Γιατί πρέπει να ισοπεδώνουμε τις εικόνες πριν τις περάσουμε από το δίκτυο;
Η ισοπέδωση των εικόνων πριν από τη διέλευση τους μέσω ενός νευρωνικού δικτύου είναι ένα κρίσιμο βήμα στην προεπεξεργασία δεδομένων εικόνας. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη μετατροπή μιας δισδιάστατης εικόνας σε έναν μονοδιάστατο πίνακα. Ο κύριος λόγος για την ισοπέδωση των εικόνων είναι η μετατροπή των δεδομένων εισόδου σε μια μορφή που μπορεί να γίνει εύκολα κατανοητή και να υποβληθεί σε επεξεργασία από το νευρικό
Περιγράψτε την αρχιτεκτονική του μοντέλου νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση κειμένου στο TensorFlow.
Η αρχιτεκτονική του μοντέλου νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση κειμένου στο TensorFlow είναι ένα κρίσιμο συστατικό για το σχεδιασμό ενός αποτελεσματικού και ακριβούς συστήματος. Η ταξινόμηση κειμένου είναι μια θεμελιώδης εργασία στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και περιλαμβάνει την αντιστοίχιση προκαθορισμένων κατηγοριών ή ετικετών σε δεδομένα κειμένου. Το TensorFlow, ένα δημοφιλές πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα, παρέχει ένα ευέλικτο
Εξηγήστε την αρχιτεκτονική του νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται στο παράδειγμα, συμπεριλαμβανομένων των συναρτήσεων ενεργοποίησης και του αριθμού των μονάδων σε κάθε επίπεδο.
Η αρχιτεκτονική του νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται στο παράδειγμα είναι ένα νευρωνικό δίκτυο τροφοδοσίας με τρία επίπεδα: ένα στρώμα εισόδου, ένα κρυφό στρώμα και ένα στρώμα εξόδου. Το επίπεδο εισόδου αποτελείται από 784 μονάδες, που αντιστοιχεί στον αριθμό των pixel στην εικόνα εισόδου. Κάθε μονάδα στο επίπεδο εισόδου αντιπροσωπεύει την ένταση