Зашто морамо да изравнамо слике пре него што их прођемо кроз мрежу?
Изравнавање слика пре њиховог проласка кроз неуронску мрежу је кључни корак у претходној обради података о слици. Овај процес укључује претварање дводимензионалне слике у једнодимензионални низ. Примарни разлог за изравнавање слика је трансформација улазних података у формат који се може лако разумети и обрадити неуронским
Опишите архитектуру модела неуронске мреже који се користи за класификацију текста у ТенсорФлов-у.
Архитектура модела неуронске мреже која се користи за класификацију текста у ТенсорФлов-у је кључна компонента у дизајнирању ефикасног и тачног система. Класификација текста је основни задатак у обради природног језика (НЛП) и укључује додељивање унапред дефинисаних категорија или ознака текстуалним подацима. ТенсорФлов, популарни оквир за машинско учење отвореног кода, пружа флексибилност
Објасните архитектуру неуронске мреже коришћене у примеру, укључујући функције активације и број јединица у сваком слоју.
Архитектура неуронске мреже коришћена у примеру је неуронска мрежа унапред са три слоја: улазни слој, скривени слој и излазни слој. Улазни слој се састоји од 784 јединице, што одговара броју пиксела на улазној слици. Свака јединица у улазном слоју представља интензитет