Çima pêdivî ye ku em wêneyan berî ku wan di nav torê re derbas bikin, xêz bikin?
Rakirina wêneyan berî ku wan di nav tora neuralî de derbas bikin di pêş-pêvajoya daneyên wêneyê de gavek girîng e. Ev pêvajo bi veguhertina wêneyek du-alî vediguhezîne rêzek yek-alî. Sedema bingehîn a xêzkirina wêneyan ev e ku daneyên têketinê veguherînin formek ku ji hêla neuralî ve bi hêsanî were fêm kirin û pêvajo kirin.
Mîmariya modela tora neuralî ya ku ji bo dabeşkirina nivîsê di TensorFlow de tê bikar anîn vebêjin.
Mîmariya modela tora neuralî ya ku ji bo dabeşkirina nivîsê di TensorFlow de tê bikar anîn di sêwirana pergalek bi bandor û rast de pêkhateyek girîng e. Dabeşkirina nivîsê di pêvajokirina zimanê xwezayî (NLP) de peywirek bingehîn e û bi veqetandina kategorî an etîketên pêşwext ji daneyên nivîsê re vedihewîne. TensorFlow, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniyek vekirî ya populer, maqûl peyda dike
Mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn rave bike, tevî fonksiyonên çalakkirinê û hejmara yekîneyên di her qatê de.
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 tundiyê temsîl dike