Perché abbiamo bisogno di appiattire le immagini prima di farle passare attraverso la rete?
L'appiattimento delle immagini prima di farle passare attraverso una rete neurale è un passaggio cruciale nella pre-elaborazione dei dati delle immagini. Questo processo comporta la conversione di un'immagine bidimensionale in un array unidimensionale. Il motivo principale per appiattire le immagini è trasformare i dati di input in un formato che possa essere facilmente compreso ed elaborato dal neurale
Descrivi l'architettura del modello di rete neurale utilizzato per la classificazione del testo in TensorFlow.
L'architettura del modello di rete neurale utilizzato per la classificazione del testo in TensorFlow è un componente cruciale nella progettazione di un sistema efficace e accurato. La classificazione del testo è un compito fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e comporta l'assegnazione di categorie o etichette predefinite ai dati testuali. TensorFlow, un popolare framework di apprendimento automatico open source, fornisce un flessibile
Spiegare l'architettura della rete neurale utilizzata nell'esempio, incluse le funzioni di attivazione e il numero di unità in ogni livello.
L'architettura della rete neurale utilizzata nell'esempio è una rete neurale feedforward con tre livelli: un livello di input, un livello nascosto e un livello di output. Il livello di input è composto da 784 unità, che corrisponde al numero di pixel nell'immagine di input. Ogni unità nel livello di input rappresenta l'intensità