Введение В исследованиях и реализациях искусственных нейронных сетей часто необходимо визуализировать архитектуру рассматриваемой нейронной сети. И часто хочется это сделать с помощью автоматизированных сервисов, чтобы не тратить на это много своего времени. В данной статье будут рассмотрены сервисы, позволяющие смоделировать архитектуру нейронных сетей без регистрации на сервисах и использования специализированного кода визуализации архитектур. NN SVG Данный сервис, по моему скромному мнению, является самым привлекательным по дружественности пользовательского интерфейса...

1. Новые архитектуры нейронных сетей Развитие нейронных сетей в последние годы сосредоточено на создании новых архитектур, каждая из которых предлагает уникальные возможности и преимущества по сравнению со своими предшественниками. Эти инновационные архитектуры включают, но не ограничиваются следующими: 1. Трансформеры: Изначально разработанные для задач обработки естественного языка, трансформеры превзошли рекуррентные нейронные сети благодаря своей способности обрабатывать последовательности данных целиком, а не последовательно...

Источник: Nuances of Programming Если вы когда-то использовали Keras для создания модели машинного обучения, то скорее всего перед этим вы строили примерно такие графики: Здесь представлена матрица потери при обучении, потери при валидации, точности обучения и графики точности валидации. Они являются первым и важным этапом при оценке точности и уровня обучения или переобучения для модели. Но для моделирования производительности существует большое количество нюансов, которые находятся в зоне недосягаемости для простых линейных графиков...