{"conversations": [{"from": "human", "value": "Si us plau, explica'm com puc crear una xarxa nova amb Tensorflow"}, {"from": "gpt", "value": "Clar, puc explicar com podeu crear tenorsflow una xarxa neuron\u00e0mica! TensFlow \u00e9s una biblioteca per a l' aprenentatge que permet crear i expandir les xarxes neuron\u00e0niques. La creaci\u00f3 d' una nova xarxa amb TenorfsFlorelow cont\u00e9 les seg\u00fcents passes: importar tubs i d' altres bibliotecas: twittern_ getx=tx=parts_ numase Escrit per l' arquitectura de teclat. l' arquitectura mextx=06. 06,6, 0=06,6,6, 0=0,6,6,6,6,6. 06, 06, 06,46,6,6, 06,4 \u00e9s una nova m\u00e0quina. Es pot usar la geometria i el model de la tax=t\u00e8tric=tric=tric=tric=tric=true."}, {"from": "human", "value": "Com puc obtenir millors dades d'entrenament si no vull crear-los jo mateix?"}, {"from": "gpt", "value": "L' entrenament d' una xarxa neuronal hauria d' usar dades d' entrenament que representen les tasques possibles del model. Basat en factors com la complexitat del problema per resoldre el problema, el nombre de caracter\u00edstiques i arquitectura del model es pot convertir en una gran quantitat de dades. Hi ha diverses fonts disponibles per a l' entrenament. Exemples: La MISN \u00e9s una base de dades escrita per a l' aprenentatge de les dades en l\u00ednia i la codificaci\u00f3 de dades. A m\u00e9s, la base de dades de dades de l' OST \u00e9s una eina per a fer servir els generadors de dades de l' OST. A m\u00e9s, el lloc web de MISSIN \u00e9s compatible amb les dades de l' OST. A m\u00e9s, les bases de dades de l' OST tamb\u00e9 es poden usar per a crear dades d' entrenament en l\u00ednia."}, {"from": "human", "value": "Amb quin objectiu hauria de comen\u00e7ar a crear i utilitzar les meves primeres xarxes neuronals?"}, {"from": "gpt", "value": ""}]}