Чому нам потрібно зрівняти зображення перед тим, як передати їх через мережу?
Зведення зображень перед пропусканням їх через нейронну мережу є вирішальним кроком у попередній обробці даних зображення. Цей процес передбачає перетворення двовимірного зображення в одновимірний масив. Основна причина вирівнювання зображень полягає в перетворенні вхідних даних у формат, який можна легко зрозуміти й обробити нейронними
Опишіть архітектуру моделі нейронної мережі, що використовується для класифікації тексту в TensorFlow.
Архітектура моделі нейронної мережі, яка використовується для класифікації тексту в TensorFlow, є ключовим компонентом у розробці ефективної та точної системи. Класифікація тексту є фундаментальним завданням у обробці природної мови (NLP) і передбачає призначення попередньо визначених категорій або міток текстовим даним. TensorFlow, популярний фреймворк машинного навчання з відкритим кодом, забезпечує гнучкість
Поясніть архітектуру нейронної мережі, яка використовується в прикладі, включаючи функції активації та кількість одиниць на кожному рівні.
Архітектура нейронної мережі, яка використовується в прикладі, є прямою нейронною мережею з трьома рівнями: вхідним, прихованим і вихідним. Вхідний шар складається з 784 одиниць, що відповідає кількості пікселів у вхідному зображенні. Кожна одиниця у вхідному шарі представляє інтенсивність