word embeddings
تعبیهات کلمه
sentence embeddings
تعبیهات جمله
contextual embeddings
تعبیهات متنی
vector embeddings
تعبیهات برداری
deep embeddings
تعبیهات عمیق
static embeddings
تعبیهات ایستا
feature embeddings
تعبیهات ویژگی
image embeddings
تعبیهات تصویر
text embeddings
تعبیهات متن
multimodal embeddings
تعبیهات چند وجهی
we are using embeddings to improve our search algorithms.
ما از تعبیهسازی برای بهبود الگوریتمهای جستجوی خود استفاده میکنیم.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
تعبیههای کلمه میتوانند معنای معنایی کلمات را ضبط کنند.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
مدلهای یادگیری عمیق اغلب برای عملکرد بهتر به تعبیهسازی متکی هستند.
we trained the model using embeddings from large datasets.
ما مدل را با استفاده از تعبیهسازی از مجموعههای داده بزرگ آموزش دادیم.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
تعبیهسازی به کاهش ابعاد داده کمک میکند.
the embeddings generated by the model are quite effective.
تعبیههای تولید شده توسط مدل بسیار مؤثر هستند.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
با استفاده از تعبیهسازی، میتوانیم متن را به طور مؤثرتری تجزیه و تحلیل کنیم.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
تعبیهسازی برای وظایف پردازش زبان طبیعی ضروری است.
we compared different methods of generating embeddings.
ما روشهای مختلف تولید تعبیهسازی را مقایسه کردیم.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
تصویرسازی تعبیهسازی میتواند الگوهای جالب را در دادهها آشکار کند.
word embeddings
تعبیهات کلمه
sentence embeddings
تعبیهات جمله
contextual embeddings
تعبیهات متنی
vector embeddings
تعبیهات برداری
deep embeddings
تعبیهات عمیق
static embeddings
تعبیهات ایستا
feature embeddings
تعبیهات ویژگی
image embeddings
تعبیهات تصویر
text embeddings
تعبیهات متن
multimodal embeddings
تعبیهات چند وجهی
we are using embeddings to improve our search algorithms.
ما از تعبیهسازی برای بهبود الگوریتمهای جستجوی خود استفاده میکنیم.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
تعبیههای کلمه میتوانند معنای معنایی کلمات را ضبط کنند.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
مدلهای یادگیری عمیق اغلب برای عملکرد بهتر به تعبیهسازی متکی هستند.
we trained the model using embeddings from large datasets.
ما مدل را با استفاده از تعبیهسازی از مجموعههای داده بزرگ آموزش دادیم.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
تعبیهسازی به کاهش ابعاد داده کمک میکند.
the embeddings generated by the model are quite effective.
تعبیههای تولید شده توسط مدل بسیار مؤثر هستند.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
با استفاده از تعبیهسازی، میتوانیم متن را به طور مؤثرتری تجزیه و تحلیل کنیم.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
تعبیهسازی برای وظایف پردازش زبان طبیعی ضروری است.
we compared different methods of generating embeddings.
ما روشهای مختلف تولید تعبیهسازی را مقایسه کردیم.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
تصویرسازی تعبیهسازی میتواند الگوهای جالب را در دادهها آشکار کند.
لغات پرجستجو را کاوش کنید
میخواهید واژگان را مؤثرتر یاد بگیرید؟ اپلیکیشن DictoGo را دانلود کنید و از امکانات بیشتری برای حفظ و مرور واژگان لذت ببرید!
همین حالا DictoGo را دانلود کنید