sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "".
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Z označimo vektor izhodnih vrednosti drevesa, y pa predstavlja vektor ciljnih izhodnih vrednosti našega modela.
Osnovni namen je zmanjšati razliko med dejansko vrednostjo y in napovedano vrednostjo .
Na podlagi tega sem prišel do brezdimenzijskih koordinat x̃, , z̃ in gostote ρ̃.
Energijsko je najugodnejše, če je produkt  člena ∂θ cos θ φ ∂ maksimalen.
Diskriminator medtem poskuša razlikovati med vzorci generiranih slik in resničnih izvornih slik y.
Cilj generatorja je maksimirati verjetnost, da bo diskriminator verjel, da je resnična slika.
Matrika oblikovnih funkcij vsebuje izpeljane interpolacijske polinome, med katerimi je različnih 8 in jih označimo s ψi (x̃, , z̃).
V drugem delu pa pϕ (y|x0 ) predstavlja porazdelitev generiranih slik .
Bayesova statistika dovoli računanje verjetnostne porazdelitve 𝑓(|𝑦), to je prave vrednosti ỹ merjenca 𝑌, ob poznani izmerjeni vrednosti merjenca 𝑦.
Klasična statistika opiše verjetnostno porazdelitev, 𝑓(𝑦|), ki je porazdelitev pričakovanih vrednosti 𝑦 ob pravi vrednosti ỹ merjenca 𝑌.
Točko (x̃, , z̃) torej dobimo kot kompozitum preslikave g in stereografske projekcije S.
Če drugi vir potrdi rezultat modela, potem je vrednost v enaka ena.
Rezultat filtriranja ∈ Rn×64×w×h predstavlja vmesni izhod, kjer je n število učnih primerov.
Sicer pa velja yi ≥ 0 za vsak i in torej iz neenačbe yi = 2x2i − 1 ≤ x4i lahko sklepamo ≤ x̃4 ≤ M(x̃).
Zaradi lastnosti fundamentalne dekompozicije lahko pišemo y = 10, kjer je ỹ Fibonaccijeva beseda dolžine n − 2.
Označimo z φ−1 (x) ∈ Eφ−1 (x) prasliko elementa (x, y) s preslikavo φ̃−1 p,β .
Če je kakšen yi < 0, potem je točka (x̃, ) mešano predznačena in po lemi 5.7 velja ỹ ≤ (2|x̃|−1)2 ≤ M(x̃).
Vsak izhodni nevron torej izračunava funkcijo aktivacije ỹj = N i=1 wij xi + θj in velja = A(x).
Približka B in ỹ A iz nedifuzijskega modula se uporabita kot vodilo za difuzijski modul.
Diskriminator pravilno prepozna generirano sliko ko je Dϕ () čim manjši, zato minimiziramo −log(1 − Dϕ (ỹ)).