Почему трансформеры справляются с большими объемами данных лучше, чем рекуррентные нейронные сети
Это связано с их возможностями параллельной обработки, лучшим моделированием дальнодействующих зависимостей и устойчивостью к исчезающим и взрывающимся градиентам.
Дополнительно, слой нормализации в трансформерах помогает справляться с проблемой взрыва градиента, что делает их еще более надежными для работы с крупными наборами данных.
Почему трансформеры справляются с большими объемами данных лучше, чем рекуррентные нейронные сети
Это связано с их возможностями параллельной обработки, лучшим моделированием дальнодействующих зависимостей и устойчивостью к исчезающим и взрывающимся градиентам.
Дополнительно, слой нормализации в трансформерах помогает справляться с проблемой взрыва градиента, что делает их еще более надежными для работы с крупными наборами данных.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
