Görüntüleri ağdan geçirmeden önce neden düzleştirmemiz gerekiyor?
Görüntüleri bir sinir ağından geçirmeden önce düzleştirmek, görüntü verilerinin ön işlenmesinde çok önemli bir adımdır. Bu işlem, iki boyutlu bir görüntünün tek boyutlu bir diziye dönüştürülmesini içerir. Görüntüleri düzleştirmenin birincil nedeni, girdi verilerini sinir sistemi tarafından kolayca anlaşılabilecek ve işlenebilecek bir formata dönüştürmektir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme, Sinir ağı, Sinir ağı kurmak, Sınav incelemesi
TensorFlow'da metin sınıflandırması için kullanılan sinir ağı modelinin mimarisini tanımlayın.
TensorFlow'da metin sınıflandırması için kullanılan sinir ağı modelinin mimarisi, etkili ve doğru bir sistem tasarlamada çok önemli bir bileşendir. Metin sınıflandırma, doğal dil işlemede (NLP) temel bir görevdir ve metin verilerine önceden tanımlanmış kategoriler veya etiketler atamayı içerir. Popüler bir açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesi olan TensorFlow, esnek bir
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow ile metin sınıflandırması, Bir sinir ağı tasarlamak, Sınav incelemesi
Aktivasyon fonksiyonları ve her katmandaki birim sayısı dahil olmak üzere örnekte kullanılan sinir ağının mimarisini açıklayın.
Örnekte kullanılan sinir ağının mimarisi, üç katmanlı ileri beslemeli bir sinir ağıdır: bir giriş katmanı, bir gizli katman ve bir çıkış katmanı. Giriş katmanı, giriş görüntüsündeki piksel sayısına karşılık gelen 784 birimden oluşur. Giriş katmanındaki her birim yoğunluğu temsil eder.