Deep-Set İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Deep-Set İle İlgili Cümleler İngilizce Cümle İçinde Kullanımı

Deep-Set Nedir?

Deep-Set, girdi olarak bir küme alır ve her bir elemanı için bir çıktı üretir. Deep-Set ağları, herhangi bir sıralamaya bağlı olmayan verilerle çalışmak için özellikle yararlıdır.

Örnek Cümleler:

1. Deep-Set networks are commonly used in tasks such as object tracking.

   • Deep-Set ağları, nesne takibi gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.

2. The output of a Deep-Set network is the same regardless of the order in which the input elements are presented.

   • Bir Deep-Set ağının çıktısı, girdi elemanlarının sunulduğu sıraya bakılmaksızın aynıdır.

3. Deep-Set networks can be used to learn representations of sets of data, which can then be used for classification tasks.

   • Deep-Set ağları, daha sonra sınıflandırma görevleri için kullanılabilecek veri kümelerinin temsillerini öğrenmek için kullanılabilir.

4. The goal of a Deep-Set network is to map a set to a fixed-size representation.

   • Bir Deep-Set ağının amacı, bir küme elemanlarını sabit boyutlu bir temsile eşlemektir.

5. Deep-Set networks are a type of neural network that can operate on sets of varying sizes.

   • Deep-Set ağları, farklı boyutlardaki kümeler üzerinde işlem yapabilen bir tür sinir ağıdır.

6. One application of Deep-Set networks is in natural language processing, where they can be used to model sets of words.

   • Deep-Set ağlarının bir uygulaması, doğal dil işlemede, burada kelime kümelerinin modellemesi için kullanılabilirler.

7. Deep-Set networks can be used to learn the properties of sets, such as their mean or variance.

   • Deep-Set ağları, küme özelliklerini öğrenmek için kullanılabilir, örneğin ortalama veya varyanslarını.

8. In a Deep-Set network, the output of each element is dependent on the input of all the elements in the set.

   • Bir Deep-Set ağında, her elemanın çıktısı, kümedeki tüm elemanların girdisine bağlıdır.

9. Deep-Set networks are able to handle inputs of varying sizes

10. A limitation of Deep-Set networks is that they do not explicitly model the relationships between elements in a set.

    • Deep-Set ağlarının bir kısıtlaması, bir kümedeki elemanlar arasındaki ilişkileri açıkça modellememeleridir.

11. Deep-Set networks are useful in applications where the order of the input data is not important, such as image recognition.

    • Deep-Set ağları, girdi verilerinin sırasının önemli olmadığı uygulamalarda, örneğin görüntü tanıma gibi, yararlıdır.

12. One example of a Deep-Set network is the PointNet architecture, which can be used for 3D object recognition.

    • Deep-Set ağlarının bir örneği, 3D nesne tanıma için kullanılabilen PointNet mimarisidir.

13. Deep-Set networks are particularly useful in applications where the size of the input data varies, such as in natural language processing.

    • Deep-Set ağları, doğal dil işlemede olduğu gibi girdi verilerinin boyutunun değiştiği uygulamalarda özellikle yararlıdır.

14. In a Deep-Set network, the order in which the elements of a set are presented does not affect the output.

    • Bir Deep-Set ağında, bir kümenin elemanlarının sunulma sırası çıktıyı etkilemez.

15. Deep-Set networks can be used in unsupervised learning, where the goal is to learn a representation of the input data without explicit labels.

    • Deep-Set ağları, açık etiketler olmadan girdi verilerinin bir temsilini öğrenmenin amaçlandığı gözetimsiz öğrenme alanında kullanılabilir.

16. One challenge in using Deep-Set networks is determining a suitable aggregation function to combine the outputs of the individual elements in a set.

    • Deep-Set ağları kullanmanın bir zorluğu, bir kümedeki bireysel elemanların çıktılarını birleştirmek için uygun bir birleştirme işlevi belirlemektir.

17. Deep-Set networks can be used to generate sets of output, such as a set of labels for an input image.

    • Deep-Set ağları, girdi bir görüntü için bir etiket kümesi gibi çıktı kümesi oluşturmak için kullanılabilir.

18. In a