Смотрели итоги прошедшего ICLR? Меня заинтересовала довольно провокационная статья от Эплов — ParaRNN. Казалось бы, параллельность РНН — это их главный недостаток, благодаря которому их заменили трансформеры (в большинстве задач). Читать далее
Перевод: Давыдов А.Н.Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!В 2014 году LSTM и RNN, были воскрешены. Но мы были молоды и неопытны. В течении нескольких лет они был способом решения таких задач как: последовательное…
Всем привет, читатели Хабра! В этой статье я хочу простыми словами рассказать про асинхронность и параллельность в Dart/Flutter. Многие новички сталкиваются с непонимаем того, что это и когда что использовать. Я сам столкнулся с этой проблемой в начале своего карьерного пути и хочу…
CQM — другой взгляд в глубоком обучении для оптимизации поиска на естественном языке Краткое описание: Calibrated Quantum Mesh (CQM)— это следующий шаг от RNN / LSTM (Рекуррентные нейронные сети RNN (Recurrent Neural Networks) / Долгая краткосрочная память (Long short-term memory; LSTM) ). Появился новый алгоритм, называемый Calibrated Quantum Mesh (CQM), который обещает повысить точность поиска на естественном языке без использования размеченных данных обучения. Читать дальше