ਸਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਤਲ ਕਰਨਾ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
TensorFlow ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। TensorFlow, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤਿੰਨ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਫੀਡਫੋਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ: ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ, ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ। ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ 784 ਯੂਨਿਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੰਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੰਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇਕਾਈ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ