Napa kita kudu flatten gambar sadurunge nembus menyang jaringan?
Gambar flattening sadurunge ngliwati jaringan saraf minangka langkah penting ing preprocessing data gambar. Proses iki kalebu ngowahi gambar rong dimensi dadi array siji dimensi. Alesan utama kanggo flattening gambar yaiku kanggo ngowahi data input menyang format sing bisa gampang dimangerteni lan diproses dening saraf.
Nerangake arsitektur model jaringan syaraf sing digunakake kanggo klasifikasi teks ing TensorFlow.
Arsitèktur model jaringan syaraf sing digunakake kanggo klasifikasi teks ing TensorFlow minangka komponen penting kanggo ngrancang sistem sing efektif lan akurat. Klasifikasi teks minangka tugas dhasar ing pangolahan basa alami (NLP) lan kalebu nemtokake kategori utawa label sing wis ditemtokake kanggo data teks. TensorFlow, kerangka pembelajaran mesin open-source sing populer, nyedhiyakake fleksibel
Nerangake arsitektur jaringan saraf sing digunakake ing conto kasebut, kalebu fungsi aktivasi lan jumlah unit ing saben lapisan.
Arsitèktur jaringan saraf sing digunakake ing conto kasebut yaiku jaringan saraf feedforward kanthi telung lapisan: lapisan input, lapisan sing didhelikake, lan lapisan output. Lapisan input kasusun saka 784 unit, sing cocog karo jumlah piksel ing gambar input. Saben unit ing lapisan input nggambarake intensitas