DS_INTERVIEW_LIB Telegram 876
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



tgoop.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


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/876

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

6How to manage your Telegram channel? SUCK Channel Telegram The visual aspect of channels is very critical. In fact, design is the first thing that a potential subscriber pays attention to, even though unconsciously. “[The defendant] could not shift his criminal liability,” Hui said. Members can post their voice notes of themselves screaming. Interestingly, the group doesn’t allow to post anything else which might lead to an instant ban. As of now, there are more than 330 members in the group.
from us


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