self-attention mechanism
自己注意機構
using self-attention
自己注意機構を使用する
self-attention layer
自己注意層
apply self-attention
自己注意を適用する
self-attention weights
自己注意の重み
with self-attention
自己注意を伴って
self-attention scores
自己注意のスコア
self-attention model
自己注意モデル
self-attention network
自己注意ネットワーク
self-attention improved
自己注意が改善された
the model utilizes self-attention to weigh the importance of different words in the input sequence.
モデルは自己注意機構を利用して、入力シーケンス内の異なる単語の重要度を評価します。
self-attention allows the transformer to capture long-range dependencies effectively.
自己注意機構により、Transformerは長距離依存関係を効果的に捉えることができます。
we fine-tuned the pre-trained model with self-attention on a new dataset.
私たちは自己注意機構を用いて、新しいデータセットで事前学習済みのモデルをファインチューンしました。
the self-attention mechanism significantly improved the model's performance on the task.
自己注意機構は、タスクにおけるモデルのパフォーマンスを大幅に向上させました。
visualizing self-attention weights provides insights into the model's reasoning process.
自己注意機構の重みを可視化することで、モデルの推論プロセスに関する洞察が得られます。
multi-head self-attention enables the model to attend to different aspects of the input.
マルチヘッド自己注意機構により、モデルは入力のさまざまな側面を注意することができます。
self-attention layers are crucial for understanding context in natural language processing.
自己注意機構の層は、自然言語処理におけるコンテキストの理解に不可欠です。
the self-attention mechanism helps the model resolve ambiguity in the sentence.
自己注意機構は、文中の曖昧さを解消するのに役立ちます。
we compared self-attention with traditional recurrent neural networks.
私たちは自己注意機構と従来の再帰型ニューラルネットワークを比較しました。
the effectiveness of self-attention is well-established in the field of nlp.
自己注意機構の効果は、NLPの分野で広く確立されています。
self-attention contributes to better machine translation quality.
自己注意機構は、より優れた機械翻訳の品質に貢献します。
self-attention mechanism
自己注意機構
using self-attention
自己注意機構を使用する
self-attention layer
自己注意層
apply self-attention
自己注意を適用する
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自己注意の重み
with self-attention
自己注意を伴って
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自己注意のスコア
self-attention model
自己注意モデル
self-attention network
自己注意ネットワーク
self-attention improved
自己注意が改善された
the model utilizes self-attention to weigh the importance of different words in the input sequence.
モデルは自己注意機構を利用して、入力シーケンス内の異なる単語の重要度を評価します。
self-attention allows the transformer to capture long-range dependencies effectively.
自己注意機構により、Transformerは長距離依存関係を効果的に捉えることができます。
we fine-tuned the pre-trained model with self-attention on a new dataset.
私たちは自己注意機構を用いて、新しいデータセットで事前学習済みのモデルをファインチューンしました。
the self-attention mechanism significantly improved the model's performance on the task.
自己注意機構は、タスクにおけるモデルのパフォーマンスを大幅に向上させました。
visualizing self-attention weights provides insights into the model's reasoning process.
自己注意機構の重みを可視化することで、モデルの推論プロセスに関する洞察が得られます。
multi-head self-attention enables the model to attend to different aspects of the input.
マルチヘッド自己注意機構により、モデルは入力のさまざまな側面を注意することができます。
self-attention layers are crucial for understanding context in natural language processing.
自己注意機構の層は、自然言語処理におけるコンテキストの理解に不可欠です。
the self-attention mechanism helps the model resolve ambiguity in the sentence.
自己注意機構は、文中の曖昧さを解消するのに役立ちます。
we compared self-attention with traditional recurrent neural networks.
私たちは自己注意機構と従来の再帰型ニューラルネットワークを比較しました。
the effectiveness of self-attention is well-established in the field of nlp.
自己注意機構の効果は、NLPの分野で広く確立されています。
self-attention contributes to better machine translation quality.
自己注意機構は、より優れた機械翻訳の品質に貢献します。
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