「"型ニューラルネットワーク"」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索

ニューロン、及び当該ニューロンを用いて構成された階層型ニューラルネットワーク例文帳に追加

NEURON AND HIERARCHICAL TYPE NEURAL NETWORK USING THE SAME - 特許庁

知識ルール抽出方法及び装置、ファジィ推論型ニューラルネットワーク例文帳に追加

KNOWLEDGE RULE EXTRACTING METHOD AND APPARATUS, AND FUZZY INFERENCE TYPE NEURAL NETWORK - 特許庁

特徴量抽出部２を、砂時計型ニューラルネットワーク２０と、この砂時計型ニューラルネットワーク２０の出力層から入力層へのフィードバック構造を形成するフィードバック器３０とにより構成する。例文帳に追加

A featured value extraction part 2 comprises a sandglass type neural network 20 and a feedback unit 30 forming a feedback structure from the output layer to input layer of the sandglass type neural network 20. - 特許庁

相互結合型ニューラルネットワークシステム、相互結合型ニューラルネットワーク構造の構築方法、自己組織化ニューラルネットワーク構造の構築方法及びそれらの構築プログラム例文帳に追加

INTERCONNECTING NEURAL NETWORK SYSTEM, METHOD OF CONSTRUCTING INTERCONNECTING NEURAL NETWORK STRUCTURE, METHOD OF CONSTRUCTING SELF-ORGANIZED NEURAL NETWORK STRUCTURE, AND CONSTRUCTION PROGRAM OF THEM - 特許庁

分類部２は、各学習データを競合学習型ニューラルネットワーク１に入力して学習させ、クラスタリングマップを作成する。例文帳に追加

A classification section 2 inputs respective learning data into a competitive learning type neural network 1 for learning to create a clustering map. - 特許庁

ステップＳ１で順方向ダイナミクスにより、リカレント型ニューラルネットワークにおいて、最大のリワードが得られる予測処理を行う。例文帳に追加

In a step S1, prediction processing capable of obtaining maximum reward in a reccurent type neural network is executed by forward dynamics. - 特許庁

競合学習型ニューラルネットワーク１の動作状態はクラスタリングマップ５における発火位置に反映される。例文帳に追加

The operating state of the competition learning type neural network 1 is reflected on an ignition position in a clustering map 5. - 特許庁

競合学習型ニューラルネットワーク１の学習によって作成されたクラスタリングマップの各ニューロンにガウス関数を割り当てる。例文帳に追加

Gaussian functions are assigned to the respective neurons of a clustering map prepared by the learning of a competitive learning type neural network 1. - 特許庁

特徴抽出層および分類層を使用する、重畳型ニューラルネットワークを有するパターン認識システム。例文帳に追加

This pattern recognition system has a convolutional neural network employing feature extraction layer and classfier layer. - 特許庁

リカレント型ニューラルネットワーク１の出力層１３に、曲線Ｌ２１の時系列パターンＮを入力する。例文帳に追加

A time series pattern N of a curved line L21 is inputted to an output layer 13 of a recurrent neural network 1. - 特許庁

階層型ニューラルネットワークの学習方法、そのプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体例文帳に追加

LEARNING METHOD OF HIERARCHICAL NEUTRAL NETWORK, ITS PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM HAVING THE PROGRAM RECORDED THEREON - 特許庁

階層型ニューラルネットワーク学習部２４は、ユーザが初期設定用楽曲データとして入力した楽曲データから抽出された特徴データを入力信号とすると共に、予め記憶している印象度データを教師信号として用いて、階層型ニューラルネットワークを学習させる。例文帳に追加

A hierarchical neural network learning part 24 sets chracteristic data extracted from the musical piece data inputted as initial setting musical piece data by the user as an input signal, uses the previously stored impression degree data as a teacher signal, and makes a hierarchical neural network learn. - 特許庁

特徴量抽出部４で得られた特徴量は、競合学習型ニューラルネットワーク１ａを備える材質検出部１に入力され、競合学習型ニューラルネットワーク１ａにより特徴量からワークＷの材質が分類される。例文帳に追加

The amount of characteristics acquired by the amount of characteristics extraction part 4 are input to a quality material detection part 1 equipped with a competitive learning neural network 1a, and the quality material of the workpiece W are classified from the amount of characteristics by the competitive learning neural network 1a. - 特許庁

味嗅覚素材が有する物質的属性データと、上記味嗅覚素材を味わう被験者から得られる生体情報データとを並列に入力し、その出力を食嗜好データとする階層型ニューラルネットワークを備え、食嗜好データを教師データとして前記階層型ニューラルネットワークをバックプロパゲーション法により学習する（学習手段）。例文帳に追加

There is arranged a hierarchical type neutral network into which physical attribute data inherent to the gustatory and olfactory materials and organic information data obtained from subjects who try to taste the gustatory and olfactory materials are inputted in parallel to produce an output as relish data, and the hierarchical type neutral network is learned by the back propagation method using the relish data as teacher's data (learning means). - 特許庁

本発明は、階層型ニューラルネットワークに学習を施すためのユーザの作業量を軽減させるために予め評価者によって事前学習が施された階層型ニューラルネットワークを用いてもユーザの嗜好を強く反映させることができる楽曲検索システムおよび楽曲検索方法を提供することを課題とする。例文帳に追加

To provide a musical piece retrieval system and a musical piece retrieval method, allowing a strong reflection of taste of a user even if using a hierarchical neural network previously applied with advance learning by an evaluator so as to reduce a work amount of the user for applying learning to the hierarchical neural network. - 特許庁

フィードフォワード型ニューラルネットワークは, それらの訓練が関心限界をもつ極度に高次元のパラメータ推定を必要とするが故に興味深いものである.例文帳に追加

Feed-forward neural networks are interesting because their training involves parameter estimation in extremely high dimensions with interesting limitations.  - コンピューター用語辞典

競合型ニューラルネットワーク３は、複数個の特徴量データの組からなる入力データが入力され、対象信号を複数のカテゴリに分類する。例文帳に追加

The competitive neural network 3 inputs input data composed of a plurality of paired characteristic quantity data and classifies the object signal among a plurality of categories. - 特許庁

ニューロン、当該ニューロンを用いて構成された階層型ニューラルネットワーク及び当該ニューロン内部での乗算処理に用いられる乗算回路例文帳に追加

NEURON, HIERARCHICAL NEURAL NETWORK CONSTITUTED BY USING THE NEURON AND MULTIPLICATION CIRCUIT USED FOR MULTIPLYING PROCESSING INSIDE THE NEURON - 特許庁

統合モジュール４２のローカルモジュール４３−１乃至４３−３を、分散表現スキームによる運動パターン学習モデルとしてのリカレント型ニューラルネットワークにより構成する。例文帳に追加

The local modules 43-1 to 43-3 of the integrated module 42 are constructed of a recurrent neural network serving as motion pattern learning models based on a distributed expression scheme. - 特許庁

ガウス関数の平均値と分散は、学習済みの競合学習型ニューラルネットワーク１における重みベクトルと学習データとを用いて求める。例文帳に追加

The average value and variance of the Gaussian functions are calculated by using weight vectors and learning data in the learnt competitive learning type neural network 1. - 特許庁

リカレント型ニューラルネットワーク１の入力層１１に、所定の時系列パターンに対応するデータｘ_ｔを入力し、出力層１３から予測値ｘ^＊_ｔ＋１を得る。例文帳に追加

Data x_t corresponding to a prescribed time series pattern are inputted to an input layer 11 of a recurrent neural network 1, and a predictive value x*_t+1 is obtained from an output layer 13. - 特許庁

その後、マップ作成部５０が複数の基本学習データ及び追加学習データを学習データとして教師なし競合型ニューラルネットワークに入力し、クラスタリングマップを作成する。例文帳に追加

Afterwards, a map preparation part 50 inputs a plurality of basic learning data and the additional learning data as learning data to a competition type neural network without any teacher, and prepares a clustering map. - 特許庁

多次元の時系列データを処理する砂時計型ニューラルネットワークに過去の履歴を反映させ、入出力関係が非線形に変化するような特徴量を抽出可能とする。例文帳に追加

To extract such featured values that input/output relations non-linearly change by reflecting the past history on a sandglass type neural network for processing multi-dimensional time series data. - 特許庁

本発明の回路はアナログ電子回路による適応フィルタであって、ニューラルネットワークの構成を持ち、階層型ニューラルネットワーク構成に誤差信号をフィードバックすることで、適応フィルタ処理を達成している。例文帳に追加

A circuit is an adaptive filter comprising an analog electronic circuit, has constitution of a neural network, and feeds an error signal back to hierarchical neural network constitution to achieve adaptive filter processing. - 特許庁

カテゴリ分類部１は、特徴抽出部４により抽出した各特徴ベクトルを入力データとする競合学習型ニューラルネットワークを用いて構成される。例文帳に追加

A category classification part 1 comprises a competitive learning neural network whose input data is each feature vector extracted by the feature extraction part 4. - 特許庁

そして学習済みの階層型ニューラルネットワークを用いて前記食嗜好データに関与する前記物質的属性データおよび／または生体情報データの主因子を求める（感覚感性評価手段）。例文帳に追加

The hierarchical neural network learned is used to determine main factors for the physical attribute data and/or the organic information data related to the relish data (sensation sensitivity evaluation means). - 特許庁

本発明の回路は階層型ニューラルネットワーク構造の完全差動型の回路構成を備えるアナログ電子回路からなる適応フィルタである。例文帳に追加

A circuit of the invention is the adaptive filter composed of the analog electronic circuit with a perfect differential circuit structure of a hierarchical neural network structure. - 特許庁

競合学習型ニューラルネットワークの規模を大きくせずに複数種類の対象信号を用いて機器の異常の予兆を早期に検出可能とする。例文帳に追加

To quickly detect signs of anomalies in equipment on the basis of a plurality of types of target signals without scaling up a competitive learning neural network. - 特許庁

診断部位の超音波画像から得られた特徴量に基づき階層型ニューラルネットワークを利用してびまん性肝疾患を診断支援するシステム、及びその診断支援方法例文帳に追加

SYSTEM AND METHOD FOR SUPPORTING DIAGNOSIS OF PERVASIVE HEPATIC DISEASE BY UTILIZING HIERARCHICAL NEURAL NETWORK ON BASIS OF FEATURE AMOUNT PROVIDED FROM ULTRASONIC IMAGE OF DIAGNOSTIC PART - 特許庁

複数の出力に対して簡潔なファジィルールを容易に獲得できる知識ルール抽出方法及び装置、並びに、これらの方法や装置の実現に好適なファジィ推論型ニューラルネットワークを提供する。例文帳に追加

To provide a knowledge rule extracting method and an apparatus for easily acquiring a simple fuzzy rule for a plurality of outputs, and a fuzzy inference type neural network appropriate for achieving the method and the apparatus. - 特許庁

競合学習型ニューラルネットワークを用いて信号のカテゴリを判別するにあたり、カテゴリの境界付近の入力データを高い精度で判別する。例文帳に追加

To discriminate input data in the neighborhood of the boundary of a category with high precision in discriminating the category of a signal by using a competitive learning type neural network. - 特許庁

競合型ニューラルネットワークによるカテゴリ分類に際して、対象信号およびカテゴリの分類目的に応じた適正な前置処理を専門的な知識がなくても容易に選択できるようにする。例文帳に追加

To easily select proper front-end processing matching an object signal and a category classification purpose without any special knowledge in category classification based on a competitive neural network. - 特許庁

階層型ニューラルネットワークの入力パラメータとして信頼性の高い特徴量を求めることで、びまん性肝疾患の診断支援を可能とする。例文帳に追加

To support the diagnosis of a pervasive hepatic disease by finding a feature amount highly reliable as an input parameter of a hierarchical neural network. - 特許庁

本発明は、階層型ニューラルネットワークをユーザの嗜好に即したものに成長させることができる楽曲検索システムおよび楽曲検索方法を提供することを課題とする。例文帳に追加

To provide a musical composition retrieval system which can develop a hierarchical neural network which conforms to a user's taste, and also provide a musical composition retrieval method thereof. - 特許庁

五種類のテクスチャ特徴量の平均値及び分散のみを入力パラメータとして学習済みの階層型ニューラルネットワークに入力し、びまん性肝疾患の診断出力結果を得る。例文帳に追加

Only the mean values and variances of texture feature amounts of five kinds are inputted to the learned hierarchical neural network as input parameters and the diagnosis result of the pervasive hepatic disease is outputted. - 特許庁

上位の階層のリカレント型ニューラルネットワーク（RNN）４２により、周期の長いパラメータＸ_Tを生成し、演算部４３を介して下位の階層のRNN４１の入力層５１に供給させる。例文帳に追加

A parameter XT with a long period is generated by a recurrent neural network RNN 42 of a high order hierarchy, and supplied to an input layer 51 of a low order hierarchy RNN 41 through an arithmetic part 43. - 特許庁

また、履歴判定部４ｃでは、競合学習型ニューラルネットワーク１ａ，１ｂで求めた乖離度の履歴を用いて、工作機械Ｘの故障の有無を監視する。例文帳に追加

A history determining part 4c monitors the presence or absence of failure of the machine tool X by using history of degree of estrangement obtained by the competitive learning type neural networks 1a, 1b. - 特許庁

良否判定部７に設けた学習済みの競合学習型ニューラルネットワーク１を用い、特徴量のカテゴリを、良品と不良品と良否の間のグレイ品とに分類する。例文帳に追加

The category of the feature quantity is sorted into the good product and the gray product between the qualities of the good and inferior products using learned competition learning type neutral network 1 provided in a quality judging part 7. - 特許庁

学習データ記憶部６にはカテゴリが特定の異常状態とみなされる複数個のデータからなるデータセットが格納されており、このデータセットで競合学習型ニューラルネットワーク１を学習させる。例文帳に追加

A data set comprising a plurality of data of which categories are considered a specific abnormal condition is stored in a learning data storage part 6, and the competitive learning type neural network 1 is made to be learnt by this data set. - 特許庁

学習済みの競合学習型ニューラルネットワーク１に、振動センサ２の出力の特徴量を与えると、工具Ｙの取付状態が正常か異常かを分類することができる。例文帳に追加

If the characteristic amount of the output of the vibration sensor 2 is given to the competitive learning type neural network 1 after learning, it can be classified whether the attaching state of the tool Y is normal or abnormal. - 特許庁

なお、再学習に使用した再学習データは、次回の再学習時に使用するようにすると、階層型ニューラルネットワークの再学習時に使用する再学習データの数が増えるため、再学習の精度が良くなる。例文帳に追加

If the relearning data used in relearning are used again in the next relearning, the number of the relearning data to be used in relearning of the hierarchical neural network is increased, and consequently high-precision relearning is performed. - 特許庁

工具Ｙが駆動装置Ｘにより回転駆動される工作機械において、駆動装置Ｘに密着させた振動センサ２の出力の特徴量を、競合学習型ニューラルネットワーク１に与える。例文帳に追加

In the machine tool having a tool Y rotatably driven by a driving machine X, amounts of characteristics of output of a vibration sensor 2 closely attached to the driving device X are given to a competitive learning neural network 1. - 特許庁

機器Ｘの動作により生じる振動成分を含んだ対象信号の特徴量を用いて、機器Ｘの異常の有無を競合学習型ニューラルネットワーク１により判断する。例文帳に追加

Existence of abnormalities of the equipment X is decided by a competitive learning type neural network 1 by using the feature amount of a target signal containing an oscillating component produced by an operation of the equipment X. - 特許庁

簡単な手法により汎用能力を向上できる階層型ニューラルネットワークの学習方法、そのプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供する。例文帳に追加

To provide a learning method of a hierarchical neutral network which can improve the general purpose ability by a simple technique, its program and a recording medium having the program recorded thereon. - 特許庁

機器Ｘの動作により生じる対象信号を信号入力部２が取り込み、特徴抽出部３が抽出した対象信号の特徴量を競合学習型ニューラルネットワーク１に入力する。例文帳に追加

An object signal generated according to the operation of the equipment X is captured by a signal inputted part 2, and the featured values of the object signal extracted by a feature extraction part 3 are input to a competition learning type neural network 1. - 特許庁