有了这个机器学习画图神器，论文、博客都可以事半功倍了！

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社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。

转载自 | 机器学习算法那些事

去年 5 月，曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板，该项目受到广泛关注，迄今已收获 2.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计，最近，这一模板进行了更新。

项目地址：https://github.com/dair-ai/ml-visuals

ML Visuals 现在包含了 100 多个可用的自定义图形，使用者可以在任何论文、博客、PPT 中使用这些资源。

这份 101 页的模板共包含几个部分：

基础组件
架构
机器学习概念
抽象背景
渐变背景
机器学习 & 健康
其他
机器学习系统设计

『基础组件』

这套画图模板首先提供了多种基础组件，比如表示过程、操作或转换的圆角矩形，表示神经元或任意操作的小圆圈，表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。

『架构』

架构部分的模板数量最多，共有 32 张。对于复杂的模型架构来说，套模板显然事半功倍，比亲手画图要便捷得多。

比如，画出卷积操作的示意图：

使用该模板重现一些经典架构也是得心应手，比如下图是使用该模板绘制的 Transformer 架构图：

『机器学习概念』

该模板还可以用来表示机器学习中的一些基本概念，比如 DropOut、归一化：

除此之外，目前这套模板还包含多张关于生物、医疗领域的内容。比如疼痛强度预估、疼痛位置预估：

这张代表「疼痛指数」的图，稍加修改就能用于别处：

最后再来看下使用该模板绘制的神经网络：

此外，该模板还可用于机器学习系统设计，例如：

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