لماذا نحتاج إلى تسوية الصور قبل تمريرها عبر الشبكة؟
يعد تسطيح الصور قبل تمريرها عبر شبكة عصبية خطوة حاسمة في المعالجة المسبقة لبيانات الصورة. تتضمن هذه العملية تحويل صورة ثنائية الأبعاد إلى مصفوفة أحادية البعد. السبب الرئيسي لتسوية الصور هو تحويل بيانات الإدخال إلى تنسيق يمكن فهمه ومعالجته بسهولة بواسطة الجهاز العصبي.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, الشبكة العصبية, بناء الشبكة العصبية, مراجعة الامتحان
وصف بنية نموذج الشبكة العصبية المستخدم لتصنيف النص في TensorFlow.
تعد بنية نموذج الشبكة العصبية المستخدم لتصنيف النص في TensorFlow مكونًا مهمًا في تصميم نظام فعال ودقيق. يعد تصنيف النص مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ويتضمن تعيين فئات أو تسميات محددة مسبقًا للبيانات النصية. يوفر TensorFlow ، وهو إطار عمل تعليمي آلي شائع مفتوح المصدر ، إطارًا مرنًا
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, تصنيف النص باستخدام TensorFlow, تصميم شبكة عصبية, مراجعة الامتحان
اشرح بنية الشبكة العصبية المستخدمة في المثال ، بما في ذلك وظائف التنشيط وعدد الوحدات في كل طبقة.
بنية الشبكة العصبية المستخدمة في المثال عبارة عن شبكة عصبية تلقائية ذات ثلاث طبقات: طبقة إدخال وطبقة مخفية وطبقة إخراج. تتكون طبقة الإدخال من 784 وحدة ، وهو ما يتوافق مع عدد وحدات البكسل في الصورة المدخلة. تمثل كل وحدة في طبقة الإدخال الكثافة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, بناء شبكة عصبية لأداء التصنيف, مراجعة الامتحان