Защо трябва да изравняваме изображенията, преди да ги прекараме през мрежата?
Изравняването на изображения преди преминаването им през невронна мрежа е решаваща стъпка в предварителната обработка на данните за изображения. Този процес включва преобразуване на двуизмерно изображение в едноизмерен масив. Основната причина за изравняването на изображенията е да се трансформират входните данни във формат, който може лесно да бъде разбран и обработен от невронните
Опишете архитектурата на модела на невронна мрежа, използван за класифициране на текст в TensorFlow.
Архитектурата на модела на невронната мрежа, използван за класифициране на текст в TensorFlow, е решаващ компонент при проектирането на ефективна и точна система. Класификацията на текст е основна задача при обработката на естествен език (NLP) и включва присвояване на предварително определени категории или етикети на текстови данни. TensorFlow, популярна рамка за машинно обучение с отворен код, предоставя гъвкава
Обяснете архитектурата на невронната мрежа, използвана в примера, включително функциите за активиране и броя на единиците във всеки слой.
Архитектурата на невронната мрежа, използвана в примера, е невронна мрежа с предварителна връзка с три слоя: входен слой, скрит слой и изходен слой. Входният слой се състои от 784 единици, което съответства на броя на пикселите във входното изображение. Всяка единица във входния слой представлява интензитета