hidden variablesとは 意味・読み方・使い方

To provide a model creation device capable of creating an appropriate model by incorporating variables explaining hidden dependencies established among the variables.例文帳に追加

変数間に成立している隠れた依存関係を説明する変数を組み込んで適切なモデルを作成可能なモデル作成装置を提供する。 - 特許庁

A dynamic image processing device 1 can further accurately perform tracking for a plurality of moving objects by repetitively executing each processing of estimation of a plurality of hidden variables and respective weights of the hidden variables, estimation of hidden state quantities, resampling based on the weight distribution of particles, and update of the hyper parameter of dynamics.例文帳に追加

本発明の動画像処理装置１によれば、複数の隠れ変数および隠れ変数それぞれの重みの推定、隠れ状態量の推定、パーティクルの重みの分布に基づいたリサンプリング、ダイナミクスのハイパーパラメータの更新、の各処理を繰り返し実行することで、複数の移動対象に対する追跡をより高精度で行うことができる。 - 特許庁

The probabilistic distribution estimation apparatus 2 or the probabilistic distribution estimation apparatus 4 estimates a probabilistic distribution that respective data generate by using a stochastic model having hidden variables while inputting a data train of vector values and sequentially reading in the vector data train.例文帳に追加

確率分布推定装置２または確率分布推定装置４は、ベクトル値のデータ列を入力として、該ベクトルデータ列を順次読み込みつつ各データが発生する確率分布を、隠れ変数を持つ確率モデルを用いて推定する。 - 特許庁

Specially, values of parameters of the stochastic model having the hidden variables are read in for values of input data, the probability that the input data are generated is calculated by using the stochastic model, and while past data are forgotten according to newly read-in data, the parameters are updated, so that some of the parameter values are outputted.例文帳に追加

特に、入力データの値に対して隠れ変数を持つ確率モデルのパラメータの値を読み込み、該確率モデルを用いて該入力データが発生した確からしさを計算し、新たに読み込んだデータに応じて過去のデータを忘却しつつパラメータを更新し、パラメータ値の幾つかを出力する。 - 特許庁

A non-observable variable estimating part 23 derives more precise presence information by using observable variables, such as sensor information, schedule or time zones collected by an observable variable acquiring part 21, and previously derived presence information, and formulating a user's presence information at each time as the internal state of a hidden Markov model, which is a probability model with a structure similar to a finite-state machine.例文帳に追加

非可観測変数推定部２３は、可観測変数取得部２１が収集したセンサ情報や予定、時間帯、および過去に導出したプレゼンス情報といった可観測変数を用い、各時刻における利用者のプレゼンス情報を有限状態機械に類似した構造を持つ確率モデルである隠れマルコフモデルの内部状態として定式化することによって、より正確なプレゼンス情報を導出する。 - 特許庁