——清楚看到每一层卷积后的图

目录本文作用CNN神经网络可视化工具1解释器学习笔记CNN神经网络可视化工具2本文作用学习卷积神经网络时，我们只知道输入一张图片后，通过一顿操作，便可以提取图片中的特征，我们对于其内部的操作，只有理论了解
Mr DaYang·2020-06-01 09:06

深度学习之网络可视化

想要对一个深度学习模型有最直观的了解那就是直接可视化其网络结构，常见的网络可视化工具有很多，今天就自己了解的进行简单的总结，tensorflow的模型结构可视化方法：（1）使用自带的tensorboard
xiaomu_347·2020-05-14 18:42

Pytorch使用TensorboardX进行网络可视化

请移步修改为版本：Pytorch使用TensorboardX进行网络可视化-由于在之前的实验中，通过观察发现Loss和Accuracy不稳定，所以想画个Loss曲线出来，通过Google发现可以使用tensorboard
悟空宝宝真帅·2020-04-05 08:46

如何应对工控网络威胁？

2、构建全局可视化网络网络可视化应成为任何安全态势的基石。在大多数情况下，可视化是阻止工业攻击
傲世智能工厂·2020-03-26 08:27

cytoscape介绍

http://www.cytoscape.org/download_old_versions.htmlAPPS地址:http://apps.cytoscape.org/Cytoscape是一个专注于开源网络可视化和分析的软件
quan575·2020-03-14 01:04

反卷积在神经网络可视化上的成功应用

随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工
Arthurcsh·2020-03-07 03:49

Arxiv网络科学论文摘要12篇(2019-02-20)

地理在创新的复杂扩散中的作用;微分方程模型显示了欧洲学术界玻璃天花板的近因;来自Prigogine-Herman-Boltzmann方程的多类基本图;多层网络可视化的现状;具有多变量传递熵和分层统计检验的大规模有向网络推理
ComplexLY·2020-02-23 23:25

Arxiv网络科学论文摘要8篇(2017-09-14)

公共物品博弈与随机选择合作的演变;网络时钟：检测信息扩散的时间尺度;动态网络中的本地社区检测;减轻病毒营销过度暴露;第二十五届图绘制与网络可视化国际研讨会（GD2017）;有限连接组件在无限有向和多重网络中
ComplexLY·2020-02-17 13:08

Keras中神经网络可视化模块keras.utils.visualize_util 的安装配置与错误解决办法

前言Keras中提供了一个神经网络可视化的函数plot，并可以将可视化结果保存在本地。
monitor1379·2020-02-15 21:52

Filecoin可视化工具动画展示真实网络状况

我们介绍一下filecoin官方发布的网络可视化工具，这是款非常有用的工具。那么现在开始我们激动人心的这样的一个介绍。首先我们在模拟器打开我们的一个浏览器，在浏览器中我们就可以呈现出当前这样一种画面。
树哥区块链·2020-02-06 17:54

【卷积神经网络可视化】之热度图可视化

【卷积神经网络】之热度图可视化一、内容深度学习一直被人们称为**“黑盒子”**，即内部算法不可见。但是，卷积神经网络(CNN)却能够被可视化，通过可视化，人们能够了解CNN识别图像的过程。介绍三种可视化方法：1.卷积核输出的可视化(Visualizingintermediateconvnetoutputs(intermediateactivations)，即可视化卷积核经过激活之后的结果。能够看到
一只稚嫩的小金毛·2020-02-04 17:27

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-01-20)

有不同表现的政治模因流派的自动发现;无休息多臂老虎机博弈多主体的最佳学习动力学;国际贸易网络的传染性-社区检测的新视角;双向图卷积网络用于社交媒体谣言检测;一种设计移动众感系统策略的新方法;沉浸式网络可视化的心理地图研究
ComplexLY·2020-02-01 15:50

Kube-OVN v0.9.0更新，网络可视化和控制平面稳定性提升

Kube-OVN是一个基于OVN的Kubernetes开源网络项目，具有丰富的企业级网络功能并且十分易于上手使用。0.9.0的版本得到了社区用户的大力支持，增加了监控视图，并解决了很多稳定性相关的问题。监控：kube-ovn-pinger增加了对apiserver和dns访问的质量监控；增加kube-ovn-controller消息队列的监控；增加grafana模板可视化监控指标。性能：contr
灵雀云·2020-01-13 17:08

keras模型可视化

http://www.jianshu.com/p/275aad639b5e前言http://www.jianshu.com/p/275aad639b5eKeras中提供了一个神经网络可视化的函数plot
美环花子若野·2020-01-08 18:52

【技术综述】“看透”神经网络

本文是深度神经网络可视化的一点东西文/编辑|言有三大家最诟病深度学习的一点就是理论基础不够系统，模型就像一个黑盒子，这就更加凸显了深度学习模型可视化的重要性了。
有三AI·2019-12-27 16:35

力引导布局

力引导算法主要应用与复杂网络可视化。力引导布局最早由PeterDades在1984年的“启发式画图算法”文章中提出。目的是减少布局中边的交叉，尽量保持边长一致。
YOYO做设计·2019-12-23 23:29

2019-06-17用R进行交互式网络可视化

原文见https://www.statworx.com/de/blog/interactive-network-visualization-with-r/网络无处不在。我们有社会网络如脸书，竞争产品网络或组织内的各种网络。对STARWORX公司来讲，揭示网络背后隐藏的结构和类群是再普通不过的任务了。过去，用Gephi工具把网络分析结果进行可视化。它极致的美丽和交互可视化给人印象深刻，我们的想在R中
iColors·2019-12-20 01:47

卷积神经网络看见了什么

这是众多卷积神经网络可视化方法之一，方法来自于论文《LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization》，论文译文在[翻译]LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization
刘开心_8a6c·2019-12-19 13:26

功能富集空间分析(spatial analysis of functional enrichment)SAFE

系统功能注释和生物网络可视化SpatialAnalysisofFunctionalEnrichment(SAFE)，功能富集空间分析生物网络代表genes间的关系，但我们对这种网络功能组织的理解非常有限
Y大宽·2019-12-17 04:30

pytorch可视化,画模型图以及参数计算

未整理Pytorch使用tensorboardX可视化pytorchtensorboard_tutorial一、模型可视化一个简单的网络可视化工具：torchsummary安装方法：pipinstalltorchsummary
vieo·2019-11-20 15:20
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