Dlaczego musimy spłaszczać obrazy przed przekazaniem ich przez sieć?
Spłaszczanie obrazów przed przekazaniem ich przez sieć neuronową jest kluczowym krokiem we wstępnym przetwarzaniu danych obrazu. Ten proces polega na przekształceniu dwuwymiarowego obrazu w jednowymiarową tablicę. Głównym powodem spłaszczania obrazów jest przekształcenie danych wejściowych w format, który może być łatwo zrozumiany i przetworzony przez sieć neuronową.
Opisz architekturę modelu sieci neuronowej używanego do klasyfikacji tekstu w TensorFlow.
Architektura modelu sieci neuronowej używanego do klasyfikacji tekstu w TensorFlow jest kluczowym elementem w projektowaniu efektywnego i dokładnego systemu. Klasyfikacja tekstu jest podstawowym zadaniem w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i polega na przypisywaniu predefiniowanych kategorii lub etykiet do danych tekstowych. TensorFlow, popularna platforma uczenia maszynowego typu open source, zapewnia elastyczność
Wyjaśnij architekturę sieci neuronowej użytej w przykładzie, w tym funkcje aktywacji i liczbę jednostek w każdej warstwie.
Architektura sieci neuronowej użytej w przykładzie to sieć neuronowa typu feedforward z trzema warstwami: warstwą wejściową, warstwą ukrytą i warstwą wyjściową. Warstwa wejściowa składa się z 784 jednostek, co odpowiada liczbie pikseli w obrazie wejściowym. Każda jednostka w warstwie wejściowej reprezentuje intensywność