Proč potřebujeme obrázky před průchodem sítí srovnat?
Zploštění snímků před jejich průchodem neuronovou sítí je zásadním krokem v předzpracování obrazových dat. Tento proces zahrnuje převod dvourozměrného obrazu na jednorozměrné pole. Primárním důvodem pro zploštění obrázků je transformace vstupních dat do formátu, který lze snadno pochopit a zpracovat neurálním systémem.
Popište architekturu modelu neuronové sítě používaného pro klasifikaci textu v TensorFlow.
Architektura modelu neuronové sítě používaného pro klasifikaci textu v TensorFlow je klíčovou součástí při navrhování efektivního a přesného systému. Klasifikace textu je základním úkolem při zpracování přirozeného jazyka (NLP) a zahrnuje přiřazování předem definovaných kategorií nebo štítků k textovým datům. TensorFlow, populární open-source systém strojového učení, poskytuje flexibilní
Vysvětlete architekturu neuronové sítě použitou v příkladu, včetně aktivačních funkcí a počtu jednotek v každé vrstvě.
Architektura neuronové sítě použitá v příkladu je dopředná neuronová síť se třemi vrstvami: vstupní vrstva, skrytá vrstva a výstupní vrstva. Vstupní vrstva se skládá ze 784 jednotek, což odpovídá počtu pixelů ve vstupním obrázku. Každá jednotka ve vstupní vrstvě představuje intenzitu