ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਗਨਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਗਨਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ. ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋਵੇਗਾ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਲੀਨੀਅਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੋੜ ਅਤੇ ਗੁਣਾ, ਸਿਰਫ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੇਂਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ 0 ਅਤੇ 1 ਜਾਂ -1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ। ਇਹ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਿਸਫੋਟ ਜਾਂ ਅਲੋਪ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਗਮੋਇਡ, ਟੈਨਹ, ਅਤੇ ਸੌਫਟਮੈਕਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
1. ਸਿਗਮੋਇਡ: ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਟੀਚਾ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹਨ, ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
2. ਟੈਨਹ: ਹਾਈਪਰਬੋਲਿਕ ਟੈਂਜੈਂਟ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਟੈਨਹ, -1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜ਼ੀਰੋ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤਨਹ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNNs) ਅਤੇ convolutional neural networks (CNNs) ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
3. ReLU: ਰੀਕੈਕਟਿਡ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ (ReLU) ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਨੈਗੇਟਿਵ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਜ਼ੀਰੋ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ReLU ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ReLU "ਮਰਣ ਵਾਲੇ ReLU" ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਢਲਾਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਮਰ ਰਹੀ ReLU ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਵੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। Leaky ReLU ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ReLU ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
5. ਸੌਫਟਮੈਕਸ: ਸੌਫਟਮੈਕਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਸ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। Softmax ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਜੋੜ 1 ਤੱਕ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸੇ ਹਨ। ਉਹ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵੀ ਸਧਾਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਿਸਫੋਟ ਜਾਂ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ:
- ਕੀ ਕੇਰਸ TFlearn ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਗਰਮ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- SQLite ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਰਸਰ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- ਚੈਟਬੋਟ ਦਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਮੋਡਿਊਲ ਆਯਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
- ਕੁਝ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਦੇ ਜੋੜੇ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
- ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬੀਮ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਇੰਪੁੱਟ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
- ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
TensorFlow ਨਾਲ EITC/AI/DLTF ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: TensorFlow (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਨਿ Neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ