利用ct技术将大数据可视化_利用移动互联网和云计算数据可视化分析技术创新实习安全管理模式 - CSDN
  • 时空数据可视化

    2019-02-21 19:39:36
    空间数据可视化 数据拓扑 结构化网格  • 笛卡尔方式  Xi+1,j = Xi,j + Δ • 规格化/统一(Regular/Uniform)  Xi+1,j = Xi,j + Δ I • 线性方式(Rectilinear)  Xi+1,j = Xi,j + Δ i(Xi,j) • 曲线...

    空间数据可视化

    数据拓扑

    结构化网格
     • 笛卡尔方式
     Xi+1,j = Xi,j + Δ

    • 规格化/统一(Regular/Uniform)
     Xi+1,j = Xi,j + Δ I

    • 线性方式(Rectilinear)
     Xi+1,j = Xi,j + Δ i(Xi,j)

    • 曲线方式
     Xi+1,j = X(i, j)
     Yj+1 = Y (i, j)

    非结构化网格
     • 有限元素
     • 四面体
     • 六面体
     • 其他
     
    • 数据存储在离散的位置
    • 介乎中间的位置
    • 许多类型的核函数(kernel)
    • 沿着每个坐标轴重建
    • 对于非组织的数据更复杂

    • 标量: 密度,温度
    • 向量: 风向, 力场
    • 张量: 压力, 张力, 漫射

    空间标量数据可视化

    坐标图常用于一维数据可视化
    定义域是空间信息有关的属性,值域可取不同的物理属性

    二维数据:医学影像数据 、地理学数据
     方法:
      颜色映射法:建立颜色映射表,将标量数据转换为颜色表的索引值
      等值线提取法:在同一条曲线上,曲线上的每一点代表的数值相同
      高度映射法:高度通常用于编码测量到的数据
      标记法
      
    三维数据:医学影像数据、CT, MRI、大气数值模拟数据
    方法:
     等值面绘制方法
     直接体绘制方法

    等值面提取算法

    将三维体数据分割成小的体素(立方体),通过判断体素的八个顶点的值来判断它是否在等值面上。
      在这里插入图片描述
    歧义性问题
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Marching Cube基本算法的15模式中:
     无二义性表面:0,1,2,4,5,8,9,11,14
     各有一个二义性表面:3,6(两种连接方式)
     各有二个二义性表面:10,12(四种连接方式)
     有三个二义性表面:7(八种连接方式)
     有六个二义性表面:13(64种连接方式)
     共93种可能的连接方式;除去对称和相同的方式,共有34种方式。

    等值面加速算法
     采用带有最大最小值的八叉树、KD树,按需分叉(branch-on-need)策略:延迟等分的方法,在分叉方向上“低层”分割总是占据最大可能多的结点
     GPU加速:金字塔
     
    等值面质量提升:
     更高精度的插值
     拓扑结构分析

    体绘制

    体绘制中所有体素对最后的图像亮度都有贡献根据合成顺序的不同,体绘制方法分为:图像空间扫描的体绘制方法,物体空间扫描的体绘制方法
    光线投射体绘制算法:对于图像平面上的每一像素,从视点投射出一穿过该像素的视线,该视线穿过体数据空间,算法直接利用该视线上的采样值合成该像素的亮度。

    体素
    梯度矢量就是一阶导数
    梯度矢量总是指向最大 上升的方向并垂直于等值线
    对正交网格,梯度的计算常采用中心差分在这里插入图片描述

    对边界区域,可改成前向、后向差分或逼近的二阶差分
    在这里插入图片描述

    关键步骤1:体光照模型(加强深度感觉 增强面结构信息)
    关键步骤2:决定吸收的值 和发射的部分
     传输函数(传递函数设计通常很难、不直观、很繁琐):
       目的:决定体素对最后图像的贡献大小
          决定体素的材料性质和外观
       原则:
           重要的特征和用户感兴趣的区域赋以高的不透明度值
           使不重要的区域透明或很小的不透明度值
    关键步骤3:体采样
     等距离采样:
      t=t1;
      v = undefined;
      while (t < t2) {
      x=x0 + at;
      y=y0 + b
    t;
      z =z0 + c*t;
      v=EvaluateRayFunction (v,t);
      t=t+delta_t;
    }
    关键步骤4:体积分
     体积分的离散解:
      沿着视线方向离散地重采样数据场
    在这里插入图片描述

    体绘制合成算法

    从后向前的积分:
    优点:
     计算比从前向后的方法简单直接
     不用存储累积的α值
    在这里插入图片描述

    从前向后的积分
     优点:
      可利用早期光线终止算法,当α接近于1时,后面的体元不会再对该像素点有所贡献,可直接终止,省去不必要的计算。因其速度快,应用广泛。
    在这里插入图片描述

    空间向量数据可视化

    向量场可视化

    可视化目标:
      展示场的导向趋势信息
      表达场中的模式
      
    向量场可视化方法:
      基于标量场映射可视化
      基于几何的方法
      基于纹理的方法
      基于拓扑分析的方法
      
    向量场的空间和时间维度
     空间维度:
      2D (平面流)
      2.5D (曲面上的流、边界流)
      3D (三维空间上的流)
     时间维度:
      定常流 (静态或一个时间步)
      非定常流 (时变、瞬态)
      
    标记法:
     线条(hedge hogs)、箭头、方向标志符(三角图符)等
     优点:
      实现简单、直观、灵活
     缺点:
      可视混乱
     无法揭示出数据的内在连续性
     难以表达特征结构如涡流等
     
    基于积分曲线的方法:
    流线
     对静态流场或时变流场的某个时刻,从某一点开始的一条连续曲线,其上任一点的切线方向均与向量场在 该点的方向一致
    在这里插入图片描述
    s为流线轨迹参数,
    τ 为某个时间点的流场

    迹线(Pathline)
     对时变流场来说,从某一点释放一个粒子在各个时刻形成的一条曲线,其上任一点的切线方向均与该时刻向量场在 该点的方向一致
    在这里插入图片描述
    t为时间参数

    脉线
     在时变流场的某点,持续释放粒子,在某个时刻,这些粒子形成的轨迹线
    在这里插入图片描述

    时线
     脉线的一个扩展,从一条起始轨迹或一个起始区域上的不同位置生成一系列脉线
     
    基于积分曲线的方法:
     对稳定向量场,流线、迹线、脉线
    相同
     非稳定场,迹线、脉线
    不同
    在这里插入图片描述

    提升积分曲线的方法的质量:
     关键技术1:积分曲线的计算
    在这里插入图片描述

    欧拉方法:简单快速,但精度太低
    x(t+dt) = x(t) + v(x(t)) * dt
     关键技术2:种子点的选取、流线放置
     (1)过多   视觉混乱
     (2)过少  表达不完整
     种子点的放置策略:覆盖性 (Coverage)、均匀性 (Uniformity)、连续性 (Continuity)

    基于纹理的方法:点噪音,随机排列一些圆点,按照局部流场方向对圆点变形,将变形后的圆点用滤波器扩散到纹理中

    空间张量数据可视化

    每个数据点的值为n维矩阵
    描述数据在数据点邻域上如何变化

    标量指数法

    以弥散张量成像数据DTI为例
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 2018北京积分落户数据,用pyspark、pyecharts大数据可视化分析,按用户年龄分析。 #导入积分落户人员名单数据 df = spark.read.csv('jifenluohu.csv', header='true', inferSchema='true') df.cache() df....

    2018北京积分落户数据,用pyspark、pyecharts大数据可视化分析,按用户年龄分析。

    #导入积分落户人员名单数据
    df = spark.read.csv('jifenluohu.csv', header='true', inferSchema='true')
    df.cache()
    df.createOrReplaceTempView("jflh")
    #df.show()
    spCount = agecount = spark.sql("select age as name,count(*) as ct from jflh group by age order by age asc").collect()
    name = [row.name for row in spCount]
    count = [row.ct for row in spCount]
    
    #图表展示
    from pyecharts import Bar
    bar = Bar("2018北京积分落户用户数据分析", "按用户年龄汇总统计用户数量")
    bar.add("用户数量", name, count)
    bar
    

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  • 在本文中,对很多流行的 Linux 数据可视化工具进行一下调查,并对其中一些工具进行更深入的探讨。例如,某个工具是否为进行数值计算而提供了一种语言?这个工具是交互式的还是提供了一种批处理模式来单独进行操作...

    可视化工具的简短列表

    在本文中,将对很多流行的 Linux 数据可视化工具进行一下调查,并对其中一些工具进行更深入的探讨。例如,某个工具是否为进行数值计算而提供了一种语言?这个工具是交互式的还是提供了一种批处理模式来单独进行操作?可以使用这个工具进行图像或数字信号处理吗?这个工具是否提供了语言绑定来支持与用户应用程序的集成(例如 Python、Tcl、Java 编程语言等)?另外还将展示一些工具的图形化处理能力。最后,将分析每个工具的长处,从而帮助我们确定哪个工具最适合完成计算任务或数据可视化。

    在本文中所探索的开放源码工具包括(同时还给出了每个工具所使用的许可证):

    Gnuplot

    Gnuplot 是一个非常好的可视化工具,它从 1986 年开始就存在了。如果没有 gnuplot 的图,就很难阅读论文。尽管 gnuplot 是命令行驱动的,但是它也在不断发展,现在也可以支持很多非交互式的应用程序了,例如它可以作为一个 GNU Octave 的绘图引擎使用。

    gnuplot 具有很好的可移植性,可以在 UNIX®、Microsoft® Windows®、 Mac OS® X 和很多其他平台上运行。它可以支持从 postscript 到新近的 PNG 等极为广泛的输出格式。

    gnuplot 可以以批处理模式进行操作,提供了一个命令脚本来生成一个图形,也是以非交互式模式来运行的,这让我们可以尝试一下它的特性来了解它们绘图的效果。

    在 gnuplot 中有一个对应于 UNIX 的数学库的标准的数学库可以使用。函数的参数支持整型、实型和复型。可以将数学库配置成弧度或角度(默认为弧度)。

    为了进行绘图,gnuplot 可以使用 plot 命令生成 2-D 图形,或使用 splot 命令生成 3-D 图形(作为 2-D projection)。使用 plot 命令,gnuplot 可以在直角二维坐标系中进行操作。splot 命令默认使用的是笛卡儿坐标系,不过也可以支持球面或柱面坐标系。也可以在图形中绘制等高线(如下面的图 1 所示)。有一种新风格的绘图 pm3d 可以支持绘制使用调色板进行映射的 3-D 和 4D 数据作为地图或地表图来使用。

    下面是一个简单的 gnuplot 例子,它给出了一个具有等高线和隐线消除的 3-D 图形。清单 1 给出了所使用的 gnuplot 命令,图 1 给出了所生成的图形结果。

    清单 1. 简单的 gnuplot 函数图

    清单 1 充分显示了 gnuplot 的命令集是多么简单。采样速度和绘图密度是由 samples 和 isosamples 决定的,标题是由 title 参数为图形提供的。同时还启用了基本的等高线和隐线消除特性,最终的绘图是利用 splot 命令使用数学库内部的函数来创建的。结果如图 1 所示。

    图 1. gnuplot 的一个简单绘图

    gnuplot 的一个简单绘图

    除了创建函数图之外,gnuplot 还可以很好地对文件中包含的图形进行绘图。考虑如清单 2 所示的 x/y 数据对(这个文件的一个简短版本)。这个文件中给出的数据对表示一个两维空间中的 x 和 y 轴的数据。

    清单 2. gnuplot 的示例数据文件(data.dat)

    如果希望在两维空间中绘制这些数据,并将每个数据点使用一条线连接起来,就可以使用清单 3 给出的 gnuplot 脚本。

    清单 3. 对清单 2 中的数据进行绘图所使用的 Gnuplot 脚本

    结果如图 2 所示。注意 gnuplot 自动给出了轴的刻度,但是如果需要标注图形的位置,就可以对其进行控制。

    图 2. 在 gnuplot 中使用数据文件进行简单的绘图

    在 gnuplot 中使用数据文件进行简单的绘图

    Gnuplot 是一个很好的可视化工具,它非常出名,是很多 GNU/Linux 发行版的一部分。然而,如果希望进行基本的数据可视化和数值计算,那么 GNU Octave 可能是我们希望寻找的工具。

    GNU Octave

    GNU Octave 是一种高级语言,主要设计用来进行数值计算,它是 MathWorks 出品的 Matlab 商业软件的一个强有力的竞争产品。除了 gnuplot 所提供的简单命令集之外,Octave 还为进行数学编程提供了一种丰富的语言。我们甚至可以使用 C 或 C++ 语言编写自己的应用程序,然后与 Octave 进行交互。

    Octave 最初是在 1992 年作为化学反应堆设计教科书的一个辅助软件而编写的。其作者希望能够帮助学生解决反应堆的设计问题,而不用调试 Fortran 程序。结果获得了一种非常有用的语言,并为解决数值问题提供了交互式环境。

    Octave 可以以一种脚本化模式非交互地进行操作,或者通过 C 和 C++ 语言绑定进行操作。Octave 本身就有一种非常丰富的语言,该语言看起来与 C 语言非常类似,并有一个很大的数学库,包括信号和图像处理、音频处理以及控制理论所使用的一些特殊函数。

    由于 Octave 使用了 gnuplot 作为其后端实现,因此使用 gnuplot 可以绘制的所有东西都可以使用 Octave 进行绘制。Octave 的确有一种更丰富的语言来进行计算,它有很多明显的优点,但是仍然有 gnuplot 的一些限制。

    在下面这个 Octave-Forge Web 站点上提供的例子中(SimpleExamples),绘制了一个 Lorentz Strange Attractor。清单 4 给出了在使用 Cygwin 的 Windows 平台上 Octave 所使用的交互式对话框。这个例子展示了 lsode 的用法,这是一个常见的微分方程解算器。

    清单 4. 使用 Octave 呈现 Lorentz Strange Attractor

    图 3 给出的图是清单 4 中 Octave 代码的输出结果。

    图 3. 使用 Octave 绘制的 Lorentz 图

    使用 Octave 绘制的 Lorentz 图

    GNU Octave(与 gnuplot 一致)可以使用 multiplot 特性在一个页面上呈现多个图形。使用这个特性,就可以定义要创建多少图形,然后使用subwindow 命令来定制特定的图形。在定义好子窗口之后,就可以正常地生成自己的图形,然后再跳到下一个子窗口中(如清单 5 所示)。

    清单 5. 在 Octave 中生成多个图形

    所生成的多图页面如图 4 所示。这是将相关图形搜集在一起进行比较和对比的一种很好的特性。

    图 4. 使用 GNU Octave 绘制多图

    使用 GNU Octave 绘制多图

    我们可以认为 Octave 是一种使用 gnuplot 作为后台实现来进行可视化的高级语言。它提供了丰富的数学库,是 Matlab 的一个很好的免费替换产品。可以很容易利用用户开发的用来进行语音处理、优化、符号计算等的包对它进行扩展。Octave 在某些 GNU/Linux 的发行版中都有,例如 Debian,也可以在使用 Cygwin 的 Windows 和 Mac OS X 上使用。

    Scilab

    Scilab 在启用数值计算和可视化方面都与 GNU Octave 非常类似。 Scilab 是世界上广泛存在的工程和科学应用程序所使用的一种解释器和高级语言。

    Scilab 诞生于 1994 年,它是由法国的 INRIA(Institut national de recherche en informatique et en automatique)和 ENPC(École Nationale des Ponts et Chaussées)设计的。从 2003 年开始 Scilab 开始由 Scilab Consortium 进行维护。

    Scilab 包括一个很大的数学函数库,可以利用使用 C 和 Fortran 之类的高级语言编写的程序进行扩充。它还有重载数据类型和操作的能力。它包括一个集成的高级语言,不过这种语言与 C 语言稍微有些区别。

    Scilab 中有很多工具包提供了 2-D 和 3-D 的图形动画、优化、统计、图标和网络、信号处理、混合动态系统模拟和仿真以及其他许多由社区所贡献的功能。

    在大部分 UNIX 系统上都可以使用 Scilab,在较新的 Windows 操作系统上也可以使用。与 GNU Octave 一样, Scilab 也有很好的文档。由于它是一个欧洲的项目,因此还可以找到很多使用除英语之外的其他语言所编写的文档和文章。

    在启动 Scilab 之后,就会显示一个窗口让我们可以与之进行交互(如图 5 所示)。

    图 5. 与 Scilab 进行交互

    与 Scilab 进行交互

    在这个例子中,先是创建了一个向量(t),其值的范围从 0 到 2PI(步进大小为 0.2)。然后生成了一个 3-D 图形(使用 z=f(x,y), 或者说是 xi,yi 点处的一个表面)。图 6 给出了所生成的图形。

    图 6. 图 5 中的命令所生成的 Scilab 图

    图 5 中的命令所生成的 Scilab 图

    Scilab 中包括很多库和函数,它们可以使用最少的复杂性来绘制图形。下面是一个生成简单三维柱状图的例子:

    -->hist3d(5*(rand(5,5));

    首先,rand(5,5) 会构建一个 5,5 大小的矩阵,其中包含了一些随机值(其最大值为 5)。这个矩阵被传递给函数 hist3d。所生成的柱状图如图 7 所示。

    图 7. 生成随机的三维柱状图

    生成随机的三维柱状图

    Scilab 和 Octave 非常类似。它们都具有很大的社区参与基础。Scilab 是使用 Fortran 77 编写的,而 Octave 则是使用 C++ 编写的。Octave 使用 gnuplot 来实现可视化;Scilab 则提供了自己的库。如果非常熟悉 Matlab,那么 Octave 就是一个很好的选择,因为它努力实现了与 Matlab 的兼容性。Scilab 包括了很多数学函数,因此非常适合进行信号处理。如果仍然不确定要使用哪个工具,可以全部尝试一下。它们都是很好的工具,可以使用它们来完成不同的任务。

    MayaVi

    MayaVi 在梵语中的意思是魔术师,它是一种数据可视化工具,绑定了具有强大可视化工具包(VTK)的 Python 来进行图形化显示。MayaVi 还提供了一个使用 Tkinter 模块开发的图形用户界面(GUI)。Tkinter 是一个 Tk 界面,通常都与 Tcl 一起使用。

    MayaVi 最初是为 Computational Fluid Dynamics(CFD)作为一个可视化工具而开发的。当人们认识到它在其他领域中的效用之后,它就作为一种通用科学数据可视化工具重新进行了设计。

    MayaVi 背后的魔力来自于 VTK。VTK 是一个用来进行数据可视化和图像处理的开放源码系统,它在科学社区中被广泛地使用。VTK 通过为 Tcl/Tk、Java 编程语言以及 Python 加上 C++ 库所提供的脚本化接口而封装了很多功能。VTK 在很多操作系统上都是可移植的,包括 UNIX、Windows 和 MAC OS X。

    围绕 VTK 的 MayaVi 外壳可以作为一个 Python 模块从其他 Python 程序中导入,并通过 Python 解释器来编写脚本。MayaVi 所提供的 tkinter GUI 允许进行过滤器的配置和应用,以及在可视化基础上渲染一些灯光效果。

    图 8 是在 Windows 平台上使用 MayaVi 进行可视化的一个例子。

    图 8. 使用 MayaVi/VTK 显示的 3-D 可视化(心脏 CT 扫描图)

    使用 MayaVi/VTK 显示的 3-D 可视化(心脏 CT 扫描图)

    MayaVi 是在 Python 脚本语言中扩展 VTK 的一个有趣例子。

    Maxima

    Maxima 是一个符号和数值计算程序,它是 Octave 和 Scilab 的血液。Maxima 最初的开发团队开始于 19 世纪 70 年代的 MIT(麻声理工学院),现在还继续在维护。最初的版本(一个计算机代数系统)名为 DOE Macsyma,它开辟了后来开发的更知名的应用程序(例如 Mathematica)的道路。

    Maxima 提供了一组所期望的功能集(例如微积分、解析线性系统和非线性等式集)以及符号计算能力。在 Maxima 中还可以找到 Lisp 的一些线索(从引用之类的函数、map 和 apply 中)。Maxima 是使用 Lisp 编写的,可以在 Maxima 会话中执行 Lisp 代码。

    Maxima 具有很好的在线帮助系统,它是基于超文本的。例如,如果希望了解某个特定的 Maxima 函数是如何工作的,那么就可以简单地输入example( desolve ),然后它会提供很多样例用法。

    Maxima 还有一些有趣的特性,例如规则和模式。这些规则和模式都是由用来简化表达式的程序所使用的。规则可以用于交换和非交换代数。

    Maxima 与 Octave 和 Scilab 非常类似:其中解释器都可以用来与用户进行交互,结果都会直接在同一个窗口中提供,或者也可以在另外一个窗口中进行显示。在图 9 中,请求绘制一个简单的 3-D 图形。

    图 9. 与 Maxima 进行交互

    与 Maxima 进行交互

    所生成的图形如图 10 所示。

    图 10. 图 9 的命令所生成的 Maxima 图形

    图 9 的命令所生成的 Maxima 图形

    展望

    在本文中介绍了几个开放源码 GNU/Linux 可视化工具。其他有用的工具还包括 Gri、PGPLOT、SciGraphica、plotutils、NCAR Graphics 和 ImLib3D。这些都是开放源码的,也就是说您可以看到它们是如何工作的;如果愿意,也可以对它们进行修改。另外,如果您正在寻找一个很好的图形仿真环境,那就请查看一下与 OpenGL 一起使用的 Open Dynamics Engine(ODE)。

    具体的需要决定了哪种工具最适合使用。如果希望使用一个具有很多可视化算法的强大的可视化系统,那么 MayaVi 就是所要寻找的工具。对于具有可视化功能的数值计算来说,GNU Octave 和 Scilab 都非常适合。如果需要符号计算能力,那么 Maxima 就是一个非常好的选择。最后(但并非不重要),如果所需要的只是一些基本的绘图功能,那么 gnuplot 就可以很好地满足这一需求。


    本文作者:图表大师

    来源:51CTO

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  • 深度神经网络可视化技术深度学习模型表述的难点与意义深度神经网络的可视化云脑 Deepro 采用的 CNN 可视化独立单元激活的可视化图案和区域生成法云脑 Deepro 采用的 RNN 可视化LSTM 解释元与激活门统计人工智能模型...

    深度学习模型表述的难点与意义

    深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)作为当前人工智能应用的首选模型,在图像识别,语音识别,自然语言处理,计算生物,金融大数据等领域成效显著。但深度神经网络又被称为“黑盒”模型,多层隐藏结构,数据 / 特征矢量化,海量决策关键元等因素让模型使用者犯难:模型决策的依据是什么?应该相信模型么?特别是对于金融,医药,生物等关键型任务,深度学习模型的 弱解释性 成为人工智能项目落地的最大障碍。

    云脑科技自主研发的 Deepro 深度学习平台利用可视化技术,集成了最前沿的各类深度神经网络可视化组件,分析与显化内部隐藏结构与模型输出的关系,解决“黑盒”难题。

    深度神经网络的可视化

    作为理解人工智能系统的主要技术,模型可视化是一个由来已久而且宽泛的话题。模型可视化与数据可视化属于不同的范畴,数据可视化通过降维,主成分分析等技术来分析数据的结构,模型可视化针对的是对机器学习模型本身的理解。深度神经网络又是最为复杂的机器学习模型,其可解释性与可视化性更加具有挑战性。网络模型为什么起作用,它是否足够好,图像识别是如何抽象出“猫”这个概念的?本段分析了几种典型深度神经网络可视化技术,详尽展示了前沿的可视化原理以及解释性效果。

    云脑 Deepro 采用的 CNN 可视化

    作为最有效的神经网络之一,CNN(Convolutional Neural Network, 卷积神经网络)解决了大量复杂的机器学习实际问题。CNN 被广泛应用于图像识别,语音识别,语义识别等系统。最近的研究表明 CNN 在包含自动驾驶在内的自动复杂智能系统中也大展身手。CNN 结构通常由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。 相比较其他深度、前馈神经网络,CNN 需要的参数更少,能够更好的利用 GPU 作大规模并行处理,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

    • 举个 CNN 的栗子:
      在这里插入图片描述

    CNN 带来了高精度的预测模型,但是同时也留下重要的问题,在复杂的多层非线性网络结构中,究竟是什么让训练好的 CNN 模型给出近乎完美的预测答案?从 CNN 被大规模研究使用以来,学者们持续不断的探索可以理解和解释 CNN 的方法,其中可视化技术被证明是解释 CNN 内部结构最有效的方法之一。CNN 可视化技术包括,独立单元激活的可视化,图案和区域生成法,维度缩减空间表示法等。

    独立单元激活的可视化

    理解 CNN 内部网络的操作需要追踪多层网络中每一层的特征状态,而中间层的状态可以通过一种叫做 DeconvNet(Deconvolutional Network,去卷积网络)的技术反向映射回输入层的图像像素空间。DeconvNet 可以理解成另一个 CNN,利用同样的网络结构,包括卷积元,池化等,但相对于 CNN 是反向的。DeconvNet 主要作用是把 CNN 从像素学会的特征给还原成像素。一个多层 CNN 网络中每一层都会对应一个 DeconvNet,这样做的好处是得到的 DeconvNet 也是连续的,可以从任意一个输出层或者中间层反推到输入层的对应像素。
    CNN 与 DeconvNet

    设定好 DeconvNet 后,如果对 CNN 网络的某一个激活元感兴趣,只需保留该单元而把其它单元设为 0 值后提交给 DeconvNet。DeconvNet 进行反池化,非线性化,去卷积化等操作,每一层 DeconvNet 重复此操作后直至到达最初的像素空间。

    CNN 隐藏层的可视化

    该图展示了 CNN 在 ImageNet 训练后得到的模型中每一层 CNN 中最强的激活特征单元(灰度图片),以及该激活单元通过 DeconvNet 后生成的像素图(彩色图片)。通过 DeconvNet 可以非常清楚的理解每一层 CNN 的作用。

    通过 DeconvNet 分析得出,CNN 第一层训练学习的是以“边”为单位的基本元,第二层学习了“角”,“圆”等其他图像元,之后的第三层则开始学习复杂图案,而且会把相似的图案归类到一起。限于篇幅的原因后面更深的 CNN 层图片就不放出了,通过 DeconvNet 可以分析出 CNN 第四层开始出现物体的特征,比如“狗的脸部”,“鸟的腿部”等,第五层开始出现整个物体,以及物体的不同姿势和形态。

    DeconvNet 清楚的证明了 CNN 高效的学习能力:通过学习图像中物体从小至大的特征而归纳出物体的整体特征。由此得出结论 CNN 网络中海量的内部隐藏特征元并不是随机或者不可解释的。该结论极大的增加了使用者对于 CNN 模型的理解,从而进一步信任模型的结果。DeconvNet 技术除了可以观察解释 CNN 内部结构外,还可以用来排除模型建立和调试时遇到的问题,以及通过分析内部结果来得到更好的模型。研究表明 CNN 模型一大优势就是预测精确度与内部隐藏层的局部结构有很强的关联。

    图案和区域生成法

    除了从 CNN 内部结构着手的 DeconvNet,图案和区域生成法也是有效的模型可视化手段。通过进行数值优化技术来生成图案,CNN 预测的结果可以被更好的可视化并带有解释性。以常见的图像分类问题来举例,CNN 在大量图像数据集上训练得出一个分类器模型:给定的一张图像会被标注为一个或多个类别,比如一张猫的照片会标记为猫或某种猫。对于一个特定的标注类,图案生成法通过数值优化生成可以表述为 CNN 分类分数的图像,也就是把 CNN 理解分类的过程给“画”了出来,如下图所示。
    CNN 所理解的:洗衣机,键盘,狐狸,鹅,鸵鸟,轿车

    从生成的图像中可以看出 CNN 对于图像分类的判断与人对图像的判断有一定的相似之处,物体的部分特征可以表述出来。但是 CNN 又学会了自有和特有的判定条件,而有一些条件从人类的角度上来看可能是显而易见的错误,比如上图中鹅有多于两条腿等。通过图像生成可视化可以帮助理解 CNN 模型,从而进行更好的排错和优化。

    图像生成法的另一类应用是图像的区域识别。区域识别是图像识别应用中广泛需求的技术,在安防人脸识别,自动驾驶环境识别等应用中是识别准确的关键步骤。图像生成法先建立 CNN 分类与图像空间的映射关系,通过反向梯度传导来更新映射关系中的权重,最终得到一个完整的类显著映射集。给定一个 CNN 指定分类和原始输入图像,该映射集可以生成特征图案。
    映射集生成灰度图案,白色部分是 CNN 标注的显著区域

    利用单次反向梯度传导就可以快速得到上图中的映射集,从而可以显示出 CNN 判断分类的特征和区域。比如通过生成法可以理解 CNN 学习的过程同时包含从图像中找到小狗的位置,并加以判断这是一只小狗。用生成法产生的映射集可以进一步结合 GraphCut 颜色分割技术来进行图像区域识别和物体分割。 通过生成法产生的映射集划定了图像的大体边界,加上颜色分割技术的细节修正可以快速高效的识别物体区域。
    原图(左)映射生成图(中 1 中 2)产生分割图(右)

    生成法利用 CNN 分类模型实现了区域识别。原图中的物体不仅被标识为正确类别,同时也标注出物体的区域和边界。整个过程又可以通过映射集可视化。

    云脑 Deepro 采用的 RNN 可视化

    RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)可以和 CNN 并称为当前两大最热门的深度神经网络。RNN 可以描述动态时间行为,因为和前馈神经网络(feedforward neural network)接受较特定结构的输入不同,RNN 将状态在自身网络中循环传递,因此可以接受更广泛的时间序列结构输入。RNN 与其衍生的 LSTM,GRU 网络被广泛应用于时序数据问题中,包括语言模型,手写识别,语音识别,机器翻译,视频识别等。

    RNN 结构由来已久,Werbos 在 1988 年就提出用 RNN 学习时序任务。RNN 的循环元展开是深度神经网络中最“深”的网络结构,过深的网络结构容易导致权重梯度成指数级爆炸或消失,从而使模型失去学习的能力。因此 RNN 发展出很多强化变种,其中最成功的要数 LSTM(Long Short Term Memory,长短期记忆)和 GRU(Gated Recurrent Unit)。LSTM 和 GRU 引入 Gate 机制来控制记忆/遗忘时间序列中的信息,从而使模型更加有效的学习更长(深)的时序数据。

    在这里插入图片描述
    和很多深度学习结构一样,RNN 可以提供一个有效的预测模型,但是复杂的结构让使用者望而却步。时序数据有没有规律,时间关键点在哪里,哪些信息被记忆了,哪些被遗忘了,等等有诸多问题隐藏在黑箱之中。要想更好的理解 RNN,可视化技术是必不可少的,但是相比于 CNN 结构,RNN 可视化难度更大,网络中间层的控制和相互依赖性更高。这里列出一种基于 LSTM 的可视化技术,解释元与激活门统计法。

    LSTM 解释元与激活门统计

    从原理分析,LSTM 可以记录较长时间的时序信息,以及持续追踪当前时间的数据。但是在真实数据的模型上这种解释元理论很难被直接证明。研究通过字母级别语言模型建立的任务,进行对 RNN,LSTM,GRU 定性分析,加以对 Gate 激活的统计和比较,可以可视化出 LSTM 中的长期有效记忆,给出了一个合理的解释。
    LSTM 可视化标记文本和代码结构

    举例来说,LSTM 中某个单位元专注学习了文本输入的行数,数值从行始开始递减至行尾为 0,然后开始新的一行。另一个元记录并保证了成对出现的引号,括号等标点符号。

    LSTM 文本标记可以用来理解 RNN 的内部结构,也可以用来做模型分析以更好的优化模型。

    LSTM 错误分类分析

    同样是字母级别语言模型实例,在上图中预测的错误原因得到分析,错误的模型结果可以通过标记可视化分解为多类原因。N-gram 占据 18% 的错误,意味着模型记录的字母序列过短;生僻字占据 9%,意味着需要增加训练覆盖率;空格,换行等标点占据了 37% 的错误,意味着 LSTM 需要更长的时序输入,或者需要加入断章断句等层次模型。可视化技术极大提高了模型的解释性,为提升模型效果提供了最直接的方案。

    人工智能模型可视化实例

    医疗影像诊断网络

    近年来深度神经网络在生物与医疗影像领域的应用有着爆发式的增长。图像识别,图像分割极大的利用了大数据技术协助医生作出诊断。作为更进一步的发展,自动诊断系统也崭露头角,连连创造惊喜。GOOGLE 的糖尿病视网膜病变诊断系统得出的算法准确度已经高于美国委员会认证的眼科医生的检查结果。IBM 的沃森肿瘤诊断机器人已经入住海内外多家肿瘤治疗医院,成为医疗 AI 商业化的标杆。

    医疗诊断本质上是一个标准的深度学习分类问题,然而普通的深度神经网络生成的模型隐藏了关键判断依据,缺乏解释性,无法被医疗系统和大众接受。只有具有可视化可解释性的模型才是医疗 AI 可用的模型。这里介绍一种综合网络结构 MDNet,可以读取医疗影像,生成诊断报告,同时可以根据症状描述获取对应的影像,并利用网络注意力机制提供诊断的依据。实例采用 BCIDR 膀胱癌诊断报告数据集。

    MDNet:影像通过 CNN 生成特征后接入 AAS 模块,最后通过 LSTM 生成诊断报告

    为了更好的模型效果和更容易的解释性,模型整合 CNN,AAS 与 LSTM 几大模块。图像输入部分利用最新的 ResNet 网络作深层连接,并且利用 ensemble-connection 来连接 ResNet 的各个残差部分便于模型表述。在图像处理层与语言模型层之间的是 AAS 模块,基于注意力机制原理来增加训练的有效性。最终的诊断报告通过 LSTM 语言模型生成,其中有 LSTM 专注于挖掘训练数据中有区别的病症描述,而其他 LSTM 共享该 LSTM 的结果。这样做的好处是每一份数据的学习都可以增加诊断知识库,从给最终生成报告提供帮助。
    MDNet 诊断结果以及分析

    如上图所示,对于给定的 CT 照片,MDNet 可以给出膀胱癌的诊断报告。左图表示诊断报告不仅给出了诊断结论,对于结论中每一个关键词也可以划出原图中对应区域作为判断依据。右图标示了不同级别的癌症判断,并且通过热力图展示了判断对应的区域。MDNet 可以有效的协助医疗机构进行大量诊断排查工作,极大的加强肿瘤防治效果。

    结语

    李开复在题为《人工智能的黄金时代》的万字演讲中提到,深度学习有四点挑战,分别是平台化、数据、计算及可解释性。人工智能的黄金时代已经到来,深度学习已经在图像,语音,大数据,自动驾驶等诸多领域占绝对优势。相较而言,模型可解释性的研究还处于起步阶段。云脑科技的小伙伴们潜心学习与研发更高效易用的 AI 平台,算法与可视化技术,助力深度学习应用的推广与落地,致力于推动整个人工智能产业的发展进程。

    展开全文
  • 下面是《可视化篇:效果图》中第1、4、5、6、7张的实现说明 使用工具为R语言 工作后经常要做一些比较贴合用户级别的可视化,R的ggplot2在做一些学术或者理论研究上的可视化时,效果是非常好,基本上能想到的...

    写在最前
    下面是《可视化篇:效果图》中第1、4、5、6、7张的实现说明


    使用工具为R语言


    工作后经常要做一些比较贴合用户级别的可视化,R的ggplot2在做一些学术或者理论研究上的可视化时,效果是非常好,基本上能想到的图ggplot都能画出(不要纠结双坐标和3D)
    在作静态图时,ggplot2+AI可以展现出印刷级别的效果,具体可以查看:http://theinformationcapital.com/ 这里要感谢数据人网一位朋友,是他介绍的这本书。
    在作动态图或者可交互的图表时,R+js是一个高阶的展示路径,下文展示的图表,都是R调用echart的API,用js画的,当然在使用的过程中我修改了部分源码,因为公司展示效果的需要。
    下面图表我会把制作过程以及图背后的业务背景一一说一下,代码及数据均会附上。

    以下数据均为模拟数据,并非真实数据
    图1数据:http://pan.baidu.com/s/1nvb92y9
    图2数据:http://pan.baidu.com/s/1c1H8V7a
    图3,4数据:http://pan.baidu.com/s/1eRCfmMI 该部分数据是用R代码模拟,复制可运行。


    开始前先安装一下REmap包,由于该包没有挂靠在cran上,所以要从GitHub 上下载:

    library(devtools)
    install_github("Lchiffon/REmap")

    devtools包可按照正常方法下载,如果提示没有安装digest包,则再下载digest包即可。

    一、2016年的广州春运

    下图展示的是2016年2月6日广州人口迁往省外的情况,颜色越深表示迁往该省的人数越多,图中的线表示top10省份,即迁出的目标省份中人数最多的10个,广西湖南前二,还有一些统计数据的展示我没放上来,主要是那个直接在最终展示里画即可,这边负责的是迁徙的效果图。

    春节迁徙图


    实现代码:
    这部分主要是设置文件可以保存于其他路径,方便之后的传输使用:

    library(REmap)
    options(remap.js.web = T)   
    #该函数在echart3.0更新时有bug,后来联系作者改了,如果是很久前下的REmap包,记得重新卸载该包后重新下载。

    读取数据,上面提供了数据的下载地址

    library(REmap)
    destin <- read.csv(file="C:/Users/yangcheng/Desktop/destination.csv",encoding="gb2312",header=F)
    head(destin)
    names(destin) <- c("names","values")

    下面是一些数据的处理:
    1.markLine_data有三列,第一列是出发地,第二列是目的地,第三列可有可无,建议设置成颜色。
    2.此外该三列均为字符型,对应下文geoData数据框中的第三列,而geoData前两列分别lon(经度),lat(维度),第三列为字符型的地点名(可自己命名)。
    3.格式不能乱。

    markLine_data <- data.frame(origin=rep("广州",10),
                                destination=destin[1:10,1],
                                color=rep("#fff",10)
                                )
    markPoint_data <- markLine_data[markLine_data!=""]
    markPoint_data1 <- markPoint_data[which(markPoint_data!="广州"&markPoint_data!="#fff")]      #作图时除去广州这个点及对应的#fff字符串
    remapC(destin,
           title="2016年2月6日 广州人口迁出图",
           subtitle="前10目标省份",
           theme=get_theme(                                         
           #设置相应的背景色调
               theme="Dark",
               lineColor = "#FFFFFF",  
               titleColor = "#fff",
               borderColor = "#FFFFFF",  #边界颜色
               regionColor = "#000000",  #区域颜色
               pointShow = F, 
               pointColor = "gold"
               ),
           color=c('#CD0000','#FFEC8B'),   #颜色渐变方案,对应每个地区不同的value
           markLineData=markLine_data,   
           markLineTheme=markLineControl(
               color="white", 
               lineWidth=2, 
               lineType="dashed"  
               ),
           markPointData=markPoint_data1,
           markPointTheme=markPointControl(
               symbolSize=13,  
               effect=T,           
               effectType="scale",    
               color="white"
               )
           )

    二、每早拥堵的上班线路

    下图是某日早晨广州天河城周边的交通导图,该图主要是为了展示上班时期天河城周边交通效果,进一步的做一些人群标签画像等以及展示公司位置系统的交通监控能力等。

    每早拥堵的上班线路


    实现代码:
    该图用的是REmap包里面的remapB函数,该函数的背景参数画不出下图效果,画出的是最后一幅图的背景,由于展示需要,只能手动修改该包源码,下面会贴出详细过程。

    ##中心点,天河城
    thc_center <- c(113.328755,23.137588)
    
    ##read the data
    lonlat_thc <- read.csv(file="C:/Users/Administrator/Desktop/lonlat_thc.csv",header=T)                                                            #已模拟数据,可下载,下面为对模拟数据做一些合并处理
    
    #前三列为源点及经纬度,后三列为目标点及经纬度
    head(lonlat_thc)
    gdata1 <- lonlat_thc[,1:3]
    names(gdata1) <- c("lon","lat","city")
    gdata2 <- lonlat_thc[,5:7]
    names(gdata2) <- c("lon","lat","city")
    gdata <- rbind(gdata1,gdata2)
    head(gdata)
    
    markLine_data <- data.frame(origin=gdata1[,3],
                                 destination=gdata2[,3],
                                 color=rep("gold",length(gdata1[,3]))
                                 )
    markLine_Control <- markLineControl(symbolSize=c(0,0.1),
                                        smoothness=0,
                                        effect=T,
                                        lineWidth=3,
                                        lineType="dashed"
                                        )
    remapB(center=thc_center,
           zoom=17,
           color="Blue",   #调整背景,此部分修改了源码,详见下文
           markLineData=markLine_data,
           markLineTheme=markLine_Control,
           geoData=gdata    #三列,第一列为经纬,第二维度,第三对应的点名
           )

    对于remapB中的color参数,源码是在map.setMapStyle({styleJson: […]})函数中调用的,该段源码是一段json格式的数据,对应为百度地图的背景及标志等。
    由于公司展示需要,我重新调整了整体配色方案,隐藏了各交通干道的标志和一些街道小建筑标志,留下一些标志性的建筑,使得可以比较清晰看清楚用户来源去向。调整的代码如下:

    styleJson: [
              {
                        'featureType': 'land',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                                  'color': '#081734'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'building',   
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                                  'color': '#04406F'
                        }
              },
             {
                        'featureType': 'building',   
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'highway',     
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                        'color': '#015B99'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'highway',    
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'arterial',   
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                        'color':'#003051'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'arterial',
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'green',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'water',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                                  'color': '#044161'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'subway',    
                        'elementType': 'geometry.stroke',
                        'stylers': {
                        'color': '#003051'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'subway',
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'railway',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'railway',
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'all',     
                        'elementType': 'labels.text.stroke',
                        'stylers': {
                                  'color': '#313131'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'all',     
                        'elementType': 'labels.text.fill',
                        'stylers': {
                                  'color': '#FFFFFF'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'manmade',   
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'manmade',
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'local',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'local',
                        'elementType': 'labels',
                        'stylers': {
                        'visibility': 'off'
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'subway',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                                  'lightness': -65
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'railway',
                        'elementType': 'all',
                        'stylers': {
                                  'lightness': -40
                        }
              },
              {
                        'featureType': 'boundary',
                        'elementType': 'geometry',
                        'stylers': {
                                  'color': '#8b8787',
                                  'weight': '1',
                                  'lightness': -29
                        }
              }
        ]

    !上面那段百度地图背景调整函数都比较浅显易懂,修改后记得运行markPointStr和markLineStr两个函数,remap函数也要手动运行一次。
    PS:上面代码注释部分为R格式,放到网页里会出错,我删除掉了,多谢 杭州螃蟹 那个朋友的提醒。

    三、愉快的购物人群多点

    下图是天河城附近的购物场景图(多点),主要展示的是一个购物通勤效果,人流来源与聚焦点的情况,展示几大人流密集点,同时配合公司标签库在系统上展示人群特征情况,这可以为商铺做销售选择提供不小的帮助。

    愉快的购物人群多点


    实现代码:

    thc_center <- c(113.328755,23.137588)
    line_origin <- rbind(thc_df,zj_df,tgh_df,tyzx_df,wdl_df)    
    line_dest <- rbind(thc_ct,zj_ct,tgh_ct,tyzx_ct,wdl_ct)
    #数据下载链接在文章开头,其中数据为R代码,复制到R命令行执行即可
    markLine_data <- data.frame(origin=line_origin[,3],
                                destination=line_dest[,3],
                              color=rep("grey",length(line_origin[,3]))
                                )
    gdata <- rbind(line_origin,line_dest)
    
    markLine_Control <- markLineControl(symbolSize=c(0,0.1),
                                        smoothness=10,
                                        effect=T,
                                        lineWidth=1.5,
                                        lineType="dashed"
                                        )
    remapB(center=thc_center,
           zoom=17,
           color="Blue",
           # markPointData=markPoint_data,
           markLineData=markLine_data,
           # markPointTheme=markPoint_Control,
           markLineTheme=markLine_Control,
           geoData=gdata
           )

    四、愉快的购物人群多点

    下图是单点轨迹的购物场景,和上图目的差不多,实现方法类似,主要是中心点的选择。

    快的购物人群单点


    五、通勤效果

    下图通勤效果与上面两图目的差不多,只是效果展示不同,改图是是REmap包下remapB函数,color参数设置为blue即可,注意:此处为没有修改源码下的remapB函数。

    通勤

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