cnn-explainer

互动可视化工具，帮助用户理解卷积神经网络

CNN Explainer 交互式可视化卷积神经网络机器学习教育 Georgia Tech Github 开源项目

CNN Explainer 是一个用于学习卷积神经网络的互动可视化工具，提供实时演示和本地运行功能。用户可以克隆代码库并在本地环境中运行，支持自定义模型和图像类别。该工具由乔治亚理工学院与俄勒冈州立大学合作开发。

文档

diffusion-explainer - 将扩散模型的图像生成过程可视化的交互式工具

Diffusion-ExplainerGithub人机交互可视化工具开源项目机器学习

Diffusion-Explainer是一个交互式可视化工具，用于展示扩散模型的图像生成过程。该工具通过直观的界面呈现生成过程中的每个步骤，使用户能够深入了解模型的内部机制。由乔治亚理工学院和IBM研究院开发的这个开源项目，为AI研究人员和开发者提供了一个分析扩散模型的平台，并提供在线演示功能。

transformer-explainer - 帮助理解Transformer模型与GPT-2预测的实时交互式工具

GPT-2Georgia Institute of TechnologyGithubMIT许可Transformer Explainer交互式可视化工具开源项目

Transformer Explainer 是一款互动可视化工具，帮助理解基于Transformer的模型如GPT的工作原理。该工具在浏览器中运行实时的GPT-2模型，允许实验自己的文本并实时观察Transformer内部组件的协同预测过程。适合技术人员与学习者深入探索Transformer模型机制与应用。

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。

model-explorer - AI模型结构可视化与分析工具

GithubModel Explorer开源项目模型分析模型可视化模型调试深度学习

Model Explorer是一款AI模型结构可视化工具，支持TFLite、TF、TFJS、MLIR和PyTorch等多种格式。它提供层级化展示，允许动态展开或折叠各层，并具备高亮输入输出、元数据叠加、交互式弹窗等功能。工具还支持搜索、显示相同层和GPU加速渲染，方便开发者进行模型探索和调试。Model Explorer提供扩展框架，便于添加对其他格式的支持。

machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合

GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络

该项目展示了一系列交互式机器学习实验，包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程，以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术，适合探索和学习各类机器学习方法。

torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具

GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络

TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。

llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具

GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图

LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理，并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息，有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型，并提供Docker部署选项，是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。

torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具

GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络

Torch-Dreams是一个Python库，专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能，支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制，也可用于生成艺术创作。

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。

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。

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