చిత్రాలను నెట్వర్క్ ద్వారా పంపే ముందు మనం వాటిని ఎందుకు చదును చేయాలి?
చిత్రాలను న్యూరల్ నెట్వర్క్ ద్వారా పంపించే ముందు వాటిని చదును చేయడం అనేది ఇమేజ్ డేటా యొక్క ప్రీప్రాసెసింగ్లో కీలకమైన దశ. ఈ ప్రక్రియలో రెండు డైమెన్షనల్ ఇమేజ్ని ఒక డైమెన్షనల్ అర్రేగా మార్చడం జరుగుతుంది. చిత్రాలను చదును చేయడానికి ప్రాథమిక కారణం ఇన్పుట్ డేటాను సులభంగా అర్థం చేసుకోగలిగే మరియు ప్రాసెస్ చేయగల ఫార్మాట్లోకి మార్చడం.
TensorFlowలో టెక్స్ట్ వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ నిర్మాణాన్ని వివరించండి.
TensorFlowలో టెక్స్ట్ వర్గీకరణ కోసం ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ సమర్థవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన సిస్టమ్ను రూపొందించడంలో కీలకమైన భాగం. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)లో టెక్స్ట్ వర్గీకరణ అనేది ఒక ప్రాథమిక పని మరియు టెక్స్ట్యువల్ డేటాకు ముందే నిర్వచించబడిన వర్గాలు లేదా లేబుల్లను కేటాయించడం. TensorFlow, ఒక ప్రముఖ ఓపెన్-సోర్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్, సౌకర్యవంతమైన అందిస్తుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, టెన్సార్ఫ్లోతో వచన వర్గీకరణ, న్యూరల్ నెట్వర్క్ రూపకల్పన, పరీక్ష సమీక్ష
ప్రతి లేయర్లోని యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు మరియు యూనిట్ల సంఖ్యతో సహా ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన న్యూరల్ నెట్వర్క్ నిర్మాణాన్ని వివరించండి.
ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన న్యూరల్ నెట్వర్క్ యొక్క నిర్మాణం మూడు లేయర్లతో కూడిన ఫీడ్ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్: ఇన్పుట్ లేయర్, హిడెన్ లేయర్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్. ఇన్పుట్ లేయర్ 784 యూనిట్లను కలిగి ఉంటుంది, ఇది ఇన్పుట్ ఇమేజ్లోని పిక్సెల్ల సంఖ్యకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. ఇన్పుట్ లేయర్లోని ప్రతి యూనిట్ తీవ్రతను సూచిస్తుంది