学習ベクトルの英語

学習データに基づき、単語ベクトル生成手段１３によって単語ベクトル集合を生成する。例文帳に追加

Depending on learning data, a word vector set is produced with a word vector producing means 13. - 特許庁

最類似ベクトルとそれに隣接する重みベクトルを特徴ベクトルに近づけることで学習を行う。例文帳に追加

The most similar vector and a weight vector being adjacent to the most similar vector are brought closer to the feature vector for learning. - 特許庁

そしてあらかじめ登録してある学習情報ベクトル群３０中の学習情報ベクトル各々との類似度又は相関係数を算出し、類似度又は相関係数が高い学習情報ベクトル群を抽出する。例文帳に追加

A degree of similarity or coefficient of correlation with each learning information vector in learning information vector groups 30 registered in advance is calculated to extract the learning information vector groups having high degree of similarity or high coefficient of correlation. - 特許庁

動作信号を表す第１ベクトルＸと操作量を表す第２ベクトルＹとで一つの学習ベクトルＩ（Ｘ，Ｙ）を構成し、該学習ベクトルＩを入力層に与える。例文帳に追加

A learning vector I (X, Y) is constituted of a 1st vector X expressing an operation signal and a 2nd vector Y expressing a manipulated variable and applied to an input layer. - 特許庁

学習全体の処理時間に対する同期処理時間の比率が小さく、参照ベクトルに対して補正を連続して行う必要のない学習ベクトル量子化学習システム、並列学習方法及びそのプログラムを提供する。例文帳に追加

To provide a learning vector quantization learning system, a parallel learning method, and a program for the same, reducing the ratio of a synchronous processing time to the overall processing time for learning without requiring continuous correction to a reference vector. - 特許庁

学習ベクトル量子化部１３は、すべての属性の教師ベクトルおよび同属性参照ベクトル修正部１２で修正されたすべての属性の参照ベクトルを用いて、修正された参照ベクトルに対してさらに修正処理を行う。例文帳に追加

A learning vector quantizing part 13 operates further correction processing by using all the attribute teacher vectors and all the attribute reference vectors corrected by the co-attribute reference vector correcting part 12. - 特許庁

次いで、該抽出したベクトルを既使用訓練ベクトルに加えて訓練ベクトルを更新し、該更新した訓練ベクトルを用いてＳＶＭの学習を行う（Ｓ１３５，１４０）。例文帳に追加

Subsequently, the extracted vector is added to the already used training vector so as to update the training vector, and the updated training vector is used to learn the SVM (S135, 140). - 特許庁

点火時期モデル学習手段６２は、その差分ベクトルの共分散行列を用いて点火時期モデルパラメータベクトルを更新する。例文帳に追加

The ignition timing model learning means 62 updates the ignition timing model parameter vectors by using the covariance matrixes of the differential vectors. - 特許庁