Waarom moet ons beelde platmaak voordat ons dit deur die netwerk stuur?
Om beelde plat te maak voordat dit deur 'n neurale netwerk gestuur word, is 'n deurslaggewende stap in die voorafverwerking van beelddata. Hierdie proses behels die omskakeling van 'n tweedimensionele beeld in 'n eendimensionele skikking. Die primêre rede vir afplatting van beelde is om die invoerdata te omskep in 'n formaat wat maklik deur die neurale verstaan en verwerk kan word
Beskryf die argitektuur van die neurale netwerkmodel wat gebruik word vir teksklassifikasie in TensorFlow.
Die argitektuur van die neurale netwerkmodel wat vir teksklassifikasie in TensorFlow gebruik word, is 'n deurslaggewende komponent in die ontwerp van 'n effektiewe en akkurate stelsel. Teksklassifikasie is 'n fundamentele taak in natuurlike taalverwerking (NLP) en behels die toekenning van voorafbepaalde kategorieë of etikette aan tekstuele data. TensorFlow, 'n gewilde oopbron-masjienleerraamwerk, bied 'n buigsame
Verduidelik die argitektuur van die neurale netwerk wat in die voorbeeld gebruik word, insluitend die aktiveringsfunksies en aantal eenhede in elke laag.
Die argitektuur van die neurale netwerk wat in die voorbeeld gebruik word, is 'n voorwaartse neurale netwerk met drie lae: 'n invoerlaag, 'n versteekte laag en 'n uitsetlaag. Die invoerlaag bestaan uit 784 eenhede, wat ooreenstem met die aantal pixels in die invoerbeeld. Elke eenheid in die invoerlaag verteenwoordig die intensiteit