ولې موږ اړتیا لرو چې عکسونه د شبکې له لارې تیرولو دمخه فلیټ کړو؟
د عصبي شبکې له لارې تیرولو دمخه د عکسونو فلیټ کول د عکس ډیټا دمخه پروسس کولو کې یو مهم ګام دی. پدې پروسه کې د دوه اړخیز عکس بدلول په یو ابعادي صف کې شامل دي. د عکسونو د فلیټ کولو لومړنی دلیل دا دی چې د ان پټ ډیټا په داسې شکل بدل کړي چې د عصبي لخوا په اسانۍ پوهیدل او پروسس کیدی شي.
د عصبي شبکې ماډل جوړښت تشریح کړئ چې په TensorFlow کې د متن طبقه بندي لپاره کارول کیږي.
د عصبي شبکې ماډل جوړښت چې په TensorFlow کې د متن طبقه بندي لپاره کارول کیږي د مؤثره او دقیق سیسټم ډیزاین کولو کې یوه مهمه برخه ده. د متن طبقه بندي د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز کار دی او د متن معلوماتو ته د مخکینۍ تعریف شوي کټګوریو یا لیبلونو ټاکل شامل دي. TensorFlow، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې یو مشهور چوکاټ، یو انعطاف وړ چمتو کوي
د عصبي شبکې جوړښت تشریح کړئ چې په مثال کې کارول کیږي، په شمول په هر پرت کې د فعالیت فعالیت او د واحدونو شمیر.
د عصبي شبکې جوړښت چې په مثال کې کارول کیږي د فیډفورډ عصبي شبکه ده چې درې پرتونه لري: د ننوتلو پرت، پټ پرت، او د محصول پرت. د ننوت طبقه د 784 واحدونو څخه جوړه ده، کوم چې د ان پټ عکس کې د پکسلونو شمیر سره سمون لري. د ان پټ پرت کې هر واحد د شدت استازیتوب کوي