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论文ML Visuals 项目介绍
ML Visuals是一个由dair.ai社区发起的新项目，旨在协助机器学习社区提升科学传播的效果。通过提供免费的专业视觉资源和图表，该项目已成为众多学术研究和教学项目的一部分。
项目背景
ML Visuals项目现已收录超过100个开放社区贡献的图表，这些图表可供机器学习领域的演讲和博客使用。任何人均可自由使用这些视觉素材，而无需获取特别授权，只要在使用时能为原设计者或作者提供适当的信用（可在幻灯片注释中找到作者信息）。这一项目的最新版本存放在GitHub的相应仓库中，社区成员将不断添加常用图形和基本元素，以供用户下载、复制、分发、再利用和自定义。
使用方法
ML Visuals项目主要通过Google Slides来维护所有的视觉素材。用户可以通过创建自己的幻灯片，在现有基础组件中进行定制和创新。用户还可以根据个人需求下载幻灯片，并进行本地化修改。
添加定制图表
- 添加新幻灯片并利用基本组件。
- 记得在幻灯片的备注部分加入作者信息，以便其他用户在使用时给予适当的信用。
- 加入一个简短的图表描述，以帮助其他用户理解其用途。
若需要编辑权限，可以点击“请求编辑权限”选项，或通过电子邮件请求访问权限。
下载和定制
用户只需点击“文件→下载→选择格式”即可下载所需图表。如果需要帮助或有创意贡献，用户可通过GitHub开启新任务，我们的团队将尽力协助。
项目版本
如何贡献
用户可通过项目页面查看当前的任务或问题，并参与其中。标有“good first issue”的问题适合新手参与。
- 用户还可在问题标签中发掘机会。
- 项目相关的任何问题都可在我们的Slack小组中提问，频道为#ml_visuals。
待添加图表的建议
该项目欢迎用户添加更多关于机器学习常用模型和算法的图表，包括但不限于线性回归、多层感知机、卷积神经网络、递归神经网络、变压器模型等。详细列表参考项目的GitHub问题页面。
视觉示例
以下是项目中部分视觉素材的例子：
ML Visuals项目正在成长，通过开放、协作的方式，为机器学习领域的科学传播提供了重要的资源。无论是学生、研究人员，还是业余爱好者，均可利用这些图表，提升课题展示的生动性和专业性。加入我们的Discord社区获取最新资讯和交流更多创意！
