Чем нейросеть отличается от бустинга над линейными моделями?
Если смотреть на эти два подхода под таким углом, то можно отметить одно основное различие.
В бустинге мы каждую базовую модель обучаем последовательно. При этом мы никак не меняем веса в предыдущих моделях: каждая новая пытается скорректировать их ошибки. В нейросети же мы обучаем весь ансамбль моделей сразу. Это значит, что во время обучения веса могут меняться во всех слоях одновременно. Мы можем делать это быстро, благодаря методу обратного распространения ошибки (Backpropagation).
Чем нейросеть отличается от бустинга над линейными моделями?
Если смотреть на эти два подхода под таким углом, то можно отметить одно основное различие.
В бустинге мы каждую базовую модель обучаем последовательно. При этом мы никак не меняем веса в предыдущих моделях: каждая новая пытается скорректировать их ошибки. В нейросети же мы обучаем весь ансамбль моделей сразу. Это значит, что во время обучения веса могут меняться во всех слоях одновременно. Мы можем делать это быстро, благодаря методу обратного распространения ошибки (Backpropagation).
#глубокое_обучение #машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from fr
