네트워크를 통과하기 전에 이미지를 병합해야 하는 이유는 무엇입니까?
일요일, 13 8 월 2023
by EITCA 아카데미
신경망을 통과하기 전에 이미지를 평면화하는 것은 이미지 데이터 전처리에서 중요한 단계입니다. 이 프로세스에는 XNUMX차원 이미지를 XNUMX차원 배열로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이미지를 병합하는 주된 이유는 입력 데이터를 신경망에서 쉽게 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다.
TensorFlow에서 텍스트 분류에 사용되는 신경망 모델의 아키텍처를 설명합니다.
토요일, 05 8 월 2023
by EITCA 아카데미
TensorFlow에서 텍스트 분류에 사용되는 신경망 모델의 아키텍처는 효과적이고 정확한 시스템을 설계하는 데 중요한 구성 요소입니다. 텍스트 분류는 자연어 처리(NLP)의 기본 작업이며 사전 정의된 범주 또는 레이블을 텍스트 데이터에 할당하는 것과 관련됩니다. 인기 있는 오픈 소스 기계 학습 프레임워크인 TensorFlow는 유연한
활성화 함수 및 각 계층의 단위 수를 포함하여 예제에 사용된 신경망의 아키텍처를 설명합니다.
토요일, 05 8 월 2023
by EITCA 아카데미
예제에 사용된 신경망의 아키텍처는 입력 계층, 숨겨진 계층 및 출력 계층의 세 계층이 있는 피드포워드 신경망입니다. 입력 레이어는 입력 이미지의 픽셀 수에 해당하는 784개의 단위로 구성됩니다. 입력 레이어의 각 단위는 강도를 나타냅니다.