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

DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法

DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释

DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。

InterpretDL - 深度学习模型解释工具包，助力AI可解释性研究

GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习

InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包，集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务，可帮助用户分析模型内部机制，为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法，适合研究人员和开发者使用。

machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程

GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络

项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。

llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程

Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示

LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

trulens - 神经网络评估与解释工具，支持大语言模型开发与监控

GithubTruLensTruLens-EvalTruLens-Explain开源项目深度学习神经网络

TruLens 提供开发和监控神经网络的工具，特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用，帮助识别和改进性能；TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性，支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南，帮助开发者高效构建与优化模型应用。

interpret - 集合先进机器学习解释技术的开源工具包

EBMGithubInterpretML可解释性开源项目机器学习模型

InterpretML 是集合先进机器学习解释技术的开源工具包，使用户能训练可解释模型及分析黑箱系统。工具包支持模型调试、特征工程、公平性检测和人工智能协作等，帮助用户全方位理解模型行为并确保法规与高风险应用的合规性。通过实例展示，InterpretML 不仅增强了模型透明度，也提高了其可信度。

bertviz - 利用BERT、GPT2等模型进行注意力机制可视化

BertVizGithubHuggingfaceJupyter NotebookTransformerself-attention开源项目

BertViz是一个交互式工具，可视化BERT、GPT2、T5等Transformer模型的注意力机制。支持在Jupyter和Colab中运行，提供head view、model view、neuron view三种独特视角。通过简便的Python API调用，大多数Huggingface模型均兼容。通过Colab教程，可快速尝试这些可视化功能。

generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现

GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络

该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。

introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程，掌握云端实验技能

GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory

MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导，帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行，无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包，简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。

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