deformers' work
디포머의 작업
training deformers
디포머 훈련
using deformers
디포머 사용
new deformers
새로운 디포머
advanced deformers
고급 디포머
researchers are developing new types of deformable neural networks, or deformers.
연구자들은 새로운 유형의 가변 신경망 또는 디포머를 개발하고 있습니다.
the use of deformers in protein folding prediction is showing great promise.
디포머를 단백질 접힘 예측에 사용하는 것은 매우 큰 잠재력을 보여주고 있습니다.
we need to fine-tune the deformer architecture for optimal performance.
최적의 성능을 위해 디포머 아키텍처를 세밀하게 조정해야 합니다.
deformers can effectively model long-range dependencies in sequential data.
디포머는 순차적 데이터에서 장거리 의존성을 효과적으로 모델링할 수 있습니다.
the self-attention mechanism is a key component of many modern deformers.
자기 주의 메커니즘은 많은 현대 디포머의 핵심 구성 요소입니다.
compared to transformers, deformers often require less training data.
트랜스포머와 비교할 때 디포머는 일반적으로 더 적은 학습 데이터를 필요로 합니다.
we are exploring the application of deformers to image recognition tasks.
우리는 디포머를 이미지 인식 작업에 적용하는 방법을 탐구하고 있습니다.
the initial results with the new deformer model are very encouraging.
새로운 디포머 모델의 초기 결과는 매우 유망합니다.
deformers offer a potential solution for handling variable-length sequences.
디포머는 가변 길이의 시퀀스를 처리하는 잠재적 해결책을 제공합니다.
the team is investigating different deformer configurations for this problem.
이 문제에 대한 다양한 디포머 구성 방식을 조사하고 있는 팀입니다.
scaling up the deformer model presents significant computational challenges.
디포머 모델을 확장하는 것은 상당한 계산적 도전 과제를 제시합니다.
deformers' work
디포머의 작업
training deformers
디포머 훈련
using deformers
디포머 사용
new deformers
새로운 디포머
advanced deformers
고급 디포머
researchers are developing new types of deformable neural networks, or deformers.
연구자들은 새로운 유형의 가변 신경망 또는 디포머를 개발하고 있습니다.
the use of deformers in protein folding prediction is showing great promise.
디포머를 단백질 접힘 예측에 사용하는 것은 매우 큰 잠재력을 보여주고 있습니다.
we need to fine-tune the deformer architecture for optimal performance.
최적의 성능을 위해 디포머 아키텍처를 세밀하게 조정해야 합니다.
deformers can effectively model long-range dependencies in sequential data.
디포머는 순차적 데이터에서 장거리 의존성을 효과적으로 모델링할 수 있습니다.
the self-attention mechanism is a key component of many modern deformers.
자기 주의 메커니즘은 많은 현대 디포머의 핵심 구성 요소입니다.
compared to transformers, deformers often require less training data.
트랜스포머와 비교할 때 디포머는 일반적으로 더 적은 학습 데이터를 필요로 합니다.
we are exploring the application of deformers to image recognition tasks.
우리는 디포머를 이미지 인식 작업에 적용하는 방법을 탐구하고 있습니다.
the initial results with the new deformer model are very encouraging.
새로운 디포머 모델의 초기 결과는 매우 유망합니다.
deformers offer a potential solution for handling variable-length sequences.
디포머는 가변 길이의 시퀀스를 처리하는 잠재적 해결책을 제공합니다.
the team is investigating different deformer configurations for this problem.
이 문제에 대한 다양한 디포머 구성 방식을 조사하고 있는 팀입니다.
scaling up the deformer model presents significant computational challenges.
디포머 모델을 확장하는 것은 상당한 계산적 도전 과제를 제시합니다.
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