nnsight

解释和操作深度学习模型内部的Python包

nnsight 深度学习模型神经网络解释模型操作 PyTorch Github 开源项目

nnsight是一个专门用于深度学习模型内部解释和操作的Python包。它可以访问模型隐藏状态、进行噪声注入和跨提示干预。该工具支持保存中间值、修改参数和多token生成等功能，方便研究人员和开发者深入分析和调试神经网络模型。

inseq - 基于Pytorch的序列生成模型解释性分析工具

GithubInseqPytorch序列生成开源项目模型解释集成渐变

Inseq是一个基于Pytorch的可定制工具包，专为序列生成模型的后验可解释性分析设计。它支持多种特性归因方法，可高效分析单例或整套数据集的各类模型，包括GPT-2。Inseq支持在Jupyter Notebook、浏览器和命令行中进行可视化，并提供多种后处理和归因映射合并功能。

nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析

3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计

该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取，估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法，构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性，并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。

interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具，支持文本模型分析

GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释

Interpret-Text是一个开源工具包，基于Interpret Python包，扩展了对文本模型的支持，提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具，分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘，适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员，通过多种解释器和NLP应用场景，简化模型解释和审计过程。

Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning - 交互式神经网络与深度学习可视化教程平台

AI工具可视化模型编辑器深度学习模型直观学习神经网络

该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程，通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程，并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率，使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

tuned-lens - 变压器模型分层预测机制的解析工具

GithubTuned Lenstransformer开源项目机器学习模型解释自然语言处理

Tuned Lens是一个开源工具包，用于分析变压器模型的分层预测过程。该工具通过训练和评估调谐镜头，展示了模型如何逐层构建预测。它使用仿射变换替代模型后几层，从中间表示中提取最佳预测，为研究人员提供了深入了解模型内部机制的方法。

TransformerLens - 深入解析生成式语言模型的机制解释工具

GithubTransformerLens开源工具开源项目机械可解释性神经网络解析语言模型

TransformerLens是一个开源库，专门用于解释生成式语言模型的内部机制。它支持加载50多种开源语言模型，让研究人员能够访问模型的内部激活。用户可以缓存激活数据，并在模型运行时进行编辑、删除或替换。这个工具为深入理解复杂语言模型的工作原理提供了有力支持。

netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器

GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络

支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。

deep-significance - 深度神经网络显著性测试的开源解决方案

Githubdeep-significance开源项目显著性检验深度学习神经网络统计学

deep-significance 提供完全测试的显著性测试功能，包括几乎随机顺序（ASO）方法、bootstrap 检验和置换随机化方法。结合 Bonferroni 校正和样本大小分析，兼容 PyTorch、TensorFlow 和 NumPy 数据结构。支持多模型、多数据集和样本级别的比较，帮助用户准确评估模型性能，避免因随机因素导致的错误结论。

pytorch-grad-cam - 全面解析AI在计算机视觉领域的可解释性技术

GithubGrad-CAMPyTorch可视化开源项目模型解释热门计算机视觉

pytorch-grad-cam是一个先进的AI解释性工具包，适用于PyTorch平台，提供了多种像素归因方法，支持常见的CNN和视觉变换器模型。这个包不仅可以用于生产中对模型预测的诊断，也适用于模型开发阶段。通过包括平滑方法和高性能的批处理支持，pytorch-grad-cam能够在多种场景下提供详尽可靠的视觉解释，助力研究人员和开发者深入理解模型决策过程。

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