deformers' work
Công việc của các deformers
training deformers
Đào tạo deformers
using deformers
Sử dụng deformers
new deformers
Các deformers mới
advanced deformers
Các deformers nâng cao
researchers are developing new types of deformable neural networks, or deformers.
Nghiên cứu viên đang phát triển các loại mạng nơ-ron biến dạng mới, hay còn gọi là deformers.
the use of deformers in protein folding prediction is showing great promise.
Sự sử dụng deformers trong dự đoán gấp nếp protein đang cho thấy nhiều hứa hẹn lớn.
we need to fine-tune the deformer architecture for optimal performance.
Chúng ta cần tinh chỉnh kiến trúc deformer để đạt hiệu suất tối ưu.
deformers can effectively model long-range dependencies in sequential data.
Deformers có thể hiệu quả trong việc mô hình hóa các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự.
the self-attention mechanism is a key component of many modern deformers.
Cơ chế chú ý tự động là thành phần chính của nhiều deformers hiện đại.
compared to transformers, deformers often require less training data.
So với transformers, deformers thường yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn.
we are exploring the application of deformers to image recognition tasks.
Chúng ta đang khám phá việc áp dụng deformers vào các nhiệm vụ nhận diện hình ảnh.
the initial results with the new deformer model are very encouraging.
Kết quả ban đầu với mô hình deformer mới rất khích lệ.
deformers offer a potential solution for handling variable-length sequences.
Deformers cung cấp một giải pháp tiềm năng để xử lý các chuỗi có độ dài biến đổi.
the team is investigating different deformer configurations for this problem.
Đội ngũ đang điều tra các cấu hình deformer khác nhau cho vấn đề này.
scaling up the deformer model presents significant computational challenges.
Việc mở rộng mô hình deformer đặt ra những thách thức tính toán đáng kể.
deformers' work
Công việc của các deformers
training deformers
Đào tạo deformers
using deformers
Sử dụng deformers
new deformers
Các deformers mới
advanced deformers
Các deformers nâng cao
researchers are developing new types of deformable neural networks, or deformers.
Nghiên cứu viên đang phát triển các loại mạng nơ-ron biến dạng mới, hay còn gọi là deformers.
the use of deformers in protein folding prediction is showing great promise.
Sự sử dụng deformers trong dự đoán gấp nếp protein đang cho thấy nhiều hứa hẹn lớn.
we need to fine-tune the deformer architecture for optimal performance.
Chúng ta cần tinh chỉnh kiến trúc deformer để đạt hiệu suất tối ưu.
deformers can effectively model long-range dependencies in sequential data.
Deformers có thể hiệu quả trong việc mô hình hóa các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự.
the self-attention mechanism is a key component of many modern deformers.
Cơ chế chú ý tự động là thành phần chính của nhiều deformers hiện đại.
compared to transformers, deformers often require less training data.
So với transformers, deformers thường yêu cầu ít dữ liệu huấn luyện hơn.
we are exploring the application of deformers to image recognition tasks.
Chúng ta đang khám phá việc áp dụng deformers vào các nhiệm vụ nhận diện hình ảnh.
the initial results with the new deformer model are very encouraging.
Kết quả ban đầu với mô hình deformer mới rất khích lệ.
deformers offer a potential solution for handling variable-length sequences.
Deformers cung cấp một giải pháp tiềm năng để xử lý các chuỗi có độ dài biến đổi.
the team is investigating different deformer configurations for this problem.
Đội ngũ đang điều tra các cấu hình deformer khác nhau cho vấn đề này.
scaling up the deformer model presents significant computational challenges.
Việc mở rộng mô hình deformer đặt ra những thách thức tính toán đáng kể.
Khám phá những từ vựng được tìm kiếm thường xuyên
Muốn học từ vựng hiệu quả hơn? Tải ngay ứng dụng DictoGo và tận hưởng nhiều tính năng ghi nhớ và ôn tập từ vựng hơn nữa!
Tải DictoGo ngay