Gaussian mixture modelとは 意味・読み方・使い方

The feature vectors are supplied to a Gaussian mixture hidden Markov model.例文帳に追加

この特徴ベクトルをガウス混合隠れマルコフモデルに供給する。 - 特許庁

Based on the analysis results, a mixture normal distribution model is learned by a GMM (Gaussian Mixture Model) learning means 13, and stored in a GMM storing memory 14.例文帳に追加

これらの分析結果に基づいてＧＭＭ学習手段１３により、混合正規分布モデルを学習し、ＧＭＭ記憶用メモリ１４に記憶する。 - 特許庁

Then, a maximum likelihood of the Gaussian mixture hidden Markov model is determined to classify the plurality of feature vectors as traffic events.例文帳に追加

次に、ガウス混合隠れマルコフモデルの最尤値を求め、複数の特徴ベクトルを交通事象として分類する。 - 特許庁

An adaptive learning rate schedule is used for an on-line Gaussian mixture learning model for dynamic data, in order to achieve rapid convergence while keeping adaptive possibility in the model after convergence.例文帳に追加

動的データのためのオンラインガウシアン混合学習モデルは、収束後のモデルの適用可能性を維持しつつ速い収束を達成するために適応学習レートスケジュールを用いる。 - 特許庁

Here, μ_i is an average value and σ_i is a standard deviation of each Gaussian mixture model for 0 bit and 1 bit as indicated in the subscripts i.例文帳に追加

ここでμ_ｉは平均値であり、σ_ｉは添字ｉによって指示されるように０ビット及び１ビットの場合の各ガウス混合モデルの標準偏差である。 - 特許庁

A model function, such as a Gaussian Mixture Model (GMM) function, with parameters determined using a Levenberg-Marquardt (LM) regression process can also be used to find an approximation to the first derivative curve.例文帳に追加

また、モデル関数、例えば、ガウシアン混合モデル（ＧＭＭ）関数は、レーベンバーグ・マルカート（ＬＭ）回帰プロセスを用いて決定されたパラメーターを含み、それを用いて、第１の微分曲線への近似を見出すことが可能である。 - 特許庁

Interpolation filter coefficients A'_i, B'_i, π_i, and a typical high-frequency image z'_i are set (#22), a mixture Gaussian model represented by x=Σ{((A'_i×z')+B'_i)×w_i((z'_i-z'), π_i)} is assumed, and filtering processing is applied to the high frequency image z' (#24).例文帳に追加

補間フィルタ係数Ａ’_ｉ、Ｂ’_ｉ、π_ｉ及び代表高周波画像ｚ’_ｉが設定され（＃２２）、ｘ＝Σ｛（（Ａ’_ｉ×ｚ’）＋Ｂ’_ｉ）×ｗ_ｉ（（ｚ’_ｉ−ｚ’），π_ｉ）｝で表される混合ガウスモデルを仮定し、高周波画像ｚ’に対してフィルタリング処理が施される（＃２４）。 - 特許庁