Telegram Group & Telegram Channel
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.

Библиотека собеса по Data Science



tg-me.com/ds_interview_lib/876
Create:
Last Update:

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.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/876

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA