CNN Explainer: интерактивная система визуализации, помогающая неспециалистам понять сверточные нейронные сети (CNN)

Описание

CNN Explainer — это интерактивная система визуализации, предназначенная для того, чтобы помочь неспециалистам разобраться в работе свёрточных нейронных сетей (CNN).

Визуализация

• Статус сборки: интерактивный график, показывающий статус сборки проекта.

• Значок ArXiv: значок, указывающий на публикацию статьи в архиве ArXiv.

Ссылки

Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей рукописью:

«CNN Explainer: Изучение свёрточных нейронных сетей с помощью интерактивной визуализации». Авторы: Цзицзе Дж. Ван, Роберт Турко, Омар Шейх, Хэкею Парк, Нилакш Дас, Фред Хоман, Минсук Канг и Дюэн Хорнг Чау. Препринт arXiv 2020. arXiv:2004.15004.

Демонстрация

Чтобы увидеть демонстрацию в реальном времени, посетите: http://poloclub.github.io/cnn-explainer/.

Локальная установка

Клонируйте или загрузите этот репозиторий:

git clone git@github.com:poloclub/cnn-explainer.git

# используйте degit, если вы не хотите загружать историю коммитов
degit poloclub/cnn-explainer

Установите зависимости:

npm install

Затем запустите CNN Explainer:

npm run dev

Перейдите по адресу localhost:5000. Вы должны увидеть CNN Explainer, работающий в вашем браузере :)

Чтобы узнать, как мы обучали CNN, посетите каталог ./tiny-vgg/.

Авторы

CNN Explainer был создан Джей Ваном, Робертом Турко, Омаром Шейхом, Хэкею Парком, Нилакшем Дасом, Фредом Хоманом, Минсуком Кангом и Поло Чау, что стало результатом исследовательского сотрудничества между Технологическим институтом Джорджии и Орегонским государственным университетом.

Мы благодарим Анмола Чхабрия, Кан Санчака, Кантвона Роджерса и Лабораторию визуализации Технологического института Джорджии за их поддержку и конструктивную обратную связь.

Цитирование

@article{wangCNNExplainerLearning2020,
  title = {{{CNN Explainer}}: {{Learning Convolutional Neural Networks}} with {{Interactive Visualization}}},
  shorttitle = {{{CNN Explainer}}},
  author = {Wang, Zijie J. and Turko, Robert and Shaikh, Omar and Park, Haekyu and Das, Nilaksh and Hohman, Fred and Kahng, Minsuk and Chau, Duen Horng},
  year = {2020},
  month = apr,
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint = {2004.15004},
  eprinttype = {arxiv},
  journal = {arXiv:2004.15004 [cs]}
}

Лицензия

Программное обеспечение доступно под лицензией MIT.

Контакты

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь открыть вопрос или связаться с Джеем Ваном.