作者介绍

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背景/挑战

DNN的发展趋势

  • 数量猛增
  • 结构复杂
  • 种类繁多

基于以上事实,本文认为对于科研人员和学习者而言,需要有一个高效的DNN探索工具来帮助他们快速的梳理现有的DNN成果,提高学习的效率。

本文提出了如下图所示的DNN Genealogy可视化方案。包含data module 和visualzation module两大模块。

DNN Genealogy

Data Module

论文过滤

通过上述自动+半手动的方法从16465篇论文中得到了140篇论文,并从中提取出66种DNN。对于每种GNN,本文从架构、性能统计、相关论文和文字简介四个方面对每个GNN进行总结。由此每种GNN作为一个节点,他们之间的关联作为边,就得到的一张有向无环图,用于后续的可视化。下图是这66种DNN所包含的9种架构:

9种DNN架构

Visualzation Module

Evolution visualization

Evolution

DNN Viusalization

DNN

系统界面

system

案例分析

理解 DNNs

  • 探索和学习 DNNs
  • 理解DNNs的演化模式

Applying DNNs

  • 选择合适的DNN
  • 生成设计DNNs的教程

局限

  • 忽略了训练方法
  • 支持的DNN类型有待扩展
  • DOI设计不够合理


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