搜索结果 文章归档: 四月 2017

booc.io:一种层次数据的非线性浏览顺序的概念图可视化方法

简介:

网络教学的方法越来越流行,教育通过网络的传播可以更好地利用优秀的教学资源,使得更多的人得到高水平的教育。一方面学生通过网络课程学习到某一门知识时,往往需要提供学习计划,学习材料和课后的讨论论坛。另一方面,教师希望通过网站能够自由的上传不同类型的学习资料(书本,论文,视频,图片等),并希望能够有效直观的为学生提供学习的指导和学习计划,帮助学生提高知识水平。

本文提供了一种能够对教育数据这种层次数据进行可视化的方法,提供概念图的方法,帮助学生理解学习计划,并提供了各种不同的数据接口,实现对不同资料的学习。教师可以通过系统制定学习计划,创建学习内容,达到教学目的。该系统可以通过网址https://booc.io/进行访问。

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Visualizing the Hidden Activity of Artificial Neural Networks

论文:Visualizing the Hidden Activity of Artificial Neural Networks

作者:Paulo E. Rauber, Samuel G. Fadel, Alexandre X. Falc ˜ao, and Alexandru C. Telea

发表会议:VAST2016

 

介绍

在机器学习中,模式分类任务主要是根据样子学习得到模型把高维向量进行分类。人工神经网络在模式分类任务获得了最先进的结果,然而神经网络对我们来说还是一个黑盒。深度神经网络可以看作是对原始的图片数据进行了高层次的抽象,将图片转换成另一种高维向量,一种高层次的数据表达。而这个数据表达的每一个维度正是由神经元构成的。本文使用降维方法探索了数据表达以及神经元之间的关系,从而帮助我们了解和改进人工神经网络。

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