auto-attention mechanism
オートアテンションメカニズム
using auto-attention
オートアテンションを使用して
auto-attention layer
オートアテンション層
with auto-attention
オートアテンション付き
auto-attention scores
オートアテンションスコア
auto-attention weights
オートアテンション重み
apply auto-attention
オートアテンションを適用する
auto-attention model
オートアテンションモデル
auto-attention network
オートアテンションネットワーク
auto-attention improved
オートアテンションが改良された
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
モデルは自己注意を活用して、関連する入力特徴に焦点を当てる。
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
私たちは自己注意をトランスフォーマーのアーキテクチャに組み込み、性能を向上させた。
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
自己注意により、ネットワークは入力シーケンスの異なる部分を重み付けることができる。
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
自己注意メカニズムは機械翻訳の精度を大幅に向上させた。
visual auto-attention helps the model understand image context better.
視覚的な自己注意は、モデルが画像の文脈をよりよく理解するのを助ける。
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
自己注意は長距離依存関係を効果的に捉えていることを観察した。
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
この研究では、自己注意を感情分析に応用する方法を検討した。
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
疎な自己注意は精度を犠牲にすることなく計算複雑性を低減する。
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
自己注意レイヤーは、データ内の複雑な関係を理解するために不可欠である。
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
自己注意スコアは、文の中で最も重要な単語を強調する。
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
以前の方法と比較して、自己注意は優れた文脈理解を示した。
auto-attention mechanism
オートアテンションメカニズム
using auto-attention
オートアテンションを使用して
auto-attention layer
オートアテンション層
with auto-attention
オートアテンション付き
auto-attention scores
オートアテンションスコア
auto-attention weights
オートアテンション重み
apply auto-attention
オートアテンションを適用する
auto-attention model
オートアテンションモデル
auto-attention network
オートアテンションネットワーク
auto-attention improved
オートアテンションが改良された
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
モデルは自己注意を活用して、関連する入力特徴に焦点を当てる。
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
私たちは自己注意をトランスフォーマーのアーキテクチャに組み込み、性能を向上させた。
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
自己注意により、ネットワークは入力シーケンスの異なる部分を重み付けることができる。
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
自己注意メカニズムは機械翻訳の精度を大幅に向上させた。
visual auto-attention helps the model understand image context better.
視覚的な自己注意は、モデルが画像の文脈をよりよく理解するのを助ける。
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
自己注意は長距離依存関係を効果的に捉えていることを観察した。
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
この研究では、自己注意を感情分析に応用する方法を検討した。
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
疎な自己注意は精度を犠牲にすることなく計算複雑性を低減する。
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
自己注意レイヤーは、データ内の複雑な関係を理解するために不可欠である。
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
自己注意スコアは、文の中で最も重要な単語を強調する。
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
以前の方法と比較して、自己注意は優れた文脈理解を示した。
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