Per què hem d'aplanar les imatges abans de passar-les per la xarxa?
Aplanar les imatges abans de passar-les per una xarxa neuronal és un pas crucial en el preprocessament de les dades d'imatge. Aquest procés implica convertir una imatge bidimensional en una matriu unidimensional. La raó principal per aplanar les imatges és transformar les dades d'entrada en un format que el neuronal pugui entendre i processar fàcilment.
Descriu l'arquitectura del model de xarxa neuronal utilitzat per a la classificació de textos a TensorFlow.
L'arquitectura del model de xarxa neuronal utilitzat per a la classificació de text a TensorFlow és un component crucial per dissenyar un sistema eficaç i precís. La classificació de textos és una tasca fonamental en el processament del llenguatge natural (NLP) i implica l'assignació de categories o etiquetes predefinides a les dades textuals. TensorFlow, un popular marc d'aprenentatge automàtic de codi obert, ofereix un sistema flexible
Expliqueu l'arquitectura de la xarxa neuronal utilitzada a l'exemple, incloses les funcions d'activació i el nombre d'unitats de cada capa.
L'arquitectura de la xarxa neuronal utilitzada a l'exemple és una xarxa neuronal de feedforward amb tres capes: una capa d'entrada, una capa oculta i una capa de sortida. La capa d'entrada consta de 784 unitats, que correspon al nombre de píxels de la imatge d'entrada. Cada unitat de la capa d'entrada representa la intensitat