Por que precisamos achatar as imagens antes de passá-las pela rede?
Achatar as imagens antes de passá-las por uma rede neural é uma etapa crucial no pré-processamento dos dados da imagem. Este processo envolve a conversão de uma imagem bidimensional em uma matriz unidimensional. A principal razão para achatar imagens é transformar os dados de entrada em um formato que possa ser facilmente entendido e processado pelo neural.
Descrever a arquitetura do modelo de rede neural usado para classificação de texto no TensorFlow.
A arquitetura do modelo de rede neural usado para classificação de texto no TensorFlow é um componente crucial na concepção de um sistema eficaz e preciso. A classificação de texto é uma tarefa fundamental no processamento de linguagem natural (NLP) e envolve a atribuição de categorias ou rótulos predefinidos a dados textuais. O TensorFlow, uma popular estrutura de aprendizado de máquina de código aberto, fornece uma solução flexível
Explique a arquitetura da rede neural usada no exemplo, incluindo as funções de ativação e o número de unidades em cada camada.
A arquitetura da rede neural usada no exemplo é uma rede neural feedforward com três camadas: uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. A camada de entrada consiste em 784 unidades, o que corresponde ao número de pixels na imagem de entrada. Cada unidade na camada de entrada representa a intensidade