auto-attention mechanism
مکانیسم توجه خودکار
using auto-attention
استفاده از توجه خودکار
auto-attention layer
لایه توجه خودکار
with auto-attention
با توجه خودکار
auto-attention scores
نمرات توجه خودکار
auto-attention weights
وزنهای توجه خودکار
apply auto-attention
اعمال توجه خودکار
auto-attention model
مدل توجه خودکار
auto-attention network
شبکه توجه خودکار
auto-attention improved
بهبود یافته توجه خودکار
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
مدل از توجه خودکار برای تمرکز بر ویژگیهای ورودی مرتبط استفاده میکند.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
ما توجه خودکار را در ساختار تبدیلدهنده جایگذاری کردیم تا عملکرد را بهبود بخشیم.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
توجه خودکار به شبکه امکان میدهد تا بخشهای مختلف دنباله ورودی را وزن دهد.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
مکانیزم توجه خودکار دقت ترجمه ماشین را به طور قابل توجهی افزایش داد.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
توجه خودکار تصویری به مدل کمک میکند تا بهتر با زمینه تصویر آشنا شود.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
ما مشاهده کردیم که توجه خودکار به طور مؤثر وابستگیهای فاصلهدار را ثبت میکند.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
پژوهش کاربرد توجه خودکار در تحلیل احساسات را بررسی کرد.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
توجه خودکار پراکنده پیچیدگی محاسباتی را کاهش میدهد بدون اینکه دقت را کاهش دهد.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
لایههای توجه خودکار برای درک روابط پیچیده در دادهها حیاتی هستند.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
نمرات توجه خودکار کلمات مهمتر در جمله را تاکید میکنند.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
مقایسه با روشهای قبلی، توجه خودکار درک زمینهای برتری نشان داد.
auto-attention mechanism
مکانیسم توجه خودکار
using auto-attention
استفاده از توجه خودکار
auto-attention layer
لایه توجه خودکار
with auto-attention
با توجه خودکار
auto-attention scores
نمرات توجه خودکار
auto-attention weights
وزنهای توجه خودکار
apply auto-attention
اعمال توجه خودکار
auto-attention model
مدل توجه خودکار
auto-attention network
شبکه توجه خودکار
auto-attention improved
بهبود یافته توجه خودکار
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
مدل از توجه خودکار برای تمرکز بر ویژگیهای ورودی مرتبط استفاده میکند.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
ما توجه خودکار را در ساختار تبدیلدهنده جایگذاری کردیم تا عملکرد را بهبود بخشیم.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
توجه خودکار به شبکه امکان میدهد تا بخشهای مختلف دنباله ورودی را وزن دهد.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
مکانیزم توجه خودکار دقت ترجمه ماشین را به طور قابل توجهی افزایش داد.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
توجه خودکار تصویری به مدل کمک میکند تا بهتر با زمینه تصویر آشنا شود.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
ما مشاهده کردیم که توجه خودکار به طور مؤثر وابستگیهای فاصلهدار را ثبت میکند.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
پژوهش کاربرد توجه خودکار در تحلیل احساسات را بررسی کرد.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
توجه خودکار پراکنده پیچیدگی محاسباتی را کاهش میدهد بدون اینکه دقت را کاهش دهد.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
لایههای توجه خودکار برای درک روابط پیچیده در دادهها حیاتی هستند.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
نمرات توجه خودکار کلمات مهمتر در جمله را تاکید میکنند.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
مقایسه با روشهای قبلی، توجه خودکار درک زمینهای برتری نشان داد.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now