「"Learning Model"」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索

To obtain a learning model of a proper scale for a modeling object.例文帳に追加

モデル化対象に対して適切な規模の学習モデルを得る。 - 特許庁

A connectivity calculation part 16 calculates an error between the last portion of the time-series data to be generated by one learning model and the beginning portion of the time-series data to be generated by the other learning model as connectivity showing whether it is appropriate or not to connect the other learning model after the one learning model.例文帳に追加

コネクティビティ算出部１６は、１つの学習モデルが生成する時系列データの最後の一部分と、他の１つの学習モデルが生成する時系列データの最初の一部分との誤差を、１つの学習モデルの後に、他の１つの学習モデルが接続する適切さを表すコネクティビティとして算出する。 - 特許庁

To obtain a pattern learning model having scale expandability and a generalization characteristic at the same time.例文帳に追加

規模拡張性があり、同時に、汎化特性を有するパターン学習モデルを得る。 - 特許庁

APPARATUS AND PROGRAM FOR CREATING LEARNING MODEL, AND APPARATUS AND PROGRAM FOR DETECTING OBJECT例文帳に追加

学習モデル生成装置及びプログラム並びに対象物検出装置及びプログラム - 特許庁

DEVICE AND METHOD FOR PREDICTING MERCHANDISE SALES AND METHOD FOR LEARNING MODEL例文帳に追加

商品販売量予測装置、商品販売量予測方法及びモデル学習方法 - 特許庁

Then, the learning model is updated using only the flaw data with low reliability over the discrimination result of a flaw kind in the learning model in the feature amount space among the inputted flaw data.例文帳に追加

そして、入力された疵データのうち、特徴量空間において、学習モデルにおける疵種の判別結果に対する確信度が低い疵データだけを用いて、学習モデルを更新する。 - 特許庁

Feature points are extracted from learning model images and feature quantity is extracted based on the feature points, and the feature quantity is registered in a learning model dictionary register part 23.例文帳に追加

学習用モデル画像から特徴点が抽出され、その特徴点を基に、特徴量が抽出され、その特徴量が学習用モデル辞書登録部２３に登録される。 - 特許庁

ABNORMALITY DETECTION METHOD, ABNORMALITY DETECTION DEVICE, ABNORMALITY DETECTION PROGRAM, AND LEARNING MODEL GENERATION METHOD例文帳に追加

異常検知方法、異常検知装置及び異常検知用プログラム並びに学習モデル生成方法 - 特許庁

To obtain a pattern learning model which has scalability and versatility.例文帳に追加

規模拡張性があり、かつ、汎化特性を有するパターン学習モデルを得ることができるようにする。 - 特許庁

To provide a pattern learning model having scalability and versatility.例文帳に追加

規模拡張性があり、かつ、汎化特性を有するパターン学習モデルを得ることができるようにする。 - 特許庁

The internal variable teacher sequence is calculated as a linear sum of a value of the last overlapped part of the context of the pre-stage learning model and a value of the first overlapped part of the context of the post-stage learning model.例文帳に追加

内部変数教師シーケンスは、前段の学習モデルのコンテキストの最後のオーバラップ部分の値と、後段の学習モデルのコンテキストの最初のオーバラップ部分の値の線形和として計算される。 - 特許庁

Next, the learning model A is applied to each of the data of feature quantities f51-f100 of a second group.例文帳に追加

次に、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００のデータの夫々について学習モデルＡを適用する。 - 特許庁

An experimental result shows an unexpected improvement with respect to modeling precision by using the adaptive learning model.例文帳に追加

実験結果は、適応学習モデルを用いたモデリング精度に対して予想もしなかった劇的な改善を示す。 - 特許庁

The apparatus can adopt a maximum entropy model or a support vector machine as the machine learning model.例文帳に追加

本構成において、該機械学習モデルに、最大エントロピーモデルまたはサポートベクトルマシンを採用することもできる。 - 特許庁

In the feature quantities for which the learning model A cannot specify the defect type "C1" or "C2", a learning model B is formed, by generating a plurality of partial feature quantity spaces for associating the group of the values of the feature quantity with the defect types "C1" and "C2".例文帳に追加

そして、学習モデルＡでは疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない特徴量について、当該特徴量の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための複数の部分特徴量空間を生成して学習モデルＢを形成する。 - 特許庁

A user model is constructed of an initial model specific to the user and a learning model formed by correcting the initial model according to an information selection history of the user.例文帳に追加

ユーザモデルは、ユーザ固有の初期モデルと、これをユーザの情報選択履歴によって補正した学習モデルから成る。 - 特許庁

A relearning module 32 reconstructs a learning model for the moving image topic division on the basis of the integration feedback information.例文帳に追加

再学習モジュール３２は、統合フィードバック情報に基づいて、動画像話題分割のための学習モデルを再構築する。 - 特許庁

A accuracy monitoring part 38 compares the accuracy of answer candidate extraction of the new learning model information with that of original learning model information held in a test set DB 20, and an identity deletion processing part 40 keeps the new learning model information held in the learning set DB 18 when the accuracy of answer candidate extraction of the new model information is improved to a prescribed value or more.例文帳に追加

精度監視部３８は、新たな学習モデル情報の回答候補抽出の精度と、テストセットＤＢ２０に保持されている元の学習モデル情報の回答候補抽出の精度とを比較し、素性削除処理部４０は、新たな学習モデル情報の回答候補抽出の精度が所定値以上向上している場合には、その新たな学習モデル情報を学習セットＤＢ１８に保持させたままとする。 - 特許庁

To select data suited to the updating of a learning model from the data of many flaws when updating the learning model for discriminating a flaw kind from the feature amount of the flaw generated in a flaw inspection object using the data of the feature amount of the flaw for which the correct answer data of the flaw kind are given.例文帳に追加

疵検査対象物に生じている疵の特徴量から疵種を判別するための学習モデルを、疵種の正解データが与えられた疵の特徴量のデータを用いて更新するに際し、多数の疵のデータから学習モデルの更新に適したデータを選択できるようにする。 - 特許庁

Similarly, feature points are extracted from learning input images including a model object as part of the learning model images and the feature quantity is extracted on the basis of the feature points, the feature quantity is compared with the feature quantity registered in the learning model register part 23.例文帳に追加

同様に、学習用モデル画像に含まれるモデル物体を含む学習用入力画像から特徴点が抽出され、その特徴点を基に、特徴量が抽出され、その特徴量と、学習用モデル登録部２３に登録されている特徴量が比較される。 - 特許庁

Learning by such a separated learning model as mentioned above is carried out using actions performed by an object and an observed value of an image as learning data.例文帳に追加

以上のような分離学習モデルの学習が、物体が行うアクションと画像の観測値とを学習データとして用いて行われる。 - 特許庁

For example, this invention may be applied to a learning unit which learns the parameter of a learning model for predicting the destination and movement route of the user.例文帳に追加

本発明は、例えば、ユーザの目的地および移動経路を予測するための学習モデルのパラメータを学習する学習器に適用できる。 - 特許庁

A re-learning part 34 and a test set evaluation part 36 evaluate new learning model information to which additional identity information candidates have been added.例文帳に追加

再学習部３４及びテストセット評価部３６は、追加素性情報候補が追加された新たな学習モデル情報の評価を行う。 - 特許庁

Learning modules 10_1 to 10_N respectively performs update learning to update a plurality of model parameters of a pattern learning model by using input data.例文帳に追加

学習モジュール１０_1ないし１０_Nは、入力データを用いて、パターン学習モデルの複数のモデルパラメータを更新する更新学習を行う。 - 特許庁

To integrate a meaning of an internal variable in each learning model when each of a plurality of learning models learns a time-series pattern.例文帳に追加

複数の学習モデルのそれぞれに時系列パターンを学習させる場合に、各学習モデルにおける内部変数の意味を統一させることができるようにする。 - 特許庁

A learning module possessed by the time-series sequence learning part 13 at a higher level of the hierarchical structure conducts learning of a pattern learning model using the series of a model parameter that defines a pattern learning model possessed by the time-series sequence learning part 11 at a level lower than the time-series sequence learning part 13 at the higher level of the hierarchy.例文帳に追加

上位階層の時系列シーケンス学習部１３が有する学習モジュールは、その上位階層の時系列シーケンス学習部１３の下位階層の時系列シーケンス学習部１１が有するパターン学習モデルを定義するモデルパラメータの系列を用いて、パターン学習モデルの学習を行う。 - 特許庁

Standard programs capable of simple programming and a learning model like NN are incorporated, and a plurality of computed outputs are weighted and added to generate output data.例文帳に追加

プログラムが簡単な標準プログラムとＮＮ等の学習モデルを組み込んで、計算される複数の出力を、重み付けして加算することによって出力データを生成する。 - 特許庁

A standard program whose programming is simple and a learning model such as NN are integrated for weighting and adding a plurality of calculated outputs to generate output data.例文帳に追加

プログラムが簡単な標準プログラムとＮＮ等の学習モデルを組み込んで、計算される複数の出力を、重み付けして加算することによって出力データを生成する。 - 特許庁

A learning model candidate extraction part 32 determines prescribed identity information out of identity information corresponding to answer candidates, to be added to a learning set DB 18.例文帳に追加

学習モデル候補抽出部３２は、回答候補に対応する素性情報のうち、所定の素性情報を学習セットＤＢ１８に追加すべきものと決定する。 - 特許庁

As a result, out of the data of the feature quantities f51-f100 of the second group, the defect data, for which the learning model A cannot specify the defect type "C1" or "C2", are defined as discard class data.例文帳に追加

この結果、第２群の特徴量ｆ５１〜ｆ１００のデータのうち、学習モデルＡでは疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」を特定できない疵データを棄却クラスのデータとする。 - 特許庁

A separated learning model comprises a background model that is a model of the background for an image and one or more foreground models that are models of the foregrounds for images, movable on the background.例文帳に追加

分離学習モデルは、画像の背景のモデルである背景モデルと、背景上を移動可能な、画像の前景のモデルである１以上の前景モデルとを有する。 - 特許庁

Then, a learning model such as a standard program whose programming is simple and the NN is integrated, and plural outputs to be calculated are weighted and added so that output data can be generated.例文帳に追加

プログラムが簡単な標準プログラムとＮＮ等の学習モデルを組み込んで、計算される複数の出力を、重み付けして加算することによって出力データを生成する。 - 特許庁

An adaptive learning rate schedule is used for an on-line Gaussian mixture learning model for dynamic data, in order to achieve rapid convergence while keeping adaptive possibility in the model after convergence.例文帳に追加

動的データのためのオンラインガウシアン混合学習モデルは、収束後のモデルの適用可能性を維持しつつ速い収束を達成するために適応学習レートスケジュールを用いる。 - 特許庁

A learning model creating apparatus includes a learning preprocessing unit 11 for applying preprocessing to a plurality of learning images including an object so that the gradation difference of a contour is made different according to the size of the object in each learning image and a learning unit 12 for creating a learning model indicating features of the object on the basis of the processed learning image.例文帳に追加

学習モデル生成装置は、対象物を含む複数の学習用画像に対して、当該学習用画像内の対象物の大きさに応じて輪郭部分の階調差が異なるような前処理を行う学習用前処理部１１と、前処理された各学習用画像に基づいて、前記対象物の特徴を示す学習モデルを生成する学習部１２と、を備えている。 - 特許庁

In the subsequent model operation, the prepared learning model is used to retrieve the optimum property control processing condition from the intermediate property in the previous process in the property adjusting process.例文帳に追加

その後のモデル運用時には、特性調整工程に際し、前記作成した学習モデルを用いてそれ以前の工程での中間特性から最適な特性制御加工条件が検索される。 - 特許庁

As for feature quantities f1-f50 of a first group, a learning model A is formed, by generating a plurality of partial feature quantity spaces for associating the group of values of the feature quantities f1-f50 of the first group with defect types "C1" and "C2".例文帳に追加

第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０について、第１群の特徴量ｆ１〜ｆ５０の値の組と疵種「Ｃ１」、「Ｃ２」とを対応付けるための複数の部分特徴量空間を生成して学習モデルＡを形成する。 - 特許庁

The learning model is generated as a set of a plurality (L pieces) of partial feature amount spaces for making the set of the range of values of feature amounts for completely separating the flaw kinds "CL1", "CL2" and the flaw kinds "CL1", "CL2" correspond to each other.例文帳に追加

疵種「ＣＬ１」、「ＣＬ２」を完全に分離する特徴量の値の範囲の組と、疵種「ＣＬ１」、「ＣＬ２」とを相互に対応付けるための複数個（Ｌ個）の部分特徴量空間の集合として学習モデルを生成する。 - 特許庁

Time-series sequence learning parts 11 and 13 as a plurality of learning means having a plurality of learning modules for learning a pattern learning model for learning a time-series pattern are connected in such a manner as to constitute a hierarchical structure.例文帳に追加

時系列パターンを学習するパターン学習モデルの学習を行う複数の学習モジュールを有する複数の学習手段としての時系列シーケンス学習部１１及び１３が階層構造を構成するように接続されている。 - 特許庁

As processing 3, using the data set obtained by the processing 2, the casual relation between input and output is quantified by a neural network, considering the intermediate property and property control processing conditions as the input and the final property as the output, to prepare a learning model.例文帳に追加

更に、処理３として、処理２によって得られたデータセットを用い、中間特性と特性制御加工条件とを入力、最終特性を出力としてニューラルネットワークにより入出力間の因果関係を定量化し学習モデルが作成される。 - 特許庁

A model learning part 303 divides time-series actual result data used for learning into data in a learning period and an evaluation period, and learns a model with the data in the learning period and evaluates the model with the data in the evaluation period, and a model selection part 304 decides the best learning model as an initial prediction model.例文帳に追加

モデル学習部３０３は学習に用いる時系列実績データを学習期間分と評価期間分に分け、学習期間分でモデル学習、評価期間分でモデル評価し、モデル選択部３０４は最良の学習モデルを初期予測モデルとする。 - 特許庁

A model learning section 22 conducts learning for self organizing a state transition predicting model which is a learning model with a transition probability of the state transitions among internal states of which observation values are observed and an observation likelihood which the observation values can be observed from the internal state, using a first longitudinal data.例文帳に追加

モデル学習部２２は、観測値が観測される内部状態どうしの間の状態遷移の遷移確率と、内部状態から観測値が観測される観測尤度とを有する学習モデルである状態遷移予測モデルを自己組織化する学習を、第１の時系列データを用いて行う。 - 特許庁

A likelihood calculation part 21 takes a time series of an observation value to be successively supplied as learned data to be used for learning, and obtains a likelihood observed with the learned data in a module with regard to each module making up an ACHMM (Additive Competitive Hidden Markov Model) that is a learning model having an HMM (Hidden Markov Model) as a module which is a minimum component.例文帳に追加

尤度算出部２１は、逐次供給される観測値の時系列を、学習に用いる学習データとし、HMMを、最小の構成要素であるモジュールとして有する学習モデルであるACHMM(Additive Competitive Hidden Markov Model)を構成する各モジュールについて、そのモジュールにおいて、学習データが観測される尤度を求める。 - 特許庁

The device is constituted by being equipped with a detection means for detecting the tension of the plurality of muscles by myoelectric signals of the plurality of muscles, and a model producing means for producing a machine learning model for estimating the time series of combination of states of the plurality of joints from the history of states of the plurality of joints determined according to the tension of the plurality of muscles and the tension of the plurality of muscles.例文帳に追加

複数の筋肉の筋電信号より前記複数の筋肉の張力を検出する検出手段と、前記複数の筋肉の張力に応じて定まる複数の関節の状態と前記複数の筋肉の張力との履歴に基づいて、前記複数の関節の状態の組み合わせの時系列を推定する機械学習のモデルを生成するモデル生成手段とを備えて構成される。 - 特許庁