network dynamicsとは 意味・読み方・使い方

A recognition part 11 determines a winner node corresponding to the dynamics most suitable to time-series data supplied from a characteristic extraction part 13 from nodes of a dynamics storage network, and outputs information showing the determined winner node as a recognition result 17.例文帳に追加

認識部１１１は、特徴抽出部１３から供給される時系列データに最も適合するダイナミクスに対応するノードである勝者ノードを、ダイナミクス記憶ネットワークのノードから決定し、その決定された勝者ノードを表す情報を認識結果１７として出力する。 - 特許庁

A winner node determination part 7-2 determines a winner node that is a node corresponding to the dynamics most suitable for an observed time-serial data, out of the plurality of nodes in a network constituted of the plurality of nodes for holding the dynamics.例文帳に追加

勝者ノード決定部７−２は、ダイナミクスを保持するノードの複数によって構成されるネットワークの複数のノードのうち、観測される時系列データに最も適合するダイナミクスに対応するノードである勝者ノードを決定する。 - 特許庁

A network storage part stores a network composed of a plurality of nodes, each node retaining dynamics modeled by a dynamic approximation model.例文帳に追加

ネットワーク記憶部は、力学系近似モデルによってモデル化されたダイナミクスを１つのノードに保持し、複数の前記ノードによって構成されるネットワークを記憶する。 - 特許庁

A method for managing and controlling the search and maintenance of routes in the network includes predicting future-needed routes or the need for future communications in the network, and predicting future-network dynamics or topology.例文帳に追加

ネットワークにおけるルートの探索と維持を管理する方法は、ネットワークにおいて未来必要となるルートまたはネットワーク内における通信の未来における必要性を予測し、未来におけるネットワークのダイナミクスとトポロジーとを予測する。 - 特許庁

Partial and complete routes are searched along predicted future-needed routes based upon the predicted need for routes and the predicted network dynamics or topology.例文帳に追加

予測されたルーとの必要性と予測されたネットワークのダイナミクスとトポロジーとに基づき、予測された未来必要となるルートに沿って部分ルートおよび完全ルートを探索する。 - 特許庁

A generation part 211 generates an output signal corresponding to time-series data supplied from a characteristic extraction part 13 by use of a node of a dynamics storage network designated by a control signal 18.例文帳に追加

生成部２１１は、制御信号１８によって指定される、ダイナミクス記憶ネットワークのノードを用いて、特徴抽出部１３から供給される時系列データに対応する出力信号を生成する。 - 特許庁

A parameter updating part 7-4 learns self-organizingly the each dynamics of the network by a degree corresponding to the weight of learning, based on the time-serial data.例文帳に追加

パラメータ更新部７−４は、学習の重みに対応する度合で、時系列データに基づき、ネットワークの各ダイナミクスを自己組織的に学習する。 - 特許庁

A learning part 1-4 holds dynamics in one node and performs self-organizational update of a dynamic storage network by a plurality of nodes on the basis of measured time-series data.例文帳に追加

学習部１−４は、ダイナミクスを一つのノードに保持し、複数のノードによって構成されるダイナミクス記憶ネットワークの自己組織的な更新を、観測される時系列データに基づいて行う。 - 特許庁