Mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn torgilokek neuralî ya pêşkeftî ya bi sê qatan e: qatek têketinê, qatek veşartî, û qatek derketinê. Tebeqeya têketinê ji 784 yekîneyan pêk tê, ku bi hejmara pîxelên wêneya têketinê re têkildar e. Her yekîneyek di qata têketinê de nirxa tundiya pixelek di wêneyê de temsîl dike.
Parçeya veşartî ji 128 yekîneyan pêk tê, ku bi tevahî bi qata têketinê ve girêdayî ne. Her yekîneyek di qata veşartî de komek girankirî ya têketinên ji qata têketinê dihejmêre û fonksiyonek aktîfkirinê bicîh tîne da ku hilberek çêbike. Di vê nimûneyê de, fonksiyona çalakkirinê ya ku di qata veşartî de tê bikar anîn, fonksiyona yekîneya xêzkirî ya rastkirî (ReLU) ye. Fonksiyona ReLU wekî f(x) = max(0, x) tê pênase kirin, ku x giraniya têketina yekîneyê ye. Fonksiyona ReLU ne-xêziyê bi torê re destnîşan dike, ku dihêle ew di daneyê de şêwaz û têkiliyên tevlihev fêr bibe.
Tebeqeya derketinê ji 10 yekîneyan pêk tê, ku her yek yek ji çînên gengaz di pirsgirêka dabeşkirinê de temsîl dike. Yekeyên di qata derketinê de jî bi tevahî bi yekîneyên di qata veşartî ve girêdayî ne. Mîna qata veşartî, her yekîneyek di qata derketinê de komek girankirî ya têketinên ji qata veşartî dihesibîne û fonksiyonek çalakkirinê bicîh tîne. Di vê nimûneyê de, fonksiyona çalakkirinê ya ku di qata derketinê de tê bikar anîn fonksiyona softmax e. Fonksîyona softmax berhevoka giran a têketinê vediguherîne dabeşkirina îhtimalê ya li ser çînan, ku berhevoka îhtîmalan 1 ye. Yekîneya bi îhtîmala herî bilind çîna pêşbînîkirî ya wêneya têketinê temsîl dike.
Bi kurtasî, mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn ji qatek têketinê ya bi 784 yekîneyan, qatek veşartî bi 128 yekîneyên ku fonksiyona çalakkirina ReLU bikar tîne, û qatek derketinê ya bi 10 yekîneyên ku fonksiyona çalakkirina softmax bikar tîne pêk tê.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Avakirina tevnek neuralî ji bo pêkanîna senifandinê:
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Modela li TensorFlow.js çawa tê berhev kirin û perwerdekirin, û rola fonksiyona windabûna xaça-entropiya kategorî çi ye?
- Di pêvajoya fêrbûna makîneyê de girîngiya rêjeya fêrbûnê û hejmara serdeman çi ye?
- Daneyên perwerdehiyê di TensorFlow.js de çawa li komên perwerdehî û ceribandinê têne dabeş kirin?
- Armanca TensorFlow.js di avakirina torgilokek neuralî de ji bo karên dabeşkirinê çi ye?