三維神經網路結構圖在哪裡畫

㈠ 如何畫出神經網路的結構圖

回復 wpanys 的帖子感謝您的回復~~確實如你所說，用各種繪圖軟體都可以畫~~最後我選擇matlab畫出動態結構~嘿嘿

㈡ 有什麼神經網路結構圖的畫圖工具值得推薦嗎

推薦一下LaTex自帶的tikz。
較為顯著的優勢：
(1)定義簡潔，上手容易;
(2)天生的公式支持;
(3)修改和編譯方便，免去了反復生成、插入的步驟。
tensorflow，你把graph搭建好之後，
把graph傳到tenaorboard裡面，就會有非常非常非常詳細的圖，當然前提是你代碼不能太爛…
其實 ppt 也是個很好的工具(雖然不能算是畫圖工具)，配合 Acrobat 還能夠直接輸出矢量圖。
有人提到了 Inkscape 用的這個軟體畫的插圖。
這個軟體是開源免費的，入門挺簡單，官網就有基本教程，軟體體積很小功能卻挺全，有蠻多人在用的。功能類似的收費軟體是 Coreldraw 和 AI。
唯一的建議就是，如果想畫一些可以擁有豐富多彩的風格的網路結構圖，不妨考慮一些矢量圖編輯軟體。
一般都是用Matlab、R之類的自己寫程序畫。

㈢ 試畫出BP神經網路結構輸入層3節點,隱層5節點,輸出層2節點

BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。

用WORD可以畫，插入形狀。

㈣ 請問這種3D網路架構圖是使用什麼工具畫的

你通過3.24x來製作這種軟體的話，主要就是為了3d制圖，平面制圖的話是使用二到四月底我來華山死出來實現，但是現在很多人特別喜歡用3d2x來使用這個東西。

㈤ 如何用matlab做神經網路結構圖

給你一個實例，希望通過該例子對實現神經網路應用有一定的了解。
%x,y分別為輸入和目標向量
x=1:5;
y=[639 646 642 624 652];

%創建一個前饋網路
net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});

%模擬未經訓練的網路net並畫圖
y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');
%採用L-M優化演算法
net.trainFcn='trainlm';
%設置訓練演算法
net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);
%調用相應演算法訓練BP網路
[net,tr,]=train(net,x,y);
%對BP網路進行模擬
y1=sim(net,x);
%計算模擬誤差
E=y-y1;MSE=mse(E)
hold on
%繪制匹配結果曲線
figure;
plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')

執行結果

㈥ visio畫神經網路圖

打開visio軟體，選擇「網路」，選擇一個一個要畫的網路圖類型，在這里選擇「基本網路圖」
使用visio如何畫簡單的網路連接圖

大概了解一下軟體的功能
使用visio如何畫簡單的網路連接圖

按照提示，先畫一個路由器和一個交換機
使用visio如何畫簡單的網路連接圖

再添加一台PC機
使用visio如何畫簡單的網路連接圖

點擊「連線工具」
使用visio如何畫簡單的網路連接圖

把滑鼠停留在帶「x」的點上後，顏色會自動變紅，提示當前的連接點！把三個設備全部連接完成後，一個簡單的小網路圖就完成了！
使用visio如何畫簡單的網路連接圖

㈦ 【神經網路原理】神經網路結構 & 符號約定

神經元模型的符號約定：輸入： ，權重(weight)： ，偏置(bias)： ，未激活值： ，激活輸出值：
神經元可用於解決部分二分類問題 ——當有一個類別未知的 輸入感知機，若 輸出值a = 1時，感知機被激活 ，代表 x 屬於第一類；若 輸出值a = 0時，感知機未激活 ，則代表 x 屬於第二類。而對於sigmoid神經元，若輸出值a ≥ 0.5時，代表 x 屬於第一類，否則為第二類。

不難看出，感知機可以輕松實現「與非」邏輯，而與非邏輯可以組合成其他任意的邏輯，但對於一些過於復雜的問題，我們難以寫出其背後地邏輯結構。 這時候神經網路就能大顯身手 ：它可以自適應的學習規律，調節網路地權重和偏置等參數，我們只需要用大量的數據對其正確地訓練，即可得到我們想要的效果！
那有一個很有意思的問題：相比於階躍函數，為什麼我們在神經網路中更願意採用sigmoid函數作為激活函數呢？

首先，由於感知機的激活函數為階躍函數（在0處突變），權重的一個小的變化就可能導致輸出值的突變，而如果將激活函數替換為sigmoid函數，輸出值的變化就能發生相應的小的變化，有利於網路學習；另外，由於採用二次代價函數作為損失函數時，利用BP演算法求梯度值需要對沖激函數求導，sigmoid函數正好時連續可導的，而且導數很好求。

為了便於理解，先畫一個三層的全連接神經網路示意圖，激活函數都選用sigmoid函數。 全連接神經網路 指除輸出層外，每一個神經元都與下一層中的各神經元相連接。網路的第一層為 輸入層 ，最後一層為 輸出層 ，中間的所有層統稱為 隱藏層 。其中，輸入層的神經元比較特殊，不含偏置 ，也沒有激活函數 。

神經網路結構的符號約定 ： 代表第 層的第 個神經元與第 層的第 個神經元連線上的權重； 代表第 層與第 層之間的所有權重 構成的權重矩陣。 分別代表第 層的第 個神經元對應的偏置、未激活值、激活值； 則分別代表第 層的所有偏置組成的列向量、所有未激活值組成的列向量以及所有激活值組成的列向量。

下面展示了一個手寫體識別的三層全連接神經網路結構：

隱藏層的功能可以看作是各種特徵檢測器的組合：檢測到相應特徵時，相應的隱藏層神經元就會被激活，從而使輸出層相應的神經元也被激活。