NN-SVG: 論文掲載用に適したニューラルネットワーク構成図のパラメトリック生成ツール

何を解決するか

NN-SVGは、学術論文やウェブページ向けにニューラルネットワークの構成図を手動で描くという、退屈で時間のかかるプロセスを解決します。ゼロから手作業で図を作成する代わりに、研究者はパラメータを指定して図を生成することができます。

仕組み

このツールはJavaScriptライブラリを使用して、サイズ、色、レイアウトに関するユーザー定義のパラメータに基づいて、プログラム的に図を生成します。以下の3つの特定の構成図スタイルをサポートしています：

• Fully-Connected Neural Networks (FCNN): D3.jsライブラリを使用して生成されます。
• Convolutional Neural Networks (CNN): LeNetスタイルに基づき、D3.jsを使用して生成されます。
• Convolutional Neural Networks (Deep): AlexNetスタイルに基づき、Three.jsを使用して3D風の表現で生成されます。

対象ユーザー

モデル構成の論文掲載用図解を必要とする機械学習研究者、および教育目的でこのツールを使用する可能性がある教育者。

ハイライト

• パラメトリック生成: 手動での描画なしに図を作成できます。
• SVG Export: 高品質な論文への掲載のために、図をScalable Vector Graphicsとしてエクスポートできます。
• Multiple Styles: FCNN、LeNetスタイルのCNN、およびAlexNetスタイルのディープネットワークをサポートしています。
• Customizable Styling: サイズ、色、およびレイアウトのパラメータを制御できます。