Miks peame pildid enne võrgu kaudu edastamist tasaseks tegema?
Piltide tasandamine enne nende läbimist närvivõrgust on pildiandmete eeltöötluse oluline samm. See protsess hõlmab kahemõõtmelise kujutise teisendamist ühemõõtmeliseks massiiviks. Piltide lamestamise peamine põhjus on sisendandmete teisendamine vormingusse, mida närvisüsteem saab hõlpsasti mõista ja töödelda.
Kirjeldage TensorFlow teksti klassifitseerimiseks kasutatava närvivõrgu mudeli arhitektuuri.
TensorFlow teksti klassifitseerimiseks kasutatava närvivõrgu mudeli arhitektuur on tõhusa ja täpse süsteemi kujundamisel ülioluline komponent. Teksti klassifitseerimine on loomuliku keele töötlemise (NLP) põhiülesanne ja see hõlmab tekstiandmetele eelnevalt määratletud kategooriate või siltide määramist. TensorFlow, populaarne avatud lähtekoodiga masinõpperaamistik, pakub paindlikku
Selgitage näites kasutatud närvivõrgu arhitektuuri, sealhulgas aktiveerimisfunktsioone ja üksuste arvu igas kihis.
Näites kasutatud närvivõrgu arhitektuur on edasisuunaline närvivõrk, millel on kolm kihti: sisendkiht, peidetud kiht ja väljundkiht. Sisendkiht koosneb 784 ühikust, mis vastab sisendpildi pikslite arvule. Iga sisendkihi üksus tähistab intensiivsust