网络可视化（network visualization），理学-计算机科学技术-计算机应用-可视化与混合现实-可视化与可视分析-信息可视化，帮助用户对数据进行概览，以了解数据中隐藏的模式并做出更好决策的方法。网络数据是最常用的数据类型之一。社交网络上的好友关系、计算机的网络连接关系以及代码中函数调用关系等都组成了网络。网络数据通常用图(graph)来表示。图由一个顶点集合和边集组成。其中每条边连接了图中的两个顶点()。利用网络可视化技术对大量神经元和神经元之间的连边进行可视化，帮助机器学习专家理解复杂的深度神经网络，对训练出现问题的神经网络进行调试，从而对网络的可能优化方向提供思路。现有网络可视化方法可以按照是否考虑网络随时间的变化分为静态和动态两类。图1 节点-链接图图2 邻接矩阵静态网络可视化方法主要包括节点-链接图(node-link diagram)和邻接矩阵(adjacency matrix)。在节点-链接图（图1）中，每个节点表示图中的一个顶点，每条边表示相应顶点之间存在关联。为了生成美观、实用的节点-链接图，需要对图进行合理布局。