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
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
