auto-attention mechanism
mekanismo ng auto-attention
using auto-attention
gamit ang auto-attention
auto-attention layer
layer ng auto-attention
with auto-attention
kasama ang auto-attention
auto-attention scores
mga marka ng auto-attention
auto-attention weights
mga timbang ng auto-attention
apply auto-attention
ipakatupad ang auto-attention
auto-attention model
modelo ng auto-attention
auto-attention network
network ng auto-attention
auto-attention improved
nakapagbago ang auto-attention
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
Ang modelo ay gumagamit ng auto-attention upang masikat sa mga nauunang mga katangian ng input.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
Pinagawa namin ang pagdaragdag ng auto-attention sa transformer architecture para sa mas mahusay na pagganap.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
Ang auto-attention ay nagbibigay-daan sa network na i-weigh ang iba't ibang bahagi ng input sequence.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
Ang mekanismo ng auto-attention ay nagdala ng malaking pagtaas sa pagtataguyod ng pagbabalangkas ng makina.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
Ang visual auto-attention ay nakakatulong sa modelo na mas maunawaan ang konteksto ng larawan.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
Napansin namin na ang auto-attention ay epektibong kumuha ng mahabang saklaw na mga kumbinasyon.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
Ang pag-aaral ay nag-explore ng paggamit ng auto-attention sa sentiment analysis.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
Ang sparse auto-attention ay nagbawas ng kumplikasyon ng kompyutasyon nang hindi pumapayag sa pagkakasala.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
Ang mga layer ng auto-attention ay mahalaga para sa pag-unawa sa mga komplikadong ugnayan sa data.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
Ang mga puntos ng auto-attention ay nagpapakita ng pinakamahalagang mga salita sa pangungusap.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
Kumpara sa mga nakaraang paraan, nagpakita ang auto-attention ng mas mataas na pag-unawa sa konteksto.
auto-attention mechanism
mekanismo ng auto-attention
using auto-attention
gamit ang auto-attention
auto-attention layer
layer ng auto-attention
with auto-attention
kasama ang auto-attention
auto-attention scores
mga marka ng auto-attention
auto-attention weights
mga timbang ng auto-attention
apply auto-attention
ipakatupad ang auto-attention
auto-attention model
modelo ng auto-attention
auto-attention network
network ng auto-attention
auto-attention improved
nakapagbago ang auto-attention
the model leverages auto-attention to focus on relevant input features.
Ang modelo ay gumagamit ng auto-attention upang masikat sa mga nauunang mga katangian ng input.
we incorporated auto-attention into the transformer architecture for improved performance.
Pinagawa namin ang pagdaragdag ng auto-attention sa transformer architecture para sa mas mahusay na pagganap.
auto-attention allows the network to weigh different parts of the input sequence.
Ang auto-attention ay nagbibigay-daan sa network na i-weigh ang iba't ibang bahagi ng input sequence.
the auto-attention mechanism significantly boosted the machine translation accuracy.
Ang mekanismo ng auto-attention ay nagdala ng malaking pagtaas sa pagtataguyod ng pagbabalangkas ng makina.
visual auto-attention helps the model understand image context better.
Ang visual auto-attention ay nakakatulong sa modelo na mas maunawaan ang konteksto ng larawan.
we observed that auto-attention captured long-range dependencies effectively.
Napansin namin na ang auto-attention ay epektibong kumuha ng mahabang saklaw na mga kumbinasyon.
the research explored the application of auto-attention in sentiment analysis.
Ang pag-aaral ay nag-explore ng paggamit ng auto-attention sa sentiment analysis.
sparse auto-attention reduces computational complexity without sacrificing accuracy.
Ang sparse auto-attention ay nagbawas ng kumplikasyon ng kompyutasyon nang hindi pumapayag sa pagkakasala.
auto-attention layers are crucial for understanding complex relationships in data.
Ang mga layer ng auto-attention ay mahalaga para sa pag-unawa sa mga komplikadong ugnayan sa data.
the auto-attention scores highlight the most important words in the sentence.
Ang mga puntos ng auto-attention ay nagpapakita ng pinakamahalagang mga salita sa pangungusap.
compared to previous methods, auto-attention demonstrated superior contextual understanding.
Kumpara sa mga nakaraang paraan, nagpakita ang auto-attention ng mas mataas na pag-unawa sa konteksto.
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