ہمیں تصاویر کو نیٹ ورک کے ذریعے منتقل کرنے سے پہلے انہیں چپٹا کرنے کی ضرورت کیوں ہے؟
عصبی نیٹ ورک سے گزرنے سے پہلے تصاویر کو چپٹا کرنا امیج ڈیٹا کی پری پروسیسنگ میں ایک اہم قدم ہے۔ اس عمل میں دو جہتی تصویر کو یک جہتی صف میں تبدیل کرنا شامل ہے۔ امیجز کو چپٹا کرنے کی بنیادی وجہ ان پٹ ڈیٹا کو ایک ایسے فارمیٹ میں تبدیل کرنا ہے جسے نیورل کے ذریعے آسانی سے سمجھا اور پروسیس کیا جا سکتا ہے۔
TensorFlow میں متن کی درجہ بندی کے لیے استعمال ہونے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کے فن تعمیر کی وضاحت کریں۔
TensorFlow میں متن کی درجہ بندی کے لیے استعمال ہونے والے نیورل نیٹ ورک ماڈل کا فن تعمیر ایک مؤثر اور درست نظام کو ڈیزائن کرنے میں ایک اہم جز ہے۔ متن کی درجہ بندی قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں ایک بنیادی کام ہے اور اس میں متنی ڈیٹا کو پہلے سے طے شدہ زمرے یا لیبل تفویض کرنا شامل ہے۔ TensorFlow، ایک مقبول اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک، ایک لچکدار فراہم کرتا ہے۔
مثال میں استعمال کیے گئے نیورل نیٹ ورک کے فن تعمیر کی وضاحت کریں، بشمول ایکٹیویشن کے افعال اور ہر پرت میں یونٹس کی تعداد۔
مثال میں استعمال کیے گئے نیورل نیٹ ورک کا فن تعمیر ایک فیڈ فارورڈ نیورل نیٹ ورک ہے جس میں تین پرتیں ہیں: ایک ان پٹ پرت، ایک پوشیدہ پرت، اور ایک آؤٹ پٹ پرت۔ ان پٹ لیئر 784 یونٹس پر مشتمل ہے، جو ان پٹ امیج میں پکسلز کی تعداد کے مساوی ہے۔ ان پٹ پرت میں ہر یونٹ شدت کی نمائندگی کرتا ہے۔