三维神经网络结构图在哪里画

㈠ 如何画出神经网络的结构图

回复 wpanys 的帖子感谢您的回复~~确实如你所说，用各种绘图软件都可以画~~最后我选择matlab画出动态结构~嘿嘿

㈡ 有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗

推荐一下LaTex自带的tikz。
较为显着的优势：
(1)定义简洁，上手容易;
(2)天生的公式支持;
(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。
tensorflow，你把graph搭建好之后，
把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…
其实 ppt 也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合 Acrobat 还能够直接输出矢量图。
有人提到了 Inkscape 用的这个软件画的插图。
这个软件是开源免费的，入门挺简单，官网就有基本教程，软件体积很小功能却挺全，有蛮多人在用的。功能类似的收费软件是 Coreldraw 和 AI。
唯一的建议就是，如果想画一些可以拥有丰富多彩的风格的网络结构图，不妨考虑一些矢量图编辑软件。
一般都是用Matlab、R之类的自己写程序画。

㈢ 试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

用WORD可以画，插入形状。

㈣ 请问这种3D网络架构图是使用什么工具画的

你通过3.24x来制作这种软件的话，主要就是为了3d制图，平面制图的话是使用二到四月底我来华山死出来实现，但是现在很多人特别喜欢用3d2x来使用这个东西。

㈤ 如何用matlab做神经网络结构图

给你一个实例，希望通过该例子对实现神经网络应用有一定的了解。
%x,y分别为输入和目标向量
x=1:5;
y=[639 646 642 624 652];

%创建一个前馈网络
net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});

%仿真未经训练的网络net并画图
y1=sim(net,x);plot(x,y1,':');
%采用L-M优化算法
net.trainFcn='trainlm';
%设置训练算法
net.trainParam.epochs=500;net.trainParam.goal=10^(-6);
%调用相应算法训练BP网络
[net,tr,]=train(net,x,y);
%对BP网络进行仿真
y1=sim(net,x);
%计算仿真误差
E=y-y1;MSE=mse(E)
hold on
%绘制匹配结果曲线
figure;
plot(x,y1,'r*',x,y,'b--')

执行结果

㈥ visio画神经网络图

打开visio软件，选择“网络”，选择一个一个要画的网络图类型，在这里选择“基本网络图”
使用visio如何画简单的网络连接图

大概了解一下软件的功能
使用visio如何画简单的网络连接图

按照提示，先画一个路由器和一个交换机
使用visio如何画简单的网络连接图

再添加一台PC机
使用visio如何画简单的网络连接图

点击“连线工具”
使用visio如何画简单的网络连接图

把鼠标停留在带“x”的点上后，颜色会自动变红，提示当前的连接点！把三个设备全部连接完成后，一个简单的小网络图就完成了！
使用visio如何画简单的网络连接图

㈦ 【神经网络原理】神经网络结构 & 符号约定

神经元模型的符号约定：输入： ，权重(weight)： ，偏置(bias)： ，未激活值： ，激活输出值：
神经元可用于解决部分二分类问题 ——当有一个类别未知的 输入感知机，若 输出值a = 1时，感知机被激活 ，代表 x 属于第一类；若 输出值a = 0时，感知机未激活 ，则代表 x 属于第二类。而对于sigmoid神经元，若输出值a ≥ 0.5时，代表 x 属于第一类，否则为第二类。

不难看出，感知机可以轻松实现“与非”逻辑，而与非逻辑可以组合成其他任意的逻辑，但对于一些过于复杂的问题，我们难以写出其背后地逻辑结构。 这时候神经网络就能大显身手 ：它可以自适应的学习规律，调节网络地权重和偏置等参数，我们只需要用大量的数据对其正确地训练，即可得到我们想要的效果！
那有一个很有意思的问题：相比于阶跃函数，为什么我们在神经网络中更愿意采用sigmoid函数作为激活函数呢？

首先，由于感知机的激活函数为阶跃函数（在0处突变），权重的一个小的变化就可能导致输出值的突变，而如果将激活函数替换为sigmoid函数，输出值的变化就能发生相应的小的变化，有利于网络学习；另外，由于采用二次代价函数作为损失函数时，利用BP算法求梯度值需要对冲激函数求导，sigmoid函数正好时连续可导的，而且导数很好求。

为了便于理解，先画一个三层的全连接神经网络示意图，激活函数都选用sigmoid函数。 全连接神经网络 指除输出层外，每一个神经元都与下一层中的各神经元相连接。网络的第一层为 输入层 ，最后一层为 输出层 ，中间的所有层统称为 隐藏层 。其中，输入层的神经元比较特殊，不含偏置 ，也没有激活函数 。

神经网络结构的符号约定 ： 代表第 层的第 个神经元与第 层的第 个神经元连线上的权重； 代表第 层与第 层之间的所有权重 构成的权重矩阵。 分别代表第 层的第 个神经元对应的偏置、未激活值、激活值； 则分别代表第 层的所有偏置组成的列向量、所有未激活值组成的列向量以及所有激活值组成的列向量。

下面展示了一个手写体识别的三层全连接神经网络结构：

隐藏层的功能可以看作是各种特征检测器的组合：检测到相应特征时，相应的隐藏层神经元就会被激活，从而使输出层相应的神经元也被激活。