De ce trebuie să aplatizăm imaginile înainte de a le trece prin rețea?
Aplatizarea imaginilor înainte de a le trece printr-o rețea neuronală este un pas crucial în preprocesarea datelor de imagine. Acest proces implică conversia unei imagini bidimensionale într-o matrice unidimensională. Motivul principal pentru aplatizarea imaginilor este transformarea datelor de intrare într-un format care poate fi ușor de înțeles și procesat de către neuroni.
Descrieți arhitectura modelului rețelei neuronale utilizate pentru clasificarea textului în TensorFlow.
Arhitectura modelului de rețea neuronală utilizată pentru clasificarea textului în TensorFlow este o componentă crucială în proiectarea unui sistem eficient și precis. Clasificarea textului este o sarcină fundamentală în procesarea limbajului natural (NLP) și implică atribuirea unor categorii sau etichete predefinite datelor textuale. TensorFlow, un cadru popular de învățare automată cu sursă deschisă, oferă o soluție flexibilă
Explicați arhitectura rețelei neuronale utilizate în exemplu, inclusiv funcțiile de activare și numărul de unități din fiecare strat.
Arhitectura rețelei neuronale folosită în exemplu este o rețea neuronală feedforward cu trei straturi: un strat de intrare, un strat ascuns și un strat de ieșire. Stratul de intrare este format din 784 de unități, ceea ce corespunde numărului de pixeli din imaginea de intrare. Fiecare unitate din stratul de intrare reprezintă intensitatea