auto-attention mechanism
autotarkkausmekanismi
using auto-attention
autotarkkauksen käyttäminen
auto-attention layer
autotarkkauskerros
with auto-attention
autotarkkauksella
auto-attention scores
autotarkkausarvot
auto-attention weights
autotarkkauspainot
apply auto-attention
soveltaa autotarkkausta
auto-attention model
autotarkkausmalli
auto-attention network
autotarkkausverkko
auto-attention improved
parannettu autotarkkaus
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
Malli hyödyntää itsehuomautusta keskittymään merkityksellisiin syöteominaisuuksiin.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
Liimasimme itsehuomautuksen transformerin arkkitehtuuriin parantaaksemme suorituskykyä.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
Itsehuomautus mahdollistaa verkon painottaa syötesarjan eri osia.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
Itsehuomautuksen mekanismi paransi merkittävästi konekäännöksen tarkkuutta.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
Visuaalinen itsehuomautus auttaa mallia ymmärtämään kuvakontekstia paremmin.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
Havaittiin, että itsehuomautus otti tehokkaasti huomioon pitkäaikaisia riippuvuuksia.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
Tutkimus tutki itsehuomautuksen soveltamista mielialanalyysiin.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
Harva itsehuomautus vähentää laskennallista monimutkaisuutta ilman tarkkuuden huonontumista.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
Itsehuomautuskerrokset ovat olennaisia monimutkaisten suhteiden ymmärtämiseen datassa.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
Itsehuomautuksen pisteet korostavat lauseen tärkeimmät sanat.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
Verrattuna aiempiin menetelmiin itsehuomautus osoitti ylittävää kontekstiymmärrystä.
auto-attention mechanism
autotarkkausmekanismi
using auto-attention
autotarkkauksen käyttäminen
auto-attention layer
autotarkkauskerros
with auto-attention
autotarkkauksella
auto-attention scores
autotarkkausarvot
auto-attention weights
autotarkkauspainot
apply auto-attention
soveltaa autotarkkausta
auto-attention model
autotarkkausmalli
auto-attention network
autotarkkausverkko
auto-attention improved
parannettu autotarkkaus
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
Malli hyödyntää itsehuomautusta keskittymään merkityksellisiin syöteominaisuuksiin.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
Liimasimme itsehuomautuksen transformerin arkkitehtuuriin parantaaksemme suorituskykyä.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
Itsehuomautus mahdollistaa verkon painottaa syötesarjan eri osia.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
Itsehuomautuksen mekanismi paransi merkittävästi konekäännöksen tarkkuutta.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
Visuaalinen itsehuomautus auttaa mallia ymmärtämään kuvakontekstia paremmin.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
Havaittiin, että itsehuomautus otti tehokkaasti huomioon pitkäaikaisia riippuvuuksia.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
Tutkimus tutki itsehuomautuksen soveltamista mielialanalyysiin.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
Harva itsehuomautus vähentää laskennallista monimutkaisuutta ilman tarkkuuden huonontumista.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
Itsehuomautuskerrokset ovat olennaisia monimutkaisten suhteiden ymmärtämiseen datassa.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
Itsehuomautuksen pisteet korostavat lauseen tärkeimmät sanat.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
Verrattuna aiempiin menetelmiin itsehuomautus osoitti ylittävää kontekstiymmärrystä.
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