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

A Bayesian spam filter determines an amount of content in incoming e-mail messages that it knows from learning.例文帳に追加

ベイジアン・スパム・フィルタは、学習により知る着信電子メール・メッセージのコンテンツの量を判定する。 - 特許庁

To provide a calculating device with a Bayesian network model mounted thereon for learning learning data after appliying weight based on the contents of the learning data.例文帳に追加

学習データの内容に基づいた重みを付与した上で、その学習データを学習することができる、ベイジアンネットワークのモデルを実装した計算装置を提供する。 - 特許庁

To enable the classification learning and document classification by a Bayesian network by properly compressing and discreting a higher-order document vector.例文帳に追加

高次元の文書ベクトルを適切に圧縮、離散化し、ベイジアンネットワークによる分類学習および文書分類を可能にする。 - 特許庁

To solve the problem that Baum-Welch algorithm and Viterbi algorithm for speech recognition using variation Bayesian learning are large in calculation quantity since acoustic parameters are obtained through repetitive processing.例文帳に追加

変分ベイズ学習を用いた音声認識におけるBaum-Welchアルゴリズム及びViterbiアルゴリズムでは、繰り返し処理により音響パラメータを求めるため、計算量が膨大となる。 - 特許庁

Next, a set of restrictions on the learning algorithm used to grow a decision tree in a decision-tree Bayesian network can be derived by use of the refined complete-table DAG.例文帳に追加

次に、精緻化された完全テーブルＤＡＧを利用して、決定木ベイズネットワーク内の決定木を成長させるのに利用される学習アルゴリズムの制約のセットを導出することができる。 - 特許庁

To provide a calculating device with a Bayesian network model mounted capable of easily correcting a model so as to cope with change when the change occurs in the trend of learning data.例文帳に追加

学習データの傾向に変化が生じた際に、その変化に対応するよう容易にモデルを修正することができる、ベイジアンネットワークのモデルを実装した計算装置を提供する。 - 特許庁

The method may include a machine learning method for pattern identification, such as Bayesian classification for segmenting the RPC sequence, a function-extracting mechanism and a dynamic programming approach.例文帳に追加

方法は、ＲＰＣシーケンスをセグメント化するためのベイズ分類、機能抽出メカニズム、及び動的計画アプローチ等のパターン認識のための機械学習方法を含むものであってもよい。 - 特許庁

The learning algorithm can include a search algorithm capable of inverting an edge in a Bayesian network having a complete table, in order to refine a directed acyclic graph (DAG) associated therewith.例文帳に追加

学習アルゴリズムは、完全テーブルを有するベイズネットワーク中のエッジを反転することのできる探索アルゴリズムを、それに関連する有向非周期グラフ（ＤＡＧ）を精緻化するために備えることができる。 - 特許庁

In calculation of acoustic model learning of each frame and score calculation in speech recognition by Baum-Welch algorithm and Viterbi algorithm using variation Bayesian learning, common terms which are common to calculation of each frame are previously calculated and recorded, and used for calculation of each frame.例文帳に追加

本発明では、変分ベイズ学習を用いたBaum-Welchアルゴリズム及びViterbiアルゴリズムでのフレームごとの音響モデル学習の計算および音声認識でのスコア計算において、フレームごとの計算に共通する共通項をあらかじめ計算して記録しておき、フレームごとの計算に利用する。 - 特許庁

To provide a generating method for a language model that can make analytic calculations (without repeated calculation) by formulating a linear sum interpolating method by a Bayesian learning method and embodies generalized n-gram language modeling causing no overlearning.例文帳に追加

線形和補間法をベイズ学習法で定式化し、解析的（反復計算無し）に計算することができ、過学習の起こらない一般化されたｎグラム言語モデリングを実現した言語モデルの作成方法を提供する。 - 特許庁

In a step S95, the high-level characteristic amount extraction type learning part calculates an information amount criterion AIC (Akaike Information Criterion) or BIC (Bayesian Information Criterion) as an evaluation value of a high-level characteristic amount obtained as a processing result of the step S94.例文帳に追加

ステップＳ９５において、高レベル特徴量抽出式学習部は、ステップＳ９４の処理結果として得られた高レベル特徴量の評価値として、情報量基準AICまたはBICを演算する。 - 特許庁

In a method of generating a language model by interpolating an n-gram language model by the linear sum compensating method, a linear interpolation coefficient is regarded as a posterior probability value of a model structure variable and the whole n-gram model is formulated by the Bayesian learning method to generated a language model.例文帳に追加

ｎグラム言語モデルを線形和補間法により補間して言語モデルを作成する方法において、ｎグラム言語モデルの線形和補間法に対し、線形補間係数をモデル構造変数の事後確率値とみなし、ベイズ学習法によってｎグラム言語モデル全体を定式化することにより言語モデルを作成する。 - 特許庁

At a start of use, based on profile information on a driver stored in a driver profile information storing part 101 and average preference stored in a general tendency database 102, average preference corresponding to the age and sex of the driver is introduced to a Bayesian network processing part 104 to perform learning operation.例文帳に追加

使用開始時には、ドライバプロフィール情報格納部１０１に格納されているドライバのプロフィール情報と、一般的傾向データベース１０２に格納されている平均的な嗜好性とに基づいて、そのドライバの年代や性別などに対応した平均的な嗜好性がベイジアンネットワーク処理部１０４に導入されて学習動作が行われる。 - 特許庁