Aprendizaje de Redes Neuronales Convolucionales con Visualización Interactiva – La Biblia de la IA – The Bible of AI™ Journal

R0:c4c3ffc882452ee50fea21d2c6b1486a-CNN Explicación: aprendizaje de redes neuronales convolucionales con visualización interactiva

🔘 Página de laboratorio: poloclub.github.io/cnn-explainer/

Resumen

El gran éxito del aprendizaje profundo motiva a muchos profesionales y estudiantes a aprender sobre esta emocionante tecnología. Sin embargo, a menudo es un desafío para los principiantes dar el primer paso debido a la complejidad de comprender y aplicar el aprendizaje profundo. Presentamos CNN Explainer, una herramienta de visualización interactiva diseñada para que los no expertos aprendan y examinen las redes neuronales convolucionales (CNN), una arquitectura de modelo de aprendizaje profundo fundamental. Nuestra herramienta aborda los desafíos clave que enfrentan los novatos mientras aprenden sobre las CNN, que identificamos a partir de entrevistas con instructores y una encuesta con estudiantes anteriores. CNN Explainer integra estrechamente una descripción general del modelo que resume la estructura de una CNN y vistas de explicación visual dinámica bajo demanda que ayudan a los usuarios a comprender los componentes subyacentes de las CNN. A través de transiciones suaves entre niveles de abstracción, nuestra herramienta permite a los usuarios inspeccionar la interacción entre las operaciones matemáticas de bajo nivel y las estructuras de modelos de alto nivel. Un estudio cualitativo de usuarios muestra que CNN Explainer ayuda a los usuarios a comprender más fácilmente el funcionamiento interno de las CNN y es atractivo y agradable de usar. También derivamos lecciones de diseño de nuestro estudio. Desarrollado con tecnologías web modernas, CNN Explainer se ejecuta localmente en los navegadores web de los usuarios sin necesidad de instalación o hardware especializado, lo que amplía el acceso educativo del público a técnicas modernas de aprendizaje profundo.



Autor

Zijie J. Wang, Robert Turko, Omar Shaikh, Haekyu Park, Nilaksh Das, Fred Hohman, Minsuk Kahng, Duen Horng Chau

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