چرا باید تصاویر را قبل از عبور از شبکه مسطح کنیم؟
صاف کردن تصاویر قبل از عبور آنها از طریق یک شبکه عصبی گامی مهم در پیش پردازش داده های تصویر است. این فرآیند شامل تبدیل یک تصویر دو بعدی به یک آرایه یک بعدی است. دلیل اصلی مسطح کردن تصاویر تبدیل داده های ورودی به قالبی است که به راحتی توسط عصبی قابل درک و پردازش باشد.
معماری مدل شبکه عصبی مورد استفاده برای طبقه بندی متن در TensorFlow را شرح دهید.
معماری مدل شبکه عصبی مورد استفاده برای طبقهبندی متن در TensorFlow یک جزء حیاتی در طراحی یک سیستم موثر و دقیق است. طبقهبندی متن یک کار اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است و شامل تخصیص دستهها یا برچسبهای از پیش تعریفشده به دادههای متنی است. TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز محبوب، انعطاف پذیری را ارائه می دهد
معماری شبکه عصبی مورد استفاده در مثال را شامل توابع فعال سازی و تعداد واحدها در هر لایه توضیح دهید.
معماری شبکه عصبی مورد استفاده در مثال یک شبکه عصبی پیشخور با سه لایه است: یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی. لایه ورودی از 784 واحد تشکیل شده است که با تعداد پیکسل های تصویر ورودی مطابقت دارد. هر واحد در لایه ورودی نشان دهنده شدت است