機器之心報道git
參與：張倩、魔王github
機器學習從業者，今後再也不愁如何畫神經網絡圖了。
論文、博客寫好了，裏面的圖可怎麼畫？對於不少研究人員和開發者來講，內容的「可視化」是一個大問題。若是從頭開始畫，配色、空間佈局都很傷腦筋，並且畫醜了也拿不出手，要是有模板能夠套就行了。數組
別急，還真有人作了一套模板。網絡
這套模板名叫 ML Visuals，是專爲解決神經網絡畫圖問題設計的。項目放出不到十天，就引來了很多人的關注，收穫了 500 多 star。架構
下邊這張圖是否是很面熟？這就是大名鼎鼎的 Transformer 架構，右邊是谷歌大腦論文《Attention Is All You Need》中的 Transformer 架構原圖，左邊是用上述模板從新畫出來的，還原度是否是很高，並且看起來很漂亮？機器學習
ML Visuals 提供了更加專業、美觀、恰當的視覺效果和圖形，能夠幫助機器學習社區改善科學溝通。用戶能夠在 PPT 或博客中無償使用其中的視覺效果和圖形。ide
該項目由 dair.ai 社區建立和維護（dair.ai 社區致力於民主化人工智能研究、教育和技術），社區成員將繼續更新，添加更常見的圖形和基本要素。工具
用戶能夠免費下載、複製、分發、重用這裏的模板，還能夠根據本身的需求進行自定義。佈局
ML 專用畫圖模板，拯救手殘黨學習
ML Visuals 項目中每一個好看又複雜的圖都是由一個個小模塊組成的。在這套模板中，做者用到了多種模塊，如表示過程、操做或轉換的圓角矩形，表示神經元或任意操做的小圓圈，表示向量的一排小方塊以及表示多維數組的網格等。
選擇其中一些模塊組合使用，就能夠獲得神經網絡的一層：
它們還能夠用來表示神經網絡中的某個過程，以下圖中的分詞過程：
再複雜一點，還能夠畫出整個神經網絡：
此外，這套模板還可用來表示機器學習領域的一些概念，如線性迴歸：
Dropout：
對於喜歡「暗黑模式」的同窗，這個項目也照顧到了：
除此以外，該項目還提供了背景模板，方便用戶進行圖形自定義。
如何使用？
該項目使用 Google Slides 對全部視覺效果和圖形進行維護，用戶能夠經過 Google Slides 使用其中的組件，或執行添加、自定義等操做。
想要添加自定義圖，只需添加一張新的幻燈片，並重用任意基礎視覺組件。不過你須要先獲取編輯權限（點擊「只能查看」工具欄下的「請求編輯權限」或者發郵件至 ellfae@gmail.com 獲取編輯權限）。
複製並使用
用戶還能夠複製這些幻燈片並按照本身的意願進行自定義。
共享
dair.ai 社區鼓勵用戶添加本身的圖形並容許他人重用。不過，圖形做者最好在幻燈片備註中添加做者信息，方便其餘人在重用這些圖形時進行恰當地引用。圖形做者或設計者還能夠添加本身的姓名和郵件地址，方便其餘用戶諮詢相關問題。
此外，圖形做者能夠爲本身的視覺圖形提供簡單的描述，以幫助其餘用戶理解用途。
用戶須要注意的是，在獲取編輯權限後，不要刪除別人添加的圖形。若是想要進行改進，用戶能夠新增一張幻燈片，並添加改進版本。
除此之外，若是用戶在圖形自定義方面須要幫助，或者有一些對他人有益的想法，能夠打開 issue 頁面（
https://github.com/dair-ai/ml-visuals/issues/new）進行描述。
ML Visuals 地址：https://docs.google.com/presentation/d/11mR1nkIR9fbHegFkcFq8z9oDQ5sjv8E3JJp1LfLGKuk/edit#slide=id.g78327f1586_1537_865
GitHub 地址：https://github.com/dair-ai/ml-visuals