Artwork

محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

Simplifying Transformer Blocks without Sacrificing Efficiency

7:00
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 424423082 series 3474148
محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/simplifying-transformer-blocks-without-sacrificing-efficiency.
Learn how simplified transformer blocks achieve 15% faster training throughput without compromising performance in deep learning models.
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, #hackernoon-top-story, 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.
This study simplifies transformer blocks by removing non-essential components, resulting in 15% faster training throughput and 15% fewer parameters while maintaining performance.

  continue reading

316 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 424423082 series 3474148
محتوای ارائه شده توسط HackerNoon. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط HackerNoon یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/simplifying-transformer-blocks-without-sacrificing-efficiency.
Learn how simplified transformer blocks achieve 15% faster training throughput without compromising performance in deep learning models.
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, #hackernoon-top-story, 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.
This study simplifies transformer blocks by removing non-essential components, resulting in 15% faster training throughput and 15% fewer parameters while maintaining performance.

  continue reading

316 قسمت

Kaikki jaksot

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع

در حین کاوش به این نمایش گوش دهید
پخش