word embeddings
подобия слов
sentence embeddings
подобия предложений
contextual embeddings
контекстные подобия
vector embeddings
векторные подобия
deep embeddings
глубокие подобия
static embeddings
статические подобия
feature embeddings
подобия признаков
image embeddings
подобия изображений
text embeddings
подобия текста
multimodal embeddings
мультимодальные подобия
we are using embeddings to improve our search algorithms.
мы используем встраивания для улучшения наших поисковых алгоритмов.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
словесные встраивания могут улавливать семантическое значение слов.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
модели глубокого обучения часто полагаются на встраивания для повышения производительности.
we trained the model using embeddings from large datasets.
мы обучили модель, используя встраивания из больших наборов данных.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
встраивания помогают уменьшить размерность данных.
the embeddings generated by the model are quite effective.
встраивания, генерируемые моделью, весьма эффективны.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
используя встраивания, мы можем более эффективно анализировать текст.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
встраивания необходимы для задач обработки естественного языка.
we compared different methods of generating embeddings.
мы сравнили различные методы генерации встраиваний.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
визуализация встраиваний может выявить интересные закономерности в данных.
word embeddings
подобия слов
sentence embeddings
подобия предложений
contextual embeddings
контекстные подобия
vector embeddings
векторные подобия
deep embeddings
глубокие подобия
static embeddings
статические подобия
feature embeddings
подобия признаков
image embeddings
подобия изображений
text embeddings
подобия текста
multimodal embeddings
мультимодальные подобия
we are using embeddings to improve our search algorithms.
мы используем встраивания для улучшения наших поисковых алгоритмов.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
словесные встраивания могут улавливать семантическое значение слов.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
модели глубокого обучения часто полагаются на встраивания для повышения производительности.
we trained the model using embeddings from large datasets.
мы обучили модель, используя встраивания из больших наборов данных.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
встраивания помогают уменьшить размерность данных.
the embeddings generated by the model are quite effective.
встраивания, генерируемые моделью, весьма эффективны.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
используя встраивания, мы можем более эффективно анализировать текст.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
встраивания необходимы для задач обработки естественного языка.
we compared different methods of generating embeddings.
мы сравнили различные методы генерации встраиваний.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
визуализация встраиваний может выявить интересные закономерности в данных.
Изучите часто ищемую лексику
Хотите учить слова эффективнее? Скачайте приложение DictoGo и получите больше возможностей для запоминания и повторения слов!
Скачайте DictoGo сейчас