auto-attention mechanism
autotarkkausmekanismi
using auto-attention
autotarkkauksen käyttäminen
auto-attention layer
autotarkkauskerros
with auto-attention
autotarkkauksella
auto-attention scores
autotarkkausarvot
auto-attention weights
autotarkkauspainot
apply auto-attention
soveltaa autotarkkausta
auto-attention model
autotarkkausmalli
auto-attention network
autotarkkausverkko
auto-attention improved
parannettu autotarkkaus
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
Malli hyödyntää itsehuomautusta keskittymään merkityksellisiin syöteominaisuuksiin.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
Liimasimme itsehuomautuksen transformerin arkkitehtuuriin parantaaksemme suorituskykyä.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
Itsehuomautus mahdollistaa verkon painottaa syötesarjan eri osia.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
Itsehuomautuksen mekanismi paransi merkittävästi konekäännöksen tarkkuutta.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
Visuaalinen itsehuomautus auttaa mallia ymmärtämään kuvakontekstia paremmin.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
Havaittiin, että itsehuomautus otti tehokkaasti huomioon pitkäaikaisia riippuvuuksia.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
Tutkimus tutki itsehuomautuksen soveltamista mielialanalyysiin.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
Harva itsehuomautus vähentää laskennallista monimutkaisuutta ilman tarkkuuden huonontumista.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
Itsehuomautuskerrokset ovat olennaisia monimutkaisten suhteiden ymmärtämiseen datassa.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
Itsehuomautuksen pisteet korostavat lauseen tärkeimmät sanat.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
Verrattuna aiempiin menetelmiin itsehuomautus osoitti ylittävää kontekstiymmärrystä.
auto-attention mechanism
autotarkkausmekanismi
using auto-attention
autotarkkauksen käyttäminen
auto-attention layer
autotarkkauskerros
with auto-attention
autotarkkauksella
auto-attention scores
autotarkkausarvot
auto-attention weights
autotarkkauspainot
apply auto-attention
soveltaa autotarkkausta
auto-attention model
autotarkkausmalli
auto-attention network
autotarkkausverkko
auto-attention improved
parannettu autotarkkaus
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
Malli hyödyntää itsehuomautusta keskittymään merkityksellisiin syöteominaisuuksiin.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
Liimasimme itsehuomautuksen transformerin arkkitehtuuriin parantaaksemme suorituskykyä.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
Itsehuomautus mahdollistaa verkon painottaa syötesarjan eri osia.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
Itsehuomautuksen mekanismi paransi merkittävästi konekäännöksen tarkkuutta.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
Visuaalinen itsehuomautus auttaa mallia ymmärtämään kuvakontekstia paremmin.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
Havaittiin, että itsehuomautus otti tehokkaasti huomioon pitkäaikaisia riippuvuuksia.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
Tutkimus tutki itsehuomautuksen soveltamista mielialanalyysiin.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
Harva itsehuomautus vähentää laskennallista monimutkaisuutta ilman tarkkuuden huonontumista.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
Itsehuomautuskerrokset ovat olennaisia monimutkaisten suhteiden ymmärtämiseen datassa.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
Itsehuomautuksen pisteet korostavat lauseen tärkeimmät sanat.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
Verrattuna aiempiin menetelmiin itsehuomautus osoitti ylittävää kontekstiymmärrystä.
Tutki usein haettuja sanastoja
Haluatko oppia sanastoa tehokkaammin? Lataa DictoGo-sovellus ja nauti uusista sanaston opetus- ja kertausominaisuuksista!
Lataa DictoGo nyt