self-attention mechanism
öz-dikkat mekanizması
using self-attention
öz-dikkat kullanarak
self-attention layer
öz-dikkat katmanı
apply self-attention
öz-dikkatı uygula
self-attention weights
öz-dikkat ağırlıkları
with self-attention
öz-dikkat ile
self-attention scores
öz-dikkat skorları
self-attention model
öz-dikkat modeli
self-attention network
öz-dikkat ağı
self-attention improved
öz-dikkat geliştirilmiş
the model utilizes self-attention to weigh the importance of different words in the input sequence.
model, girdi dizisindeki farklı kelimelerin önemini değerlendirmek için kendi kendine dikkat mekanizmasını kullanır.
self-attention allows the transformer to capture long-range dependencies effectively.
kendi kendine dikkat, transformatörün uzun mesafeli bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalamasına olanak tanır.
we fine-tuned the pre-trained model with self-attention on a new dataset.
kendi kendine dikkat ile önceden eğitilmiş modeli yeni bir veri kümesi üzerinde ince ayar yaptık.
the self-attention mechanism significantly improved the model's performance on the task.
kendi kendine dikkat mekanizması, görevdeki modelin performansını önemli ölçüde iyileştirdi.
visualizing self-attention weights provides insights into the model's reasoning process.
kendi kendine dikkat ağırlıklarını görselleştirmek, modelin akıl yürütme sürecine ilişkin içgörüler sağlar.
multi-head self-attention enables the model to attend to different aspects of the input.
Çok başlıklı kendi kendine dikkat, modelin girdinin farklı yönlerine dikkat etmesini sağlar.
self-attention layers are crucial for understanding context in natural language processing.
kendi kendine dikkat katmanları, doğal dil işlemede bağlamı anlamak için çok önemlidir.
the self-attention mechanism helps the model resolve ambiguity in the sentence.
kendi kendine dikkat mekanizması, modelin cümledeki belirsizliği gidermesine yardımcı olur.
we compared self-attention with traditional recurrent neural networks.
kendi kendine dikkati geleneksel yinelemeli sinir ağlarıyla karşılaştırdık.
the effectiveness of self-attention is well-established in the field of nlp.
kendi kendine dikkatin etkinliği, nlp alanında iyi kurulmuştur.
self-attention contributes to better machine translation quality.
kendi kendine dikkat, daha iyi makine çevirisi kalitesine katkıda bulunur.
self-attention mechanism
öz-dikkat mekanizması
using self-attention
öz-dikkat kullanarak
self-attention layer
öz-dikkat katmanı
apply self-attention
öz-dikkatı uygula
self-attention weights
öz-dikkat ağırlıkları
with self-attention
öz-dikkat ile
self-attention scores
öz-dikkat skorları
self-attention model
öz-dikkat modeli
self-attention network
öz-dikkat ağı
self-attention improved
öz-dikkat geliştirilmiş
the model utilizes self-attention to weigh the importance of different words in the input sequence.
model, girdi dizisindeki farklı kelimelerin önemini değerlendirmek için kendi kendine dikkat mekanizmasını kullanır.
self-attention allows the transformer to capture long-range dependencies effectively.
kendi kendine dikkat, transformatörün uzun mesafeli bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalamasına olanak tanır.
we fine-tuned the pre-trained model with self-attention on a new dataset.
kendi kendine dikkat ile önceden eğitilmiş modeli yeni bir veri kümesi üzerinde ince ayar yaptık.
the self-attention mechanism significantly improved the model's performance on the task.
kendi kendine dikkat mekanizması, görevdeki modelin performansını önemli ölçüde iyileştirdi.
visualizing self-attention weights provides insights into the model's reasoning process.
kendi kendine dikkat ağırlıklarını görselleştirmek, modelin akıl yürütme sürecine ilişkin içgörüler sağlar.
multi-head self-attention enables the model to attend to different aspects of the input.
Çok başlıklı kendi kendine dikkat, modelin girdinin farklı yönlerine dikkat etmesini sağlar.
self-attention layers are crucial for understanding context in natural language processing.
kendi kendine dikkat katmanları, doğal dil işlemede bağlamı anlamak için çok önemlidir.
the self-attention mechanism helps the model resolve ambiguity in the sentence.
kendi kendine dikkat mekanizması, modelin cümledeki belirsizliği gidermesine yardımcı olur.
we compared self-attention with traditional recurrent neural networks.
kendi kendine dikkati geleneksel yinelemeli sinir ağlarıyla karşılaştırdık.
the effectiveness of self-attention is well-established in the field of nlp.
kendi kendine dikkatin etkinliği, nlp alanında iyi kurulmuştur.
self-attention contributes to better machine translation quality.
kendi kendine dikkat, daha iyi makine çevirisi kalitesine katkıda bulunur.
Sıkça aranan kelimeleri keşfedin
Kelimeleri daha verimli öğrenmek ister misiniz? DictoGo uygulamasını indirin ve daha fazla kelime ezberleme ve tekrar özelliğinin keyfini çıkarın!
DictoGo'yu Hemen İndir