目前人工智能（AI）在模式识别与数据分析方面展现出卓越的能力，深度学习模型在图像识别、自然语言处理和生物信息学等众多领域取得了显著成果。在核磁共振波谱学（NMR）领域，AI的应用也逐渐受到关注，其能够显著提升NMR分析的分辨率和准确性。例如，深度学习模型已被用于自动化峰值检测、提高信噪比以及增强NMR波谱的分辨率 [1 ，2]。然而，神经网络复杂的结构和高度的抽象性，使得难以洞察其内部的运行机制，因此它常被形象地称为“黑匣子”。

因此为了揭开神经网络“黑匣子”的神秘面纱，更好地深入探索和理解其结构与功能，我们将使用Zetane和NetRunner [3 ，4]，演示如何直观地查看神经网络模型的结构。

Zetane：呈现神经网络的整体框架

 Zetane是一款功能强大的3D可视化工具，能够将复杂的神经网络以直观的三维形式呈现出来。通过Zetane的“load model”功能，用户可以轻松地打开并加载神经网络模型，生成整个网络的3D可视化框架。借助这一功能，可以清晰地观察到神经网络的整体架构，包括各层之间的连接关系以及数据在其中的流动方向。以下是一段通过Zetane生成的神经网络框架的3D可视化的演示视频，它生动地展示了神经网络的复杂结构，为研究人员提供了一个直观的研究视角：

视频1：通过Zetane生成的神经网络框架3D可视化

NetRunner：聚焦全连接层（Dense）的可视化

除了能够呈现神经网络的整体框架，NetRunner则专注于对全连接层（Dense）进行可视化。NetRunner是基于Unity3D开发的一款神经网络可视化工具，它利用Unity的Baracuda库来加载和运行从ONNX格式转换而来的神经网络模型。通过NetRunner，可以深入了解全连接层中神经元之间的连接关系以及数据的处理过程，从而更好地理解神经网络的内部工作机制。以下是一段通过NetRunner生成的全连接层（Dense）的可视化演示视频，它以直观的方式展示了全连接层的复杂结构和数据流动。

视频2：通过NetRunner生成的全连接层（Dense）的可视化

Zetane和NetRunner这两款工具的结合使用，为神经网络的可视化提供了全新的视角和方法。它们不仅有助于深入理解神经网络的复杂性，还为研究人员和开发者提供了宝贵的可视化支持。通过这些工具，可以更加直观地探索神经网络的内部结构和工作机制，从而更好地打开神经网络的“黑匣子”，深入挖掘其中的奥秘。

References

[1] Zhengxian Yang ，Xiaoxu Zheng ，Xinjing Gao ，Qing Zeng ，Chuang Yang ，Jie Luo ，Chaoqun Zhan ，and Yanqin Lin.The Journal of Physical Chemistry Letters 2023 14 (14) ，3397-3402

[2] Tianyu Qiu ，Wenjing Liao ，Yihui Huang ，Jinyu Wu ，Di Guo ，Dongbao Liu ，Xin Wang ，Jian-Feng Cai ，Bingwen Hu ，Xiaobo Qu ，An Automatic Denoising Method for NMR Spectroscopy Based on Low-Rank Hankel Model ，IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement ，70: 1-12 ，2021.

[3] https://github.com/zetane

[4] http://www.youtube.com/watch？feature=player_embedded&v=qtGEB-TtEP4