nn_vis:一个用于处理神经网络和渲染的项目，可通过杂乱的表示形式深入了解模型的体系结构和参数-源码

神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi