हामीले छविहरूलाई नेटवर्क मार्फत पास गर्नु अघि किन समतल गर्न आवश्यक छ?
तस्बिरहरूलाई न्यूरल नेटवर्क मार्फत पास गर्नु अघि समतल पार्नु छवि डेटाको पूर्व-प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण चरण हो। यो प्रक्रियामा दुई-आयामी छविलाई एक-आयामी एरेमा रूपान्तरण गर्न समावेश छ। तस्बिरहरू सपाट गर्नुको मुख्य कारण भनेको इनपुट डाटालाई सजिलैसँग बुझ्न र प्रशोधन गर्न सकिने ढाँचामा रूपान्तरण गर्नु हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तंत्रिका नेटवर्क, निर्माण न्यूरल नेटवर्क, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow मा पाठ वर्गीकरणको लागि प्रयोग गरिएको न्यूरल नेटवर्क मोडेलको वास्तुकलाको वर्णन गर्नुहोस्।
TensorFlow मा पाठ वर्गीकरण को लागी प्रयोग गरिएको न्यूरल नेटवर्क मोडेल को वास्तुकला एक प्रभावकारी र सही प्रणाली को डिजाइन मा एक महत्वपूर्ण घटक हो। पाठ वर्गीकरण प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत कार्य हो र यसले पाठ्य डेटामा पूर्वनिर्धारित कोटीहरू वा लेबलहरू तोक्न समावेश गर्दछ। TensorFlow, एक लोकप्रिय खुला स्रोत मेसिन लर्निंग फ्रेमवर्क, एक लचिलो प्रदान गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोसँग पाठ वर्गीकरण, एक न्यूरल नेटवर्क डिजाईन गर्दै, परीक्षा समीक्षा
सक्रियता कार्यहरू र प्रत्येक तहमा एकाइहरूको संख्या सहित उदाहरणमा प्रयोग गरिएको न्यूरल नेटवर्कको वास्तुकलाको व्याख्या गर्नुहोस्।
उदाहरणमा प्रयोग गरिएको न्यूरल नेटवर्कको वास्तुकला तीन तहहरू सहितको फिडफोरवर्ड न्यूरल नेटवर्क हो: एक इनपुट तह, लुकेको तह, र आउटपुट तह। इनपुट तहमा 784 एकाइहरू हुन्छन्, जुन इनपुट छविमा पिक्सेलहरूको संख्यासँग मेल खान्छ। इनपुट तहमा प्रत्येक एकाइले तीव्रता प्रतिनिधित्व गर्दछ