【deep-learning系 アーキテクチャ作図に役立つリポジトリ3選】
パワポや論文でリッチなアーキテクチャ図を載せたい方必見のGitHubリポジトリを3つご紹介します。
良い面だけではなく使う際のデメリットも書いているので参考にしてみてください。
1. dl-visuals
ConvolutionからAttention機構まで様々な無料のフリー素材が並ぶ有名なリポジトリ
（※しかし作成者の著書の画像を公開しているだけなので編集できないのが欠点）
https://github.com/dvgodoy/dl-visuals
Convolution
Transformer
2. NN-SVG
ブラウザで使用可能でネットワークのパラメータをいじることで簡単にベクター形式のSVGファイルを出力可能
（※AlexNetと同じ図綺麗な図を出力してくれるがCNNまでしか対応していないので注意）
http://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html
ブラウザ上でオンラインで利用可能
3. PlotNeuralNet
フォーマットに従いPythonコードを書くと自動で作図されてtexとpdfのベクター形式で出力可能
（※この中で最も柔軟に編集可能だが簡単なコードを書く必要がある）
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
出力されるアーキテクチャ図のサンプル
次の3ステップで作成可能
参考：
海外の方もこちらで熱く議論されていました。
https://datascience.stackexchange.com/questions/14899/how-to-draw-deep-learning-network-architecture-diagrams