机器之心报道git
参与：张倩、魔王github
机器学习从业者，今后再也不愁如何画神经网络图了。
论文、博客写好了，里面的图可怎么画？对于不少研究人员和开发者来讲，内容的「可视化」是一个大问题。若是从头开始画，配色、空间布局都很伤脑筋，并且画丑了也拿不出手，要是有模板能够套就行了。数组
别急，还真有人作了一套模板。网络
这套模板名叫 ML Visuals，是专为解决神经网络画图问题设计的。项目放出不到十天，就引来了很多人的关注，收获了 500 多 star。架构
下边这张图是否是很面熟？这就是大名鼎鼎的 Transformer 架构，右边是谷歌大脑论文《Attention Is All You Need》中的 Transformer 架构原图，左边是用上述模板从新画出来的，还原度是否是很高，并且看起来很漂亮？机器学习
ML Visuals 提供了更加专业、美观、恰当的视觉效果和图形，能够帮助机器学习社区改善科学沟通。用户能够在 PPT 或博客中无偿使用其中的视觉效果和图形。ide
该项目由 dair.ai 社区建立和维护（dair.ai 社区致力于民主化人工智能研究、教育和技术），社区成员将继续更新，添加更常见的图形和基本要素。工具
用户能够免费下载、复制、分发、重用这里的模板，还能够根据本身的需求进行自定义。布局
ML 专用画图模板，拯救手残党学习
ML Visuals 项目中每一个好看又复杂的图都是由一个个小模块组成的。在这套模板中，做者用到了多种模块，如表示过程、操做或转换的圆角矩形，表示神经元或任意操做的小圆圈，表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。
选择其中一些模块组合使用，就能够获得神经网络的一层：
它们还能够用来表示神经网络中的某个过程，以下图中的分词过程：
再复杂一点，还能够画出整个神经网络：
此外，这套模板还可用来表示机器学习领域的一些概念，如线性回归：
Dropout：
对于喜欢「暗黑模式」的同窗，这个项目也照顾到了：
除此以外，该项目还提供了背景模板，方便用户进行图形自定义。
如何使用？
该项目使用 Google Slides 对全部视觉效果和图形进行维护，用户能够经过 Google Slides 使用其中的组件，或执行添加、自定义等操做。
想要添加自定义图，只需添加一张新的幻灯片，并重用任意基础视觉组件。不过你须要先获取编辑权限（点击「只能查看」工具栏下的「请求编辑权限」或者发邮件至 ellfae@gmail.com 获取编辑权限）。
复制并使用
用户还能够复制这些幻灯片并按照本身的意愿进行自定义。
共享
dair.ai 社区鼓励用户添加本身的图形并容许他人重用。不过，图形做者最好在幻灯片备注中添加做者信息，方便其余人在重用这些图形时进行恰当地引用。图形做者或设计者还能够添加本身的姓名和邮件地址，方便其余用户咨询相关问题。
此外，图形做者能够为本身的视觉图形提供简单的描述，以帮助其余用户理解用途。
用户须要注意的是，在获取编辑权限后，不要删除别人添加的图形。若是想要进行改进，用户能够新增一张幻灯片，并添加改进版本。
除此之外，若是用户在图形自定义方面须要帮助，或者有一些对他人有益的想法，能够打开 issue 页面（
https://github.com/dair-ai/ml-visuals/issues/new）进行描述。
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