Zašto moramo izravnati slike prije nego što ih prođemo kroz mrežu?
Izravnavanje slika prije prolaska kroz neuronsku mrežu je ključni korak u prethodnoj obradi slikovnih podataka. Ovaj proces uključuje pretvaranje dvodimenzionalne slike u jednodimenzionalni niz. Primarni razlog za izravnavanje slika je transformacija ulaznih podataka u format koji može lako razumjeti i obraditi neuronski
Opišite arhitekturu modela neuronske mreže koji se koristi za klasifikaciju teksta u TensorFlow.
Arhitektura modela neuronske mreže koja se koristi za klasifikaciju teksta u TensorFlow-u je ključna komponenta u dizajniranju efikasnog i tačnog sistema. Klasifikacija teksta je osnovni zadatak u obradi prirodnog jezika (NLP) i uključuje dodeljivanje unapred definisanih kategorija ili oznaka tekstualnim podacima. TensorFlow, popularni open-source okvir za mašinsko učenje, pruža fleksibilnost
Objasnite arhitekturu neuronske mreže korištene u primjeru, uključujući aktivacijske funkcije i broj jedinica u svakom sloju.
Arhitektura neuronske mreže koja je korištena u primjeru je neuronska mreža s napredovanjem sa tri sloja: ulazni sloj, skriveni sloj i izlazni sloj. Ulazni sloj se sastoji od 784 jedinice, što odgovara broju piksela na ulaznoj slici. Svaka jedinica u ulaznom sloju predstavlja intenzitet