24 промпта для схем нейронных сетей: архитектуры для статей (2026)

Держите эту строку под рукой — каждый промпт ниже следует ей, и вы можете подставить свою модель, когда захотите нарисовать нейронную сеть онлайн.

Как получить чистые фигуры архитектур

• Перечисляйте слои по порядку, с явными входом и выходом, чтобы поток данных был однозначным.
• Запрашивайте размеры тензоров (например, «подпиши размеры карт признаков» или «проставь выходные размерности»), когда нужна строгая фигура архитектуры модели.
• Называйте блоки — «multi-head attention», «остаточный блок», «skip-connection» — чтобы каждый был отрисован отчётливо.
• Указывайте направление. Слева направо — конвенция для схемы архитектуры для статей; сверху вниз сохраняет читаемость очень глубоких стеков.
• Держите текст внутри фигуры коротким. Детали выносите в подпись к рисунку, а не внутрь схемы.
• Итерируйте, не начинайте заново. Дорабатывайте фразой «добавь batch-norm после каждой свёртки» вместо переписывания всего промпта.

Свёрточные сети (CNN, ResNet, U-Net)

Фигуры CNN — самая востребованная схема архитектуры глубокого обучения и самая лёгкая для перегруза, потому что стек свёртка/пулинг и меняющиеся размеры карт признаков должны быть подписаны аккуратно. Начните с полного классификатора, затем переходите к остаточным блокам и сегментационным сетям.

1. Нарисуй схему архитектуры CNN от входного изображения через стек свёрточных и пулинговых слоёв до выравнивания, двух полносвязных слоёв и классификатора softmax; подпиши размер карты признаков на каждом этапе (например, 224×224×3 → 112×112×64) и данные, текущие слева направо.
2. Нарисуй остаточный блок ResNet, показывающий skip-связь (тождественную), добавляемую обратно к двухслойному свёрточному пути, с чётко подписанными операцией сложения, ReLU и batch-norm.
3. Нарисуй схему U-Net с её сжимающим энкодером, расширяющим декодером и skip-связями, соединяющими соответствующие уровни; подпиши понижение и повышение разрешения, «бутылочное горлышко» и выходную маску сегментации.
4. Нарисуй блок глубинно-разделимой свёртки (в стиле MobileNet), сопоставив его со стандартной свёрткой, подписав глубинный и поточечный этапы и экономию параметров.
5. Нарисуй визуальный бэкбон с пирамидой признаков (FPN): CNN, производящая многомасштабные карты признаков, объединяемые сверху вниз с латеральными связями, с подписью каждого уровня.

Трансформеры и внимание

Схема архитектуры трансформера теперь самая искомая фигура нейросети благодаря LLM и ViT. Эти промпты охватывают полный стек энкодер-декодер, отдельный блок внимания и сопоставление «только энкодер vs только декодер».

6. Нарисуй полную архитектуру трансформера со стеками блоков энкодера и декодера: входные эмбеддинги плюс позиционное кодирование, multi-head self-attention, feed-forward подслои, остаточные связи add-and-norm, маскированное внимание в декодере и финальный линейный слой с softmax на выходе.
7. Нарисуй отдельный блок multi-head self-attention, показывающий запросы (queries), ключи (keys) и значения (values), масштабированное скалярное произведение внимания, softmax и конкатенацию голов, с проставленными размерами тензоров.
8. Нарисуй визуальный трансформер (ViT), разбивающий входное изображение на патчи фиксированного размера, линейно встраивающий их, добавляющий class-токен спереди, добавляющий позиционные кодировки и пропускающий их через энкодер трансформера к классификационной голове.
9. Нарисуй рядом трансформер «только энкодер» (в стиле BERT) и трансформер «только декодер» (в стиле GPT), подписав различие в маскировании внимания и типичную задачу для каждого.
10. Нарисуй шаг позиционного кодирования отдельно: последовательность эмбеддингов токенов суммируется с синусоидальными позиционными векторами, чётко подписанная.

Рекуррентные и последовательностные модели (RNN, LSTM, seq2seq)

Схема RNN/LSTM должна чётко показывать время — либо развёрнутой по временным шагам, либо как одна ячейка с гейтами. Эти промпты покрывают оба варианта, плюс классическую последовательностную модель энкодер-декодер.

11. Нарисуй рекуррентную нейронную сеть, развёрнутую по четырём временным шагам, со входом, скрытым состоянием и выходом на каждом шаге и стрелкой скрытого состояния, передающейся от одного шага к следующему, всё подписано.
12. Нарисуй одну ячейку LSTM, показывающую входной гейт, забывающий гейт и выходной гейт, кандидатные значения, состояние ячейки, проходящее по верху, и умножения гейтов, с подписью каждого компонента.
13. Нарисуй ячейку GRU, сопоставив её с ячейкой LSTM, подписав гейты обновления и сброса и отметив отсутствие отдельного состояния ячейки.
14. Нарисуй модель «последовательность-в-последовательность» с RNN-энкодером, сжимающим вход в контекстный вектор, и RNN-декодером, генерирующим выходную последовательность, с подписанной связью внимания между ними.
15. Нарисуй двунаправленную RNN, обрабатывающую последовательность вперёд и назад, с двумя потоками скрытого состояния, конкатенируемыми на каждом временном шаге.

Классические и генеративные модели (MLP, автоэнкодер, GAN, диффузия)

От учебниковой схемы MLP до современных генеративных сетей — они идеальны для преподавания и раздела с обзором в статье.

16. Нарисуй полносвязную сеть прямого распространения (MLP) со входным слоем, двумя скрытыми слоями и выходным слоем, показывающую плотные связи между нейронами и подписывающую число нейронов в каждом слое.
17. Нарисуй автоэнкодер с энкодером, сужающим вход до латентного «бутылочного горлышка», и симметричным декодером, восстанавливающим вход, подписав сжатие и размерность латентного пространства.
18. Нарисуй вариационный автоэнкодер (VAE), показывающий энкодер, производящий среднее и дисперсию, сэмплированный латентный вектор через трюк репараметризации и реконструкцию декодером.
19. Нарисуй GAN с генератором, превращающим вектор шума в фейковый образец, и дискриминатором, классифицирующим реальное vs фейковое, с подписанными состязательным циклом обучения и двумя сигналами потерь.
20. Нарисуй прямой процесс зашумления и обратный процесс шумоподавления диффузионной модели как поток слева направо, подписав расписание шума и U-Net-шумоподавитель на каждом обратном шаге.

Сквозные ML-пайплайны

Чистая схема ML-пайплайна показывает всю систему, а не только модель — идеальна для фигуры методов или обзора системы в статье или отчёте.

21. Нарисуй сквозной пайплайн машинного обучения как поток слева направо: сбор данных, предобработка, инженерия признаков, обучение модели, оценка и развёртывание, с петлёй обратной связи мониторинга, возвращающейся к сбору данных, с подписью каждого этапа.
22. Нарисуй систему RAG (генерация с дополнением через поиск): пользовательский запрос, шаг эмбеддинга, ретривер по векторной базе данных, извлечённый контекст и LLM, генерирующая обоснованный ответ, нарисованные слева направо.
23. Нарисуй жизненный цикл MLOps как петлю: версионирование данных, отслеживание экспериментов, обучение модели, CI/CD, развёртывание и мониторинг, с обнаружением дрейфа, запускающим переобучение.
24. Нарисуй архитектуру обслуживания модели: запросы клиента, попадающие на балансировщик нагрузки, сервер инференса с батчингом, GPU-реплика модели и хранилище признаков, с аннотациями задержек.

Типичные ошибки (и как их исправить)

• Неподписанные или неверно подписанные блоки. Решение: перечислите точные названия в промпте («подпиши conv1, pool1, fc1, softmax»). Переспросите с «исправь 'attetion' на 'multi-head attention'».
• Отсутствующие или неверные размеры тензоров. Решение: явно запросите «подпиши размер карты признаков на каждом этапе» и дайте входной размер, чтобы цепочка оставалась согласованной.
• Неоднозначный поток данных. Решение: попросите «поток данных слева направо со стрелками», чтобы читатель знал, в какую сторону движутся тензоры.
• Искажённый текст (типично для универсального ИИ-генератора изображений). Решение: SciDraw AI отрисовывает чистые подписи без засечек — при необходимости переспросите точную формулировку, если какой-то токен выглядит не так.
• Перегруженный стек. Решение: попросите «свернуть повторяющиеся блоки в один подписанный ×N» или разбить фигуру на панели.

Экспорт и использование фигур архитектур

Когда фигура выглядит правильно, экспортируйте её в редактируемый SVG или PowerPoint (PPTX) либо скачайте изображение в высоком разрешении для рукописи, слайдов или постера. Нужно исправить название слоя, опечатку или перевести подпись? См. как редактировать текст и подписи в ИИ-фигуре. Нужна другая цветовая схема — под стиль журнала или безопасную для дальтоников палитру? См. как перекрасить научную схему.

Часто задаваемые вопросы

Какой генератор схем нейронных сетей лучший? Генератор схем нейронных сетей от SciDraw AI создан для готовых к статье схем архитектур глубокого обучения — CNN, трансформеров, RNN/LSTM, MLP, U-Net, GAN и ML-пайплайнов — с чистыми подписанными блоками, размерами тензоров и редактируемым экспортом в SVG/PPTX.

Как нарисовать схему архитектуры CNN с помощью ИИ? Опишите слои по порядку (вход → стек свёртка/пулинг → выравнивание → полносвязный → softmax) и попросите размеры карт признаков на каждом этапе, затем сгенерируйте. Используйте промпт №1 выше как отправную точку и доработайте подписи.

Можно ли нарисовать нейронную сеть онлайн бесплатно? Да — вы можете начать генерировать схемы нейронных сетей бесплатно, а затем перейти на платный план для большего числа кредитов и редактируемого экспорта в SVG/PPTX для ваших фигур.

Это хороший способ сделать схему архитектуры трансформера для статей? Да. Опишите стеки энкодера/декодера, внимание и слои add-and-norm, сгенерируйте, затем экспортируйте в векторный формат и вставьте прямо в рукопись на LaTeX или Word.

Достаточно ли точны фигуры для публикации? Они рассчитаны на результат, готовый к статье, но всегда проверяйте порядок слоёв, размеры и подписи для вашей конкретной модели и исправляйте всё перед отправкой.

Начните создавать

Выберите любой промпт выше, вставьте его в генератор схем нейронных сетей и доработайте в редакторе SciDraw AI, пока он не будет соответствовать вашей модели. От простого MLP до полного трансформера — ваша следующая фигура архитектуры в одном предложении от вас.