sparsity issue
スパース性の問題
sparsity model
スパース性モデル
sparsity constraint
スパース性制約
sparsity level
スパース性レベル
sparsity pattern
スパース性パターン
sparsity analysis
スパース性分析
sparsity regularization
スパース性正則化
sparsity representation
スパース性表現
sparsity promotion
スパース性促進
sparsity assumption
スパース性仮定
the sparsity of data can lead to inaccurate conclusions.
データの希薄性は不正確な結論を導く可能性があります。
researchers are concerned about the sparsity of resources.
研究者は資源の希薄性を懸念しています。
increased sparsity in the population affects local economies.
人口の希薄性の増加は地域経済に影響を与えます。
the sparsity of vegetation in the area is alarming.
その地域の植生の希薄性は警戒すべきです。
sparsity in the network can hinder communication.
ネットワークの希薄性は通信を妨げる可能性があります。
they studied the sparsity of the matrix for their project.
彼らはプロジェクトのために行列の希薄性を研究しました。
the sparsity of evidence made it hard to prove the theory.
証拠の希薄性は理論を証明するのを難しくしました。
sparsity in urban areas can lead to social issues.
都市部の希薄性は社会問題を引き起こす可能性があります。
they are addressing the sparsity of affordable housing.
彼らは手頃な住宅の希薄性に対処しています。
understanding sparsity is crucial in machine learning.
希薄性を理解することは機械学習において重要です。
sparsity issue
スパース性の問題
sparsity model
スパース性モデル
sparsity constraint
スパース性制約
sparsity level
スパース性レベル
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スパース性正則化
sparsity representation
スパース性表現
sparsity promotion
スパース性促進
sparsity assumption
スパース性仮定
the sparsity of data can lead to inaccurate conclusions.
データの希薄性は不正確な結論を導く可能性があります。
researchers are concerned about the sparsity of resources.
研究者は資源の希薄性を懸念しています。
increased sparsity in the population affects local economies.
人口の希薄性の増加は地域経済に影響を与えます。
the sparsity of vegetation in the area is alarming.
その地域の植生の希薄性は警戒すべきです。
sparsity in the network can hinder communication.
ネットワークの希薄性は通信を妨げる可能性があります。
they studied the sparsity of the matrix for their project.
彼らはプロジェクトのために行列の希薄性を研究しました。
the sparsity of evidence made it hard to prove the theory.
証拠の希薄性は理論を証明するのを難しくしました。
sparsity in urban areas can lead to social issues.
都市部の希薄性は社会問題を引き起こす可能性があります。
they are addressing the sparsity of affordable housing.
彼らは手頃な住宅の希薄性に対処しています。
understanding sparsity is crucial in machine learning.
希薄性を理解することは機械学習において重要です。
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