టెన్సార్ ఫ్లో ట్యుటోరియల్ - టెన్సార్ ఫ్లో ఉపయోగించి డీప్ లెర్నింగ్

వివిధ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి టెన్సార్‌ఫ్లో ఉపయోగించి డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంను వర్తింపజేయడానికి ఆసక్తి ఉన్న నిపుణులు మరియు ts త్సాహికుల కోసం నేను ఈ టెన్సార్ ఫ్లో ట్యుటోరియల్‌ను రూపొందించాను. టెన్సార్ ఫ్లో అనేది ఓపెన్ సోర్స్ డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది భవన నమూనాల కోసం డేటా ఫ్లో గ్రాఫ్ల భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది అనేక పొరలతో పెద్ద-స్థాయి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను సృష్టించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.ఈ లైబ్రరీ వాడకాన్ని నేర్చుకోవడం కూడా ఒక ప్రాథమిక భాగం .ఈ టెన్సార్ ఫ్లో ట్యుటోరియల్ బ్లాగులో చర్చించబడే విషయాలు క్రిందివి:

• టెన్సార్ ఫ్లో అంటే ఏమిటి
• టెన్సార్ ఫ్లో కోడ్ బేసిక్స్
• టెన్సార్ ఫ్లో యూజ్‌కేస్

టెన్సర్లు అంటే ఏమిటి?

ఈ టెన్సార్‌ఫ్లో ట్యుటోరియల్‌లో, టెన్సార్‌ఫ్లో గురించి మాట్లాడే ముందు, మొదట అర్థం చేసుకుందాం టెన్సర్లు ఏమిటి . లోతైన అభ్యాసంలో డేటాను సూచించడానికి టెన్సర్లు వాస్తవమైనవి కావు.

పై చిత్రంలో చూపినట్లుగా, టెన్సర్లు కేవలం బహుమితీయ శ్రేణులు, ఇది అధిక కొలతలు కలిగిన డేటాను సూచించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. సాధారణంగా, డీప్ లెర్నింగ్ మీరు హై డైమెన్షనల్ డేటా సెట్స్‌తో వ్యవహరిస్తారు, ఇక్కడ డేటా సెట్‌లో ఉన్న విభిన్న లక్షణాలను కొలతలు సూచిస్తాయి. వాస్తవానికి, టెన్సర్‌లలో న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు చేసే ఆపరేషన్ల నుండి “టెన్సార్‌ఫ్లో” అనే పేరు వచ్చింది. ఇది అక్షరాలా టెన్సర్ల ప్రవాహం. అప్పటి నుండి, టెన్సర్లు అంటే ఏమిటో మీరు అర్థం చేసుకున్నారు, ఈ టెన్సార్ ఫ్లో ట్యుటోరియల్‌లో ముందుకు సాగి, అర్థం చేసుకుందాం - టెన్సార్ ఫ్లో అంటే ఏమిటి?

టెన్సార్ ఫ్లో అంటే ఏమిటి?

టెన్సార్ ఫ్లో అనేది పైథాన్ ఆధారంగా ఒక లైబ్రరీ, ఇది డీప్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను అమలు చేయడానికి వివిధ రకాల కార్యాచరణలను అందిస్తుంది. ఇంతకు ముందు చర్చించినట్లుగా, టెన్సర్ ఫ్లో అనే పదం టెన్సర్ & ఫ్లో అనే రెండు పదాలతో రూపొందించబడింది:

టెన్సార్‌ఫ్లో, టెన్సర్ అనే పదం డేటాను బహుళ-డైమెన్షనల్ అర్రేగా సూచిస్తుంది, అయితే ఫ్లో అనే పదం పై చిత్రంలో చూపిన విధంగా టెన్సర్‌లపై చేసే ఆపరేషన్ల శ్రేణిని సూచిస్తుంది.

ఇప్పుడు మేము టెన్సార్ ఫ్లో గురించి తగినంత నేపథ్యాన్ని కవర్ చేసాము.

జావాలో ప్యాకేజీలు ఏమిటి

తరువాత, ఈ టెన్సార్ ఫ్లో ట్యుటోరియల్ లో మేము టెన్సర్ ఫ్లో కోడ్-బేసిక్స్ గురించి చర్చిస్తాము.

టెన్సార్ ఫ్లో ట్యుటోరియల్: కోడ్ బేసిక్స్

సాధారణంగా, టెన్సార్ ఫ్లో ప్రోగ్రామ్ రాసే మొత్తం ప్రక్రియలో రెండు దశలు ఉంటాయి:

1. కంప్యుటేషనల్ గ్రాఫ్‌ను నిర్మించడం
2. కంప్యుటేషనల్ గ్రాఫ్ నడుపుతోంది

పై రెండు దశలను ఒక్కొక్కటిగా మీకు వివరిస్తాను:

1. గణన గ్రాఫ్‌ను నిర్మించడం

కాబట్టి, గణన గ్రాఫ్ అంటే ఏమిటి? బాగా, గణన గ్రాఫ్ అనేది గ్రాఫ్‌లోని నోడ్‌లుగా అమర్చబడిన టెన్సార్‌ఫ్లో ఆపరేషన్ల శ్రేణి. ప్రతి నోడ్లు 0 లేదా అంతకంటే ఎక్కువ టెన్సర్‌లను ఇన్‌పుట్‌గా తీసుకుంటాయి మరియు టెన్సర్‌ను అవుట్‌పుట్‌గా ఉత్పత్తి చేస్తాయి. మూడు నోడ్‌లను కలిగి ఉన్న ఒక సాధారణ గణన గ్రాఫ్ యొక్క ఉదాహరణను మీకు ఇస్తాను - కు , బి & సి క్రింద చూపిన విధంగా:

పై గణన గ్రాఫ్ యొక్క వివరణ:

• స్థిరమైన నోడ్లుసున్నా ఇన్పుట్ తీసుకునేటప్పుడు స్థిరమైన విలువలను నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, కానీ నిల్వ చేసిన విలువలను అవుట్పుట్గా ఉత్పత్తి చేస్తుంది. పై ఉదాహరణలో, a మరియు b లు వరుసగా 5 మరియు 6 విలువలతో స్థిరమైన నోడ్లు.

• నోడ్ సి స్థిరమైన నోడ్‌ను బి తో గుణించడం యొక్క ఆపరేషన్‌ను సూచిస్తుంది. కాబట్టి, నోడ్ సి ను అమలు చేయడం వలన కాన్ నోడ్ a & b యొక్క గుణకారం వస్తుంది.

ప్రాథమికంగా, టెన్సార్ ఫ్లో ప్రోగ్రామ్‌లో జరిగే గణిత గణనలను సంభావితం చేయడానికి ప్రత్యామ్నాయ మార్గంగా గణన గ్రాఫ్ గురించి ఆలోచించవచ్చు. కంప్యుటేషనల్ గ్రాఫ్ యొక్క వేర్వేరు నోడ్లకు కేటాయించిన ఆపరేషన్లు సమాంతరంగా నిర్వహించబడతాయి, తద్వారా గణనల పరంగా మెరుగైన పనితీరును అందిస్తుంది.

ఇక్కడ మేము గణనను వివరిస్తాము, అది దేనినీ లెక్కించదు, దానికి విలువలు లేవు, ఇది మీ కోడ్‌లో పేర్కొన్న కార్యకలాపాలను నిర్వచిస్తుంది.

2. గణన గ్రాఫ్‌ను అమలు చేయడం

గణన గ్రాఫ్ యొక్క మునుపటి ఉదాహరణను తీసుకుందాం మరియు దానిని ఎలా అమలు చేయాలో అర్థం చేసుకుందాం. మునుపటి ఉదాహరణ నుండి కోడ్ క్రింది ఉంది:

ఉదాహరణ 1:

టెన్సార్‌ఫ్లోను tf # గా దిగుమతి చేయండి a = tf.constant (5.0) b = tf.constant (6.0) c = a * b

ఇప్పుడు, నోడ్ సి యొక్క అవుట్పుట్ పొందడానికి, మనం కంప్యుటేషనల్ గ్రాఫ్ ను a లో అమలు చేయాలి సెషన్ . సెషన్ గ్రాఫ్ ఆపరేషన్లను CPU లు లేదా GPU లు వంటి పరికరాల్లో ఉంచుతుంది మరియు వాటిని అమలు చేయడానికి పద్ధతులను అందిస్తుంది.

ఒక సెషన్ టెన్సార్ ఫ్లో రన్‌టైమ్ యొక్క నియంత్రణ మరియు స్థితిని కలుపుతుంది, అనగా ఇది అన్ని కార్యకలాపాలు నిర్వహించబడే క్రమం గురించి సమాచారాన్ని నిల్వ చేస్తుంది మరియు పైప్‌లైన్‌లోని తదుపరి ఆపరేషన్‌కు ఇప్పటికే కంప్యూటెడ్ ఆపరేషన్ ఫలితాన్ని పంపుతుంది. పై గణన గ్రాఫ్‌ను సెషన్‌లో ఎలా అమలు చేయాలో నేను మీకు చూపిస్తాను (కోడ్ యొక్క ప్రతి పంక్తి యొక్క వివరణ వ్యాఖ్యగా జోడించబడింది):

# సెషన్ ఆబ్జెక్ట్‌ని సృష్టించండి sess = tf.Session () # ఒక సెషన్‌లో గ్రాఫ్‌ను రన్ చేసి, అవుట్పుట్‌ను వేరియబుల్ output ట్‌పుట్‌లో నిల్వ చేయండి_c = sess.run (సి) # నోడ్ సి ప్రింట్ (అవుట్పుట్_ సి) యొక్క అవుట్పుట్‌ను ప్రింట్ చేయండి # సెషన్‌ను మూసివేయండి కొన్ని వనరులను విడిపించుకోండి sess.close ()

 అవుట్పుట్: 30

కాబట్టి, ఇదంతా సెషన్ గురించి మరియు దానిలో ఒక గణన గ్రాఫ్‌ను అమలు చేయడం. ఇప్పుడు, టెన్సార్ ఫ్లో ఉపయోగించి లోతైన అభ్యాస నమూనాను నిర్మించేటప్పుడు మేము విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్న వేరియబుల్స్ మరియు ప్లేస్‌హోల్డర్ల గురించి మాట్లాడుదాం.

స్థిరాంకాలు, ప్లేస్‌హోల్డర్ మరియు వేరియబుల్స్

టెన్సార్‌ఫ్లో, లోతైన అభ్యాస నమూనా యొక్క విభిన్న పారామితులను సూచించడానికి స్థిరాంకాలు, ప్లేస్‌హోల్డర్లు మరియు వేరియబుల్స్ ఉపయోగించబడతాయి. అప్పటి నుండి, నేను ఇప్పటికే స్థిరాంకాల గురించి చర్చించాను, నేను ప్లేస్‌హోల్డర్లతో ప్రారంభిస్తాను.

ప్లేస్‌హోల్డర్:

టెన్సార్ ఫ్లో స్థిరాంకం ఒక విలువను నిల్వ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, అయితే, మీ నోడ్లు అమలులో ఇన్పుట్లను తీసుకోవాలనుకుంటే? ఈ రకమైన కార్యాచరణ కోసం, ప్లేస్‌హోల్డర్‌లు ఉపయోగించబడతాయి, ఇది మీ గ్రాఫ్ బాహ్య ఇన్‌పుట్‌లను పారామితులుగా తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. సాధారణంగా, ప్లేస్‌హోల్డర్ అనేది తరువాత లేదా రన్‌టైమ్‌లో విలువను అందించే వాగ్దానం. విషయాలు సరళంగా చేయడానికి నేను మీకు ఒక ఉదాహరణ ఇస్తాను:

టెన్సార్‌ఫ్లోను tf గా దిగుమతి చేయండి # ప్లేస్‌హోల్డర్‌లను సృష్టిస్తోంది a = tf. ప్లేస్‌హోల్డర్ (tf.float32) b = tf. ప్లేస్‌హోల్డర్ (tf.float32) # గుణకారం ఆపరేషన్‌ను కేటాయించడం w.r.t. a & ampamp b to node mul mul = a * b # సెషన్ ఆబ్జెక్ట్‌ని సృష్టించండి sess = tf.Session () # a మరియు b లకు వరుసగా [1, 3] [2, 4] విలువలను దాటడం ద్వారా ముల్‌ను అమలు చేస్తుంది output ట్‌పుట్ = sess.run ( mul, {a: [1,3], బి: [2, 4] print) ముద్రణ ('గుణించడం ab:', అవుట్పుట్)

 అవుట్పుట్: [2. 12.]

గుర్తుంచుకోవలసిన పాయింట్లు ప్లేస్‌హోల్డర్లు:

• ప్లేస్‌హోల్డర్‌లు ప్రారంభించబడలేదు మరియు డేటా లేదు.
• రన్‌టైమ్‌లో పరిగణించబడే ప్లేస్‌హోల్డర్‌కు తప్పనిసరిగా ఇన్‌పుట్‌లు లేదా ఫీడ్‌లను అందించాలి.
• ఇన్పుట్ లేకుండా ప్లేస్‌హోల్డర్‌ను అమలు చేయడం లోపం సృష్టిస్తుంది.

ఇప్పుడు, మనం ముందుకు సాగి అర్థం చేసుకుందాం - వేరియబుల్స్ అంటే ఏమిటి?

వేరియబుల్స్

లోతైన అభ్యాసంలో, మీ మోడల్ లేదా గ్రాఫ్‌లో ఏకపక్ష ఇన్‌పుట్‌లను తీసుకోవడానికి ప్లేస్‌హోల్డర్లు ఉపయోగించబడతాయి. ఇన్పుట్ తీసుకోవడమే కాకుండా, మీరు కొత్త అవుట్పుట్లను ఉత్పత్తి చేయగల గ్రాఫ్ను కూడా సవరించాలి w.r.t. అదే ఇన్‌పుట్‌లు. దీని కోసం మీరు వేరియబుల్స్ ఉపయోగిస్తున్నారు. ఒక్కమాటలో చెప్పాలంటే, ఒక వేరియబుల్ అటువంటి పారామితులను లేదా నోడ్‌ను శిక్షణ పొందగల గ్రాఫ్‌కు జోడించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, అనగా విలువను కాల వ్యవధిలో సవరించవచ్చు. క్రింద చూపిన విధంగా వాటి ప్రారంభ విలువ మరియు రకాన్ని అందించడం ద్వారా వేరియబుల్స్ నిర్వచించబడతాయి:

var = tf.Variable ([0.4], dtype = tf.float32)

గమనిక:

• మీరు డేటా రకాన్ని స్పష్టంగా అందించకపోతే, ప్రారంభ విలువ నుండి స్థిరమైన / వేరియబుల్ రకాన్ని టెన్సార్ ఫ్లో er హించింది.
• టెన్సార్‌ఫ్లో దాని స్వంత డేటా రకాలను కలిగి ఉంది tf.float32 , tf.int32 మొదలైనవి. మీరు వాటిని అన్నింటినీ సూచించవచ్చు ఇక్కడ .

మీరు కాల్ చేసినప్పుడు స్థిరాంకాలు ప్రారంభించబడతాయి tf.constant , మరియు వాటి విలువ ఎప్పటికీ మారదు. దీనికి విరుద్ధంగా, మీరు కాల్ చేసినప్పుడు వేరియబుల్స్ ప్రారంభించబడవు tf. వేరియబుల్ . టెన్సార్ ఫ్లో ప్రోగ్రామ్‌లో అన్ని వేరియబుల్స్‌ను ప్రారంభించడానికి, మీరు తప్పక క్రింద చూపిన విధంగా ప్రత్యేక ఆపరేషన్‌ను స్పష్టంగా కాల్ చేయండి:

init = tf.global_variables_initializer () sess.run (init)

మొదటిసారి గ్రాఫ్ ఉపయోగించటానికి ముందు వేరియబుల్ ప్రారంభించబడాలని ఎల్లప్పుడూ గుర్తుంచుకోండి.

గమనిక: టెన్సార్ ఫ్లో వేరియబుల్స్ టెన్సర్‌లను కలిగి ఉన్న ఇన్-మెమరీ బఫర్‌లు, కానీ సాధారణ టెన్సర్‌ల మాదిరిగా కాకుండా, గ్రాఫ్ రన్ అయినప్పుడు మాత్రమే తక్షణం తొలగించబడతాయి మరియు వెంటనే తొలగించబడతాయి, గ్రాఫ్ యొక్క బహుళ అమలులో వేరియబుల్స్ మనుగడ సాగిస్తాయి.

ఇప్పుడు మేము టెన్సార్‌ఫ్లో యొక్క తగినంత ప్రాథమికాలను కవర్ చేసాము, మనం ముందుకు వెళ్లి, టెన్సార్‌ఫ్లో ఉపయోగించి లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్‌ను ఎలా అమలు చేయాలో అర్థం చేసుకుందాం.

టెన్సార్ ఫ్లో ఉపయోగించి లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్

క్రింద చూపిన విధంగా లీనియర్ రిగ్రెషన్ సమీకరణాన్ని ఉపయోగించి మరొక వేరియబుల్స్ (ఇండిపెండెంట్ వేరియబుల్) యొక్క తెలిసిన విలువ నుండి వేరియబుల్ (డిపెండెంట్ వేరియబుల్) యొక్క తెలియని విలువను అంచనా వేయడానికి లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్ ఉపయోగించబడుతుంది:

అందువల్ల, సరళ నమూనాను సృష్టించడానికి, మీకు ఇది అవసరం:

1. డిపెండెంట్ లేదా అవుట్పుట్ వేరియబుల్ (Y)
2. వాలు వేరియబుల్ (w)
3. Y - అంతరాయం లేదా పక్షపాతం (బి)
4. స్వతంత్ర లేదా ఇన్పుట్ వేరియబుల్ (X)

కాబట్టి, టెన్సార్‌ఫ్లో ఉపయోగించి సరళ నమూనాను నిర్మించడం ప్రారంభిద్దాం:

క్రింద ఇచ్చిన బటన్‌ను క్లిక్ చేయడం ద్వారా కోడ్‌ను కాపీ చేయండి:

# ప్రారంభ విలువతో పారామితి వాలు (W) కోసం వేరియబుల్ సృష్టించడం 0.4 W = tf. వేరియబుల్ ([. 4], tf.float32) # పారామితి బయాస్ (బి) కోసం ప్రారంభ వేరియబుల్ -0.4 బి = టిఎఫ్. వేరియబుల్ ( [-0.4], tf.float32) # xx = tf.placeholder (tf.float32) చే సూచించబడిన ఇన్పుట్ లేదా స్వతంత్ర వేరియబుల్ అందించడానికి ప్లేస్‌హోల్డర్లను సృష్టించడం # లీనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క సమీకరణ సరళ_మోడల్ = W * x + b # అన్ని వేరియబుల్స్ ప్రారంభించడం sess = tf.Session () init = tf.global_variables_initializer () sess.run (init) # అవుట్పుట్ wrt ను లెక్కించడానికి రిగ్రెషన్ మోడల్‌ను నడుపుతోంది x విలువలను ముద్రించడానికి (sess.run (లీనియర్_మోడల్ {x: [1, 2, 3, 4]}))

అవుట్పుట్:

[0. 0.40000001 0.80000007 1.20000005]

పైన పేర్కొన్న కోడ్ రిగ్రెషన్ మోడల్ అమలు వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక ఆలోచనను సూచిస్తుంది, అనగా అవుట్పుట్ పొందడానికి మీరు రిగ్రెషన్ లైన్ యొక్క సమీకరణాన్ని ఎలా అనుసరిస్తారు w.r.t. ఇన్పుట్ విలువల సమితి. కానీ, ఈ మోడల్‌లో పూర్తి రిగ్రెషన్ మోడల్‌గా మార్చడానికి మరో రెండు విషయాలు మిగిలి ఉన్నాయి:

• మొదట, ఇచ్చిన ఇన్‌పుట్‌లు మరియు సంబంధిత అవుట్‌పుట్‌ల ఆధారంగా మా మోడల్ స్వయంచాలకంగా శిక్షణ పొందే ఒక యంత్రాంగాన్ని అందించాలి.
• మనకు అవసరమైన రెండవ విషయం ఏమిటంటే, మా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను దాని అవుట్పుట్‌ను ఇచ్చిన x విలువల ఆధారంగా కావలసిన లేదా లక్ష్య అవుట్‌పుట్‌తో పోల్చడం ద్వారా ధృవీకరించడం.

రిగ్రెషన్ మోడల్ కోసం పైన పేర్కొన్న కార్యాచరణలను నా కోడ్‌లో ఎలా చేర్చగలను అని ఇప్పుడు అర్థం చేసుకుందాం.

నష్టం ఫంక్షన్ - మోడల్ ధ్రువీకరణ

నష్టం ఫంక్షన్ మోడల్ యొక్క ప్రస్తుత అవుట్పుట్ కావలసిన లేదా లక్ష్య అవుట్పుట్ నుండి ఎంత దూరంలో ఉందో కొలుస్తుంది. సమ్ ఆఫ్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ లేదా ఎస్ఎస్ఇ అని పిలువబడే నా లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడల్ కోసం నేను సాధారణంగా ఉపయోగించే నష్ట ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగిస్తాను. SSE లెక్కించిన w.r.t. మోడల్ అవుట్పుట్ (లీనియర్_మోడల్ ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది) మరియు కావలసిన లేదా లక్ష్య అవుట్పుట్ (y) ఇలా:

y = tf.placeholder (tf.float32) లోపం = లీనియర్_మోడల్ - y స్క్వేర్డ్_రర్స్ = tf.square (లోపం) నష్టం = tf.reduce_sum (స్క్వేర్డ్_రర్స్) ప్రింట్ (sess.run (నష్టం, {x: [1,2,3,4 ], y: [2, 4, 6, 8]})

 అవుట్పుట్: 90.24

మీరు గమనిస్తే, మేము అధిక నష్ట విలువను పొందుతున్నాము. అందువల్ల, మనం అందుకుంటున్న లోపాన్ని తగ్గించడానికి మన బరువులు (W) మరియు బయాస్ (బి) ను సర్దుబాటు చేయాలి.

టిf.train API - మోడల్‌కు శిక్షణ

టెన్సార్ ఫ్లో అందిస్తుంది ఆప్టిమైజర్లు నష్టం ఫంక్షన్ లేదా లోపాన్ని తగ్గించడానికి ప్రతి వేరియబుల్‌ను నెమ్మదిగా మారుస్తుంది. సరళమైన ఆప్టిమైజర్ ప్రవణత సంతతి . ఇది ప్రతి వేరియబుల్‌ను ఆ వేరియబుల్‌కు సంబంధించి నష్టం యొక్క ఉత్పన్నం యొక్క పరిమాణం ప్రకారం మారుస్తుంది.

# ప్రవణత డీసెంట్ ఆప్టిమైజర్ ఆప్టిమైజర్ = tf.train.GradientDescentOptimizer (0.01) రైలు = ఆప్టిమైజర్.మీ పరిధి (1000) కోసం కనిష్టీకరించు (నష్టం): sess.run (రైలు, {x: [1, 2, 3, 4], y: [2, 4, 6, 8]}) ముద్రణ (sess.run ([W, b]))

 అవుట్పుట్: [శ్రేణి ([1.99999964], dtype = float32), శ్రేణి ([9.86305167e-07], dtype = float32)]

కాబట్టి, మీరు టెన్సార్‌ఫ్లో ఉపయోగించి సరళ నమూనాను ఎలా సృష్టిస్తారు మరియు కావలసిన ఉత్పత్తిని పొందడానికి దానికి శిక్షణ ఇవ్వండి.

డీప్ లెర్నింగ్ గురించి ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్న 250,000 మందికి పైగా సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. ఎడ్యురేకా డీప్ లెర్నింగ్ విత్ టెన్సార్ ఫ్లో సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు, సాఫ్ట్‌మాక్స్ ఫంక్షన్, ఆటో-ఎన్‌కోడర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, పరిమితం చేయబడిన బోల్ట్‌జ్మాన్ మెషిన్ (ఆర్‌బిఎమ్) వంటి అంశాలతో పాటు రియల్ టైమ్ ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు అసైన్‌మెంట్‌లను ఉపయోగించి ప్రాథమిక మరియు కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను శిక్షణ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో అభ్యాసకులు సహాయపడుతుంది.

మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.