intra-attention mechanism
内注意力机制
intra-attention model
内注意力模型
with intra-attention
带有内注意力
intra-attention layers
内注意力层
improving intra-attention
提升内注意力
intra-attention scores
内注意力分数
using intra-attention
使用内注意力
intra-attention weights
内注意力权重
applying intra-attention
应用内注意力
intra-attention task
内注意力任务
the model utilizes intra-attention to focus on relevant words in the input sequence.
该模型使用内部注意力机制来关注输入序列中的相关词语。
intra-attention allows the network to better capture long-range dependencies.
内部注意力机制使网络能够更好地捕捉长距离依赖关系。
we observed improved performance with the addition of intra-attention layers.
我们观察到添加内部注意力层后性能有所提高。
the intra-attention mechanism dynamically weights different input tokens.
内部注意力机制动态地赋予不同的输入标记不同的权重。
applying intra-attention to the encoder significantly enhanced translation quality.
将内部注意力机制应用于编码器后，显著提高了翻译质量。
intra-attention helps the model understand the context of each word.
内部注意力机制有助于模型理解每个单词的上下文。
the research explored different architectures for intra-attention mechanisms.
该研究探讨了内部注意力机制的不同架构。
we compared intra-attention with standard self-attention techniques.
我们将内部注意力与标准的自注意力技术进行了比较。
intra-attention proved crucial for handling complex sentence structures.
内部注意力机制对于处理复杂的句子结构至关重要。
the effectiveness of intra-attention was evaluated on several benchmark datasets.
在多个基准数据集上评估了内部注意力的有效性。
intra-attention enables the model to selectively attend to important parts of the input.
内部注意力机制使模型能够有选择地关注输入的重要部分。
intra-attention mechanism
内注意力机制
intra-attention model
内注意力模型
with intra-attention
带有内注意力
intra-attention layers
内注意力层
improving intra-attention
提升内注意力
intra-attention scores
内注意力分数
using intra-attention
使用内注意力
intra-attention weights
内注意力权重
applying intra-attention
应用内注意力
intra-attention task
内注意力任务
the model utilizes intra-attention to focus on relevant words in the input sequence.
该模型使用内部注意力机制来关注输入序列中的相关词语。
intra-attention allows the network to better capture long-range dependencies.
内部注意力机制使网络能够更好地捕捉长距离依赖关系。
we observed improved performance with the addition of intra-attention layers.
我们观察到添加内部注意力层后性能有所提高。
the intra-attention mechanism dynamically weights different input tokens.
内部注意力机制动态地赋予不同的输入标记不同的权重。
applying intra-attention to the encoder significantly enhanced translation quality.
将内部注意力机制应用于编码器后，显著提高了翻译质量。
intra-attention helps the model understand the context of each word.
内部注意力机制有助于模型理解每个单词的上下文。
the research explored different architectures for intra-attention mechanisms.
该研究探讨了内部注意力机制的不同架构。
we compared intra-attention with standard self-attention techniques.
我们将内部注意力与标准的自注意力技术进行了比较。
intra-attention proved crucial for handling complex sentence structures.
内部注意力机制对于处理复杂的句子结构至关重要。
the effectiveness of intra-attention was evaluated on several benchmark datasets.
在多个基准数据集上评估了内部注意力的有效性。
intra-attention enables the model to selectively attend to important parts of the input.
内部注意力机制使模型能够有选择地关注输入的重要部分。
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