Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Simplifying Transformer Models for Faster Training and Better Performance

25:45
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 424606717 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/simplifying-transformer-models-for-faster-training-and-better-performance.
Simplifying transformer models by removing unnecessary components boosts training speed and reduces parameters, enhancing performance and efficiency.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #deep-learning, #transformer-architecture, #simplified-transformer-blocks, #neural-network-efficiency, #deep-transformers, #signal-propagation-theory, #neural-network-architecture, #transformer-efficiency, and more.
This story was written by: @autoencoder. Learn more about this writer by checking @autoencoder's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Simplifying transformer blocks by removing redundancies results in fewer parameters and increased throughput, improving training speed and performance without sacrificing downstream task effectiveness.

  continue reading

316 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 424606717 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/simplifying-transformer-models-for-faster-training-and-better-performance.
Simplifying transformer models by removing unnecessary components boosts training speed and reduces parameters, enhancing performance and efficiency.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #deep-learning, #transformer-architecture, #simplified-transformer-blocks, #neural-network-efficiency, #deep-transformers, #signal-propagation-theory, #neural-network-architecture, #transformer-efficiency, and more.
This story was written by: @autoencoder. Learn more about this writer by checking @autoencoder's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Simplifying transformer blocks by removing redundancies results in fewer parameters and increased throughput, improving training speed and performance without sacrificing downstream task effectiveness.

  continue reading

316 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น