Kial ni bezonas platigi bildojn antaŭ ol trapasi ilin tra la reto?
Platigi bildojn antaŭ pasi ilin tra neŭrala reto estas decida paŝo en la antaŭprilaborado de bildaj datumoj. Ĉi tiu procezo implikas konverti dudimensian bildon en unudimensian tabelon. La ĉefa kialo de platigado de bildoj estas transformi la enigajn datumojn en formaton, kiu povas esti facile komprenebla kaj prilaborita de la neŭrala.
Priskribu la arkitekturon de la neŭrala reto modelo uzata por tekstklasifiko en TensorFlow.
La arkitekturo de la neŭrala reto-modelo uzita por tekstklasifiko en TensorFlow estas decida komponento en dizajnado de efika kaj preciza sistemo. Tekstoklasifiko estas fundamenta tasko en naturlingva prilaborado (NLP) kaj implikas atribui antaŭdifinitajn kategoriojn aŭ etikedojn al tekstaj datenoj. TensorFlow, populara malfermfonta maŝinlernada kadro, disponigas flekseblan
Klarigu la arkitekturon de la neŭrala reto uzata en la ekzemplo, inkluzive de la aktivigaj funkcioj kaj nombro da unuoj en ĉiu tavolo.
La arkitekturo de la neŭrala reto uzita en la ekzemplo estas plua neŭrala reto kun tri tavoloj: enirtavolo, kaŝita tavolo kaj produktaĵtavolo. La eniga tavolo konsistas el 784 unuoj, kio respondas al la nombro da pikseloj en la eniga bildo. Ĉiu unuo en la eniga tavolo reprezentas la intensecon