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positive learningとは 意味・読み方・使い方
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意味・対訳 積極的学習
「positive learning」の部分一致の例文検索結果
該当件数 : 15件
Then, by a learning means 3, it is evaluated that the positive example of the larger value of the weight among the positive instances of the learning documents 1aa and 1ab, etc., of positive examples for a category indicates the feature of the category more strongly and a learning result indicating whether or not each positive instance indicates the feature of the category is generated.例文帳に追加
次に、学習手段３により、カテゴリに対する正例の学習文書１ａａ，１ａｂ，・・・の素性のうち、重みの値が大きい素性ほどカテゴリの特徴を強く表しているものと評価され、各素性がカテゴリの特徴を示すか否かを示す学習結果が生成される。 - 特許庁
To generate a temporal positive example, and to advance active learning when any positive example does not exist, or rarely exists.例文帳に追加
正例が全く存在しないか、ごく僅かしか存在しない場合、仮の正例を生成して能動学習を進める。 - 特許庁
Class discriminator candidates are generated by learning a weak discriminator (i.e., feature quantity) using a plurality of positive images for learning and a plurality of negative images for learning (S120).例文帳に追加
複数の学習用ポジティブ画像、及び複数の学習用ネガティブ画像を用いて弱識別器（即ち、特徴量）を学習しクラス識別器候補を生成する（Ｓ１２０）。 - 特許庁
By a weight setting means 2, weight corresponding to elapsed time from the time indicated by time information imparted to a learning document to the present is set relating to each of the learning documents 1aa, 1ab, 1ba, and 1bb, etc., stored in a learning document storage means 1 and the weight of the learning document is set to a positive instance indicating the feature of the learning document.例文帳に追加
重み設定手段２により、学習文書記憶手段１に格納されている学習文書１ａａ，１ａｂ，・・・，１ｂａ，１ｂｂ，・・・それぞれに関して、学習文書に付与された時刻情報で示される時刻から現在までの経過時間に応じた重みが設定され、学習文書の特徴を示す素性に対してその学習文書の重みが設定される。 - 特許庁
A solution-identity pair extraction part 12 extracts pairs of the solution and the identity from the negative example data E and the positive example data D in the teacher's data storage part 11, and a machine learning part 13 estimates the kind of solution probably acquired in the case of a set of identities by the machine learning method and stores the result in a learning result data storage part 14.例文帳に追加
解−素性対抽出部12は、教師データ記憶部11の負の例データＥと正の例データＤから解と素性の組を抽出し、機械学習部13は、その素性の集合の場合にどのような解になりやすいかを機械学習法により推定して学習結果データ記憶部14に記憶する。 - 特許庁
Using the group of new positive images for learning that have replaced the images causing worsening, and the group of negative images for learning, the weak discriminator is learned and new class discriminator candidates are generated (S120).例文帳に追加
その悪化要因画像を入れ替えた新たな学習用ポジティブ画像群、及び学習用ネガティブ画像群を用いて弱識別器を学習し、新たなクラス識別器候補を生成する（Ｓ１２０）。 - 特許庁
When there is not or rarely positive example whose desired label is turned to be a desired value in the learning data storage part 131, a control part 150 generates a temporary positive example by rewriting the value of the desired label with the value of another similar label.例文帳に追加
制御部１５０は、学習データ記憶部１３１中に所望ラベルの値が所望値となる正例が存在しないか少ない場合、所望ラベルの値を類似する他のラベルの値で書き換えて仮の正例を生成する。 - 特許庁
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positive learning
「positive learning」の部分一致の例文検索結果
該当件数 : 15件
Using the class discriminator candidates generated, it is detected whether or not there is the subject of detection among a group of images for evaluation (S130-S190), and if the detection accuracy thereof is less than a predetermined value (S200:NO), images causing worsening among the group of positive images for learning are replaced with unused positive images.例文帳に追加
その生成されたクラス識別器候補を用いて、評価用画像群から検出対象の有無を検出した結果（Ｓ１３０〜Ｓ１９０）、その検出精度が所定値未満であれば（Ｓ２００：ＮＯ）、学習用ポジティブ画像群中の悪化要因画像を未使用ポジティブ画像と入れ替える。 - 特許庁
To solve the problem that positive execution of idle operation for learning may cause deterioration in fuel consumption performance since there is a possibility of failing to secure ETC characteristic learning frequency and chance through the utilization of an intake air amount detected by a conventional airflow sensor due to no existence of idle operating state (less chance) in a vehicle having an idle stop function.例文帳に追加
アイドルストップ機能を有する車両では、アイドル運転状態が存在しない（機会が少ない）ため、従来エアフローセンサにて検出した吸入空気量を用いたＥＴＣ特性学習頻度・機会が確保できない可能性があり、学習のための積極的なアイドル運転の実施は燃費性能の悪化が懸念される。 - 特許庁
To provide a sorting method and a sorting apparatus using a sorter, in which a processing speed can be improved and incorrect determination can be suppressed by quickly performing positive determination (determination that an input data belongs to a prescribed classification) and providing an evaluation value suited to post processing in determining whether the input data belongs to the prescribed classification or not by using the sorter learned by ensemble learning (AdaBoost or the like).例文帳に追加
アンサンブル学習（AdaBoost等）で学習した分類器を用いて入力データが所定の分類に属するか否かを判定する際に、positive判定（識別する分類に属するとの判定）を早期に行うと共に、後処理に適した評価値を提供することにより、処理速度を向上させると共に誤判定を抑制することができる分類器を用いた分類方法及びその装置を提供する。 - 特許庁
A recognition parameter for recognizing the specific subject is generated by a learning by using the images containing the specific subject as the images for a positive sample and the images containing no specific subject as the images for a negative sample.例文帳に追加
特定の被写体が含まれている画像をポジティブサンプルの画像、特定の被写体が含まれていない画像をネガティブサンプルの画像として学習が行われることによって、その特定の被写体を認識するための認識パラメータが生成される。 - 特許庁
A learning means detects the fluctuation of torque generated in the voice coil motor of the mechanical mechanism from the deviation detected by the deviation detecting means, and controls the gain of the servo compensation means and the positive compensation means according to the fluctuation of the detected torque.例文帳に追加
学習手段は、偏差検出手段で検出された偏差からメカニカル機構のボイスコイルモータの発生トルクの変動を検出し、検出した発生トルクの変動に応じてサーボ補償手段及び前向き補償手段の利得を制御する。 - 特許庁
As an ECU for AT is set to position a shift lever of a shift unit at a shift position of an M-range, and when the shift lever is operated to the minus side (steps S11 and S12 are both determined positive), the speed change step that suits the travel state of the vehicle is read from a downshift learning map (step S13).例文帳に追加
ＡＴ用ＥＣＵは、シフト装置のシフトレバーがＭレンジのシフト位置に位置すると共に、シフトレバーが「−」側に操作された（ステップＳ１１，Ｓ１２が共に肯定判定）場合、車両の走行状態に応じた変速段数をダウンシフト用学習マップから読み出す（ステップＳ１３）。 - 特許庁
The line-of-sight discrimination processing discriminates (a) a positive state where the line of sight is directed to a camera direction or (b) a negative state where the line of sight is not directed to the camera direction, by using a line-of-sight discrimination dictionary in which learning data including classification data corresponding to respective states are stored.例文帳に追加
視線判別処理は、（ａ）視線がカメラ方向を向いているポジティブ状態、（ｂ）視線がカメラ方向を向いていないネガティブ状態、上記（ａ），（ｂ）のいずれであるかを、各状態に対応する分類データからなる学習データを格納した視線判別辞書を利用して行う。 - 特許庁
To provide a face extraction method for completely, automatically and precisely extracting a face of a person without requiring any manual operation from a color original image in a negative film, a positive film and the like, and to allow selection of an optimum weighting coefficient with respect to each input value for securing a high recognition ratio through learning of a neural network by several pieces of teacher data.例文帳に追加
ネガフィルムやポジフィルム等のカラー原画像から、人手を介さず完全に自動で且つ精度よく人の顔を抽出する顔抽出方法を提供するとともに、ニューラルネットワークをいくつかの教師データにより学習させることによって、それぞれの入力値に対して最適な重み係数を選択することができ、高い認識率を確保することができるようにすることである。 - 特許庁
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