deformers' work
deformareiden työ
training deformers
deformareiden koulutus
using deformers
deformareiden käyttö
new deformers
uudet deformarit
advanced deformers
kehittyneet deformarit
researchers are developing new types of deformable neural networks, or deformers.
tutkijat kehittävät uusia muotoiluvapaita neuroverkkomalleja, eli muotoilijoita.
the use of deformers in protein folding prediction is showing great promise.
muotoilijoiden käyttö proteiinien koventamisessa osoittaa suurta lupaavuutta.
we need to fine-tune the deformer architecture for optimal performance.
meidän täytyy säätää muotoilijan arkkitehtuuria optimaaliseen suorituskykyyn.
deformers can effectively model long-range dependencies in sequential data.
muotoilijat voivat tehokkaasti mallintaa pitkäaikaisia riippuvuuksia järjestettyjen tietojen kanssa.
the self-attention mechanism is a key component of many modern deformers.
itsehuomio-mekanismi on monien nykyaikaisien muotoilijoiden keskeinen osa.
compared to transformers, deformers often require less training data.
vertaillaan transformaattoreihin nähden, muotoilijat tarvitsevat usein vähemmän koulutusdataa.
we are exploring the application of deformers to image recognition tasks.
me tutkimme muotoilijoiden soveltamista kuvankäsittelytehtäviin.
the initial results with the new deformer model are very encouraging.
uuden muotoilijamallin alustavat tulokset ovat hyvin kannustavia.
deformers offer a potential solution for handling variable-length sequences.
muotoilijat tarjoavat mahdollisen ratkaisun muuttuvan pituuden jonojen käsittelyyn.
the team is investigating different deformer configurations for this problem.
tiimi tutkii erilaisia muotoilijakonfiguraatioita tässä ongelmassa.
scaling up the deformer model presents significant computational challenges.
muotoilijamallin skaalaaminen esittää merkittäviä laskentatehokkuuden haasteita.
deformers' work
deformareiden työ
training deformers
deformareiden koulutus
using deformers
deformareiden käyttö
new deformers
uudet deformarit
advanced deformers
kehittyneet deformarit
researchers are developing new types of deformable neural networks, or deformers.
tutkijat kehittävät uusia muotoiluvapaita neuroverkkomalleja, eli muotoilijoita.
the use of deformers in protein folding prediction is showing great promise.
muotoilijoiden käyttö proteiinien koventamisessa osoittaa suurta lupaavuutta.
we need to fine-tune the deformer architecture for optimal performance.
meidän täytyy säätää muotoilijan arkkitehtuuria optimaaliseen suorituskykyyn.
deformers can effectively model long-range dependencies in sequential data.
muotoilijat voivat tehokkaasti mallintaa pitkäaikaisia riippuvuuksia järjestettyjen tietojen kanssa.
the self-attention mechanism is a key component of many modern deformers.
itsehuomio-mekanismi on monien nykyaikaisien muotoilijoiden keskeinen osa.
compared to transformers, deformers often require less training data.
vertaillaan transformaattoreihin nähden, muotoilijat tarvitsevat usein vähemmän koulutusdataa.
we are exploring the application of deformers to image recognition tasks.
me tutkimme muotoilijoiden soveltamista kuvankäsittelytehtäviin.
the initial results with the new deformer model are very encouraging.
uuden muotoilijamallin alustavat tulokset ovat hyvin kannustavia.
deformers offer a potential solution for handling variable-length sequences.
muotoilijat tarjoavat mahdollisen ratkaisun muuttuvan pituuden jonojen käsittelyyn.
the team is investigating different deformer configurations for this problem.
tiimi tutkii erilaisia muotoilijakonfiguraatioita tässä ongelmassa.
scaling up the deformer model presents significant computational challenges.
muotoilijamallin skaalaaminen esittää merkittäviä laskentatehokkuuden haasteita.
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