Bakit kailangan nating i-flatten ang mga larawan bago ipasa ang mga ito sa network?
Ang pag-flatte ng mga imahe bago ipasa ang mga ito sa isang neural network ay isang mahalagang hakbang sa preprocessing ng data ng imahe. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pag-convert ng isang two-dimensional na imahe sa isang one-dimensional na array. Ang pangunahing dahilan para sa pag-flatte ng mga imahe ay upang baguhin ang input data sa isang format na madaling maunawaan at maproseso ng neural
Ilarawan ang arkitektura ng modelo ng neural network na ginagamit para sa pag-uuri ng teksto sa TensorFlow.
Ang arkitektura ng modelo ng neural network na ginagamit para sa pag-uuri ng teksto sa TensorFlow ay isang mahalagang bahagi sa pagdidisenyo ng isang epektibo at tumpak na sistema. Ang pag-uuri ng teksto ay isang pangunahing gawain sa natural na pagpoproseso ng wika (NLP) at kinapapalooban ng pagtatalaga ng mga paunang natukoy na kategorya o mga label sa textual na data. Ang TensorFlow, isang sikat na open-source machine learning framework, ay nagbibigay ng flexible
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pag-uuri ng teksto sa TensorFlow, Pagdidisenyo ng isang neural network, Pagsusuri sa pagsusulit
Ipaliwanag ang arkitektura ng neural network na ginamit sa halimbawa, kasama ang mga activation function at bilang ng mga unit sa bawat layer.
Ang arkitektura ng neural network na ginamit sa halimbawa ay isang feedforward neural network na may tatlong layer: isang input layer, isang hidden layer, at isang output layer. Ang input layer ay binubuo ng 784 units, na tumutugma sa bilang ng mga pixel sa input image. Ang bawat yunit sa input layer ay kumakatawan sa intensity