word embeddings
word embeddings
sentence embeddings
sentence embeddings
contextual embeddings
contextual embeddings
vector embeddings
vector embeddings
deep embeddings
deep embeddings
static embeddings
static embeddings
feature embeddings
feature embeddings
image embeddings
image embeddings
text embeddings
text embeddings
multimodal embeddings
multimodal embeddings
we are using embeddings to improve our search algorithms.
Chúng tôi đang sử dụng embeddings để cải thiện các thuật toán tìm kiếm của chúng tôi.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
Các embeddings từ ngữ có thể nắm bắt được ý nghĩa ngữ nghĩa của các từ.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
Các mô hình học sâu thường dựa vào embeddings để có hiệu suất tốt hơn.
we trained the model using embeddings from large datasets.
Chúng tôi đã huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng embeddings từ các tập dữ liệu lớn.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
Embeddings giúp giảm chiều dữ liệu.
the embeddings generated by the model are quite effective.
Các embeddings được tạo ra bởi mô hình khá hiệu quả.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
Sử dụng embeddings, chúng tôi có thể phân tích văn bản hiệu quả hơn.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
Embeddings rất quan trọng đối với các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
we compared different methods of generating embeddings.
Chúng tôi đã so sánh các phương pháp khác nhau để tạo ra embeddings.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
Trực quan hóa embeddings có thể tiết lộ những mẫu thú vị trong dữ liệu.
word embeddings
word embeddings
sentence embeddings
sentence embeddings
contextual embeddings
contextual embeddings
vector embeddings
vector embeddings
deep embeddings
deep embeddings
static embeddings
static embeddings
feature embeddings
feature embeddings
image embeddings
image embeddings
text embeddings
text embeddings
multimodal embeddings
multimodal embeddings
we are using embeddings to improve our search algorithms.
Chúng tôi đang sử dụng embeddings để cải thiện các thuật toán tìm kiếm của chúng tôi.
word embeddings can capture the semantic meaning of words.
Các embeddings từ ngữ có thể nắm bắt được ý nghĩa ngữ nghĩa của các từ.
deep learning models often rely on embeddings for better performance.
Các mô hình học sâu thường dựa vào embeddings để có hiệu suất tốt hơn.
we trained the model using embeddings from large datasets.
Chúng tôi đã huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng embeddings từ các tập dữ liệu lớn.
embeddings help in reducing the dimensionality of data.
Embeddings giúp giảm chiều dữ liệu.
the embeddings generated by the model are quite effective.
Các embeddings được tạo ra bởi mô hình khá hiệu quả.
using embeddings, we can analyze text more efficiently.
Sử dụng embeddings, chúng tôi có thể phân tích văn bản hiệu quả hơn.
embeddings are essential for natural language processing tasks.
Embeddings rất quan trọng đối với các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
we compared different methods of generating embeddings.
Chúng tôi đã so sánh các phương pháp khác nhau để tạo ra embeddings.
visualizing embeddings can reveal interesting patterns in data.
Trực quan hóa embeddings có thể tiết lộ những mẫu thú vị trong dữ liệu.
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