Какие проблемы есть у рекуррентных нейронных сетей (RNN)?
RNN — это нейронные сети для работы с последовательностями (текстами, временными рядами). Они имеют механизм для запоминания предыдущих входных данных. Тем не менее они подвержены некоторым проблемам:
▪️Взрывающийся градиент. Это ситуация, при которой градиент экспоненциально растёт вплоть до полной потери стабильности RNN. Если градиент становится бесконечно большим, нейросеть проявляет проблемы с производительностью. ▪️Исчезающий градиент. Это ситуация, обратная предыдущей. В этом состоянии градиент приближается к нулю, что приводит к потере RNN способности эффективно обучаться по предложенным данным. Для рекуррентных нейронных сетей характерен высокий риск исчезающего или взрывающегося градиента при обработке длинных последовательностей данных. ▪️Медленное обучение. В целом, для RNN требуются огромные вычислительные мощности, большой объём памяти и много времени, если речь идёт о значительном количестве текстов.
Какие проблемы есть у рекуррентных нейронных сетей (RNN)?
RNN — это нейронные сети для работы с последовательностями (текстами, временными рядами). Они имеют механизм для запоминания предыдущих входных данных. Тем не менее они подвержены некоторым проблемам:
▪️Взрывающийся градиент. Это ситуация, при которой градиент экспоненциально растёт вплоть до полной потери стабильности RNN. Если градиент становится бесконечно большим, нейросеть проявляет проблемы с производительностью. ▪️Исчезающий градиент. Это ситуация, обратная предыдущей. В этом состоянии градиент приближается к нулю, что приводит к потере RNN способности эффективно обучаться по предложенным данным. Для рекуррентных нейронных сетей характерен высокий риск исчезающего или взрывающегося градиента при обработке длинных последовательностей данных. ▪️Медленное обучение. В целом, для RNN требуются огромные вычислительные мощности, большой объём памяти и много времени, если речь идёт о значительном количестве текстов.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
