learning parametersとは 意味・読み方・使い方

A plasticity parameter arithmetic part 17 calculates plasticity parameters, showing the plasticity of the learning of the module.例文帳に追加

可塑性パラメータ演算部１７は、モジュールの学習の可塑性を表す可塑性パラメータを演算する。 - 特許庁

A model parameter sharing part 20 causes the learning modules 10_1 to 10_N to share the model parameters.例文帳に追加

モデルパラメータ共有部２０は、学習モジュール１０_1ないし１０_Nに、モデルパラメータを共有させる。 - 特許庁

A model parameter sharing means 20 causes the learning modules 10_1 to 10_N to share the model parameters.例文帳に追加

モデルパラメータ共有部２０は、学習モジュール１０_1ないし１０_Nに、モデルパラメータを共有させる。 - 特許庁

Preferably, the parameters are determined using a machine learning technique, such as one that includes a form of statistical classification.例文帳に追加

パラメータは、好ましくは、統計的分類の形式を含む機械学習技術を用いて判定される。 - 特許庁

A learning main processing section 23 presents a piece of travel history data as a learning data with a probability model representing activities of a user, and learns parameters thereof.例文帳に追加

学習メインプロセス部２３は、学習用データとしての移動履歴データをユーザの活動を表す確率モデルで表し、そのパラメータを学習する。 - 特許庁

As for each of the learning modules 10_1 to 10_N, a sharing strength updating part 112 updates sharing strength β_ij indicating the strength of influence from the learning module 10_j to a learning module 10_i so that a learning error E_i of the learning module 10_i in updating the plurality of model parameters by update learning can be minimized.例文帳に追加

共有強度制御部１１２は、学習モジュール１０_1ないし１０_Nそれぞれについて、学習モジュール１０_jから学習モジュール１０_iへの影響の強さを表す共有強度β_ijを、更新学習により複数のモデルパラメータを更新したとき学習モジュール１０_iの学習誤差E_iを最小化するように更新する。 - 特許庁

A classification parameter selection part 131 in a machine learning part 13, while giving weight to the classification parameter candidate group on the basis of machine learning algorithm based on Multinomial Bayes, determines whether the classification parameter candidate group is effective as classification parameters from the given weight, and outputs only effective classification candidate parameters as classification parameters.例文帳に追加

機械学習部１３内の分類パラメータ選択部１３１は、分類パラメータ候補群に対して、Multinomial Bayesによる機械学習アルゴリズムに基づいて重みを付与しつつ、付与した重みから分類パラメータとして有効かどうか判断し、有効なもののみを分類パラメータとして出力する。 - 特許庁

This is a method for representing multiple learning speakers; and unspecified speaker models SI are generated as to the respective learning speakers by using learning voice data of the individual learning speakers and specific speaker models SD of one group of models are described with multiple model parameters.例文帳に追加

複数の学習話者を表現するための方法であり、個々の学習話者の学習音声データを用いて、まず学習話者各自についての不特定話者モデルＳＩを形成し、そして一組のモデルの各特定話者モデルＳＤを、複数のモデルパラメータによって記述する。 - 特許庁