神经网络（NN）架构图制作起来往往耗时耗力，机器学习研究人员往往需要从头开始构建相关图。最近机器之心在GitHub上发现了这样一个项目——NN-SVG，可以为研究人员解决这个烦恼。项目作者AlexanderLenail是一名二年级博士。麻省理工学院计算系统生物学专业的学生，??研究兴趣是创建用于生物分析、理解和设计的计算工具。项目地址：https://github.com/alexlenail/NN-SVG据作者介绍，NN-SVG是一个交互式工具，用于参数化而非手动构建神经网络架构图。该工具还可以将构建的图表导出为可缩放矢量图形(SVG)文件，适用于学术论文或网页。具体来说，NN-SVG工具可以构建以下三种风格的神经网络图：全连接神经网络（FCNN）LeNet论文中提出的一种卷积神经网络（CNN）风格类似于论文中提出的深度神经网络AlexNet论文(DNN)其中，前两类神经网络图形使用JavaScript库D3.js完成，后一类使用Three.js完成。NN-SVG的亮点在于可以根据用户的喜好改变神经网络图的大小、颜色和布局参数。我们仅以FCNN-stylegeneratedgraphs为例进行说明。下图中，有边宽、边不透明度、边权值对应的颜色、节点直径、层间距、随机权值等可以改变的组件。比如改变“颜色对应的”前后edgeweights”：再举个例子，添加“18和20weights”前后：LeNet风格和AlexNet风格的神经网络图的构建过程类似。简而言之，在这个工具中，一切都是交互式的。项目作者希望NN-SVG工具能够为机器学习研究人员节省时间，并且该软件可以在某些情况下用作教学工具。有兴趣的朋友可以试试。NN-SVG地址：https://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html
