「PROBABILITY MODEL」に関連した英語例文の一覧と使い方(2ページ目) - Weblio英語例文検索

Then, the true-false/error cause conditional probability marginalizing part calculates a marginalizing conditional probability of a true/false label and each error cause label using the conditional probability based on the recognition model.例文帳に追加

そして、正誤・誤り原因条件付確率周辺化部は、識別モデルに基づく条件付確率から正誤ラベルと各誤り原因ラベルの周辺化条件付確率を計算する。 - 特許庁

In a step S7004, probability that each path occurs is extracted from a statistical language model 304, and a path/probability correlation chart 708 where each path is correlated to probability is generated.例文帳に追加

ステップＳ７００４において、統計的言語モデル３０４から、各パスが生起する確率を取り出し、各パスと確率を対応付けたパス−確率対応表７０８を生成する。 - 特許庁

To provide a risk analysis processing device for calculating a model score value based on a risk estimation probability.例文帳に追加

危険予測確率に基づいてモデルスコア値を算出するリスク分析処理装置を提供する。 - 特許庁

From the models a probability is obtained for each model or state, and feature vectors are determined.例文帳に追加

このモデルから、各モデルまたは状態に対して確率が得られ、特徴ベクトルが判定される。 - 特許庁

The feature vector is monitored by using a probability model to detect transition to an abnormal state.例文帳に追加

その特徴ベクトルを確率モデルにより監視することで、異常状態への遷移を検出する。 - 特許庁

To decrease the probability that an erroneous decision occurs in control state decision using a model.例文帳に追加

モデルを利用する制御状態判定において誤判定が発生する確率を低くする。 - 特許庁

A distance arithmetic part 24 and an attribution probability arithmetic part 26 calculate a distance and an attribute probability, respectively, by use of a submodel of the PWARX model.例文帳に追加

距離演算部２４、帰属確率演算部２６は、ＰＷＡＲＸモデルのサブモデルを用いて距離、帰属確率をそれぞれ演算する。 - 特許庁

The sorting model is applied to the text having no label, and probability data showing the probability that the text having no label belongs to the predetermined set is generated.例文帳に追加

分類モデルは、ラベルなしテキストに適用され、当該ラベルなしテキストが所定の集合に属する確率を表す確率データが生成される。 - 特許庁

A probability classification model in consideration of probability dependence relation between nodes equivalent to each item (attribute) of health checkup-history taking result data is generated.例文帳に追加

健康診断・問診結果データの各項目（属性）に相当するノード間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する。 - 特許庁

In performing the estimation, a model posterior probability, when the curve includes the current source, becomes maximum, that is to say, the position of the current source including the depth direction can be estimated by examining the model posterior probability.例文帳に追加

この推定の際に、モデル事後確率は曲面が電流源を含むときに最大になること、すなわちモデル事後確率を調べることにより電流源の位置を深さ方向まで含めて推定する。 - 特許庁

To compress a probability model by optimally clustering a Gaussian kernel in a featured value dimension and efficiently assigning so as to maintain the performance of an original model.例文帳に追加

特徴量次元においてガウスカーネルを最適にクラスタリングし効率的に割当てて確率モデルを圧縮し、元のモデルの性能を維持する。 - 特許庁

In the information delivery server 12, a behavioral state determination part 25 selects a task model and an estimation probability associated with history information, and calculates a task model reliability based on a behavioral state to which the task model belongs and the estimation probability.例文帳に追加

本発明の情報配信サーバ１２において、行動状態判別部２５が、履歴情報に関連付けられたタスクモデルおよび推定確度を選択し、タスクモデルが属する行動状態と推定確度とに基づいて、タスクモデル信頼度を算出する。 - 特許庁

A collation section 16 uses the output probability selected by the selection section 15 as the output probability of the HMM sound model for the speech for Viterbi algorithm.例文帳に追加

照合部１６は、選択部１５により選択された出力確率を音声のＨＭＭ音響モデルの出力確率としてビタビアルゴリズムに用いる。 - 特許庁

This is because the probability of the pattern at the time of 'ready-to-win' condition becoming a probability varying pattern is set to 1/2 in an ordinary model having no redrawing.例文帳に追加

普通の再抽選の無い機種は、リーチがかかった時点でその図柄が確変図柄となる確率は２分の１に設定されているからである。 - 特許庁

Then, the principal authentication device 10 calculates a probability value indicating such probability that the user is a principal by using the acquired behavior characteristic information and the probability model of the user who actually performs access.例文帳に追加

そして、本人認証装置１０は、取得された行動特性情報と、現にアクセスしてきた利用者の確率モデルとを用いて、利用者が本人である確率を示す確率値を算出する。 - 特許庁

When executing the reasoning, a Bayesian network probability model is used as prepared by being structured corresponding to monitoring purposes.例文帳に追加

推論に際しては、監視目的に応じて構造化して作成したベイジアンネット確率モデルを用いる。 - 特許庁

To generate a note train from a playing tone length group based on a musical intention using a probability model.例文帳に追加

演奏の音長系列から音楽的意図に基づく音符列を確率モデルを用いて作成する。 - 特許庁

A working probability model estimating means 13 calculates probability that working processing is applied to every local region of an image as local region working probability, and outputs the calculated local region working probability to an image dividing means 111.例文帳に追加

加工確率モデル推定手段１３は、画像の局所領域ごとに加工処理が施される確率を局所領域加工確率として算出し、算出された局所領域加工確率を画像分割手段１１１に出力する。 - 特許庁

To provide a language model generator preparing a language model, having the high inference accuracy of the occurrence probability of a word string and a voice recognition device using it, etc.例文帳に追加

単語列の生起確率の推定精度が高い言語モデルを作成できる言語モデル生成装置およびこれを用いた音声認識装置等を提供する。 - 特許庁

In the robot device having a feeling model consisting of plural kinds of feelings and capable of generating action corresponding to a feeling selected by a prescribed condition out of respective feelings of the feeling model and a method for controlling the robot device, the feeling mode is formed from a probability state transition model and a feeling is selected by the prescribed condition as probability on the basis of the probability state transition model.例文帳に追加

複数種類の情動からなる感情モデルを有し、当該感情モデルの各情動の中から所定条件で選択された情動に対応した行動を生成するロボット装置及びその制御方法において、感情モデルを確率状態遷移モデルから形成し、当該確率状態遷移モデルに基づいて所定条件で確率的に情動を選択するようにした。 - 特許庁

In a robot device and a control method thereof having an action model comprising a probability condition transition model for determining an output action with relation to probability based on the action model, and conducting the determined action, transition probabiltiy in the action model corresponding to the conducted action is reduced.例文帳に追加

確率状態遷移モデルでなる行動モデルを有し、当該行動モデルに基づいて出力する行動を確率的に決定し、当該決定した行動を発現するロボット装置及びその制御方法において、発現された行動に対応する行動モデル内の遷移確率を低減させるようにした。 - 特許庁

Specifically, an operational formula of combined probability P obtained by combining first probability Pp of generating the model formula f defined by statistics and coefficients a, b, c, d, e, g and second probability Ps of generating the model formula f defined by an input variable X_i and an output variable y_i is found out.例文帳に追加

具体的には、統計量および係数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｇにより定義されたモデル式ｆが発生する第１の確率Ｐｐと、入力変数Ｘ_iおよび出力変数ｙ_iにより定義されたモデル式ｆが発生する第２の確率Ｐｓと、を結合した結合確率Ｐの演算式を求める。 - 特許庁

An initial probability transition probability estimation part 36 to an observation probability estimation part 38 estimate the hidden Markov Model from the time-series data, and update the hidden Markov Model so that the likelihood to be calculated by the state likelihood calculation part 32 to the backward likelihood calculation part 35 can be increased.例文帳に追加

初期確率遷移確率推定部３６乃至観測確率推定部３８は、時系列データから隠れマルコフモデルを推定するとともに、状態尤度計算部３２乃至バックワード尤度計算部３５により計算される尤度が大きくなるように、隠れマルコフモデルを更新する。 - 特許庁

To produce a natural composed sound with a probability model reflected with a transition of a feature amount of a reference sound with fidelity.例文帳に追加

参照音の特徴量の遷移を忠実に反映した確率モデルで自然な合成音を生成する。 - 特許庁

A time zone estimating part 14 estimates a high probability time zone in which a probability of transition of the user's situation to a predetermined situation is high based upon a user's life-style model.例文帳に追加

時間帯推定部１４は、ユーザのライフスタイルモデルに基づいて、ユーザのシチュエーションが所定のシチュエーションに遷移する確率が高い高確率時間帯を推定する。 - 特許庁

This separating method for the sound sources has procedures of determining the probability model of the sound source waveform by a combination of a hidden Markov model(HMM) and a linear filter for the inputted mixed sound source waveforms, forming the template model based on a likelihood maximization reference for the input waveforms in accordance with this probability model and separating the mixed sound source acoustic waveforms inputted with this template model as a collation model.例文帳に追加

音源の分離方法において、入力された混合音源波形に対し隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）と線形フィルタの組み合わせによる音源波形の確率モデルを求め、この確率モデルを基に前記入力波形に対し尤度最大化基準に基づきテンプレートモデルを作成し、このテンプレートモデルを照合モデルとして入力された混合音源音響波形を分離する手順を備えた。 - 特許庁

In one embodiment, this method comprises: a step for acquiring a set of parameters for the deleted interpolation language model; and a step for storing an interpolated probability of a word sequence being one or more parameters of the deleted interpolation language model as a probability of a word sequence in the back-off language model.例文帳に追加

一実施形態では、前記削除補間言語モデル用のパラメータのセットを得るステップと、前記削除補間言語モデルの少なくとも１つのパラメータである単語シーケンスの補間済み確率を、バックオフ言語モデル中の単語シーケンスの確率として記憶するステップ、を含む。 - 特許庁

Then, a model probability "μ" of each Kalman filter processing is calculated by using the calculated relative value, and a processing result of each Kalman filter processing is synthesized by using the model probability "μ", to thereby determine the positioning position.例文帳に追加

そして、算出された相対値を用いてカルマンフィルタ処理それぞれのモデル確率「μ」が算出され、このモデル確率「μ」を用いてカルマンフィルタ処理それぞれの処理結果が合成されることで測位位置が決定される。 - 特許庁

To provide a method for delivering an acoustic model for voice recognition, which is reduced in the expected value of calculation cost required for providing a user with the acoustic model, with a high probability.例文帳に追加

確率が高く、利用者に音響モデルを提供するために必要な計算コストの期待値を低減化した音声認識用音響モデル配信方式を得る。 - 特許庁

Based on the probability of each state of each acoustic model obtained in the processing process of the step S3, the optimum model is estimated from four kinds of the acoustic models (S5-S7).例文帳に追加

ステップＳ３の処理過程で得られる各音響モデルの各状態の確率に基づき、４種類の音響モデルのうちから最適なものを推定する（Ｓ５〜Ｓ７）。 - 特許庁

APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING WORD BOUNDARY PROBABILITY, APPARATUS AND METHOD FOR CONSTRUCTING PROBABILISTIC LANGUAGE MODEL, APPARATUS AND METHOD FOR KANA-KANJI CONVERSION, AND METHOD FOR CONSTRUCTING UNKNOWN WORD MODEL例文帳に追加

単語境界確率推定装置及び方法、確率的言語モデル構築装置及び方法、仮名漢字変換装置及び方法、並びに、未知語モデルの構築方法、 - 特許庁

A tracking integration unit 30 specifies a movement model with the highest likelihood observed therein and employs the observation likelihood based on the movement model to predict the probability density distribution.例文帳に追加

追跡統合部３０は、最も高い尤度を観測した運動モデルを特定し、その運動モデルに基づく観測尤度を採用して確率密度分布を推定する。 - 特許庁

As a browsing action mode, it is desired that a calculation model for generating the browsing path including the element probability such as the special action of a user is expressed with a hidden Markov model.例文帳に追加

閲覧行動モデルとしては、ユーザの特別行動などの要素確率を含む閲覧経路生成のための計算モデルを隠れマルコフモデルで表現したものが好適である。 - 特許庁

Next, the computation of specified model parameters and AIC and the estimation of the probability of the model based on the AIC are performed as to each statistical model corresponding to each combination abstracted (steps 124, 132, and 140).例文帳に追加

次いで、抽出した各組み合わせに対応する統計モデルそれぞれについて、所定のモデルパラメータ及びＡＩＣの算出、並びに該ＡＩＣに基づくモデルの確からしさの推定を行う（ステップ１２４、１３２、１４０）。 - 特許庁

The posterior model may be determined using the probability of the word sequence hypotheses given a multitude of speech features.例文帳に追加

多数の音声特徴が与えられた場合、ワード・シーケンス仮説の確率を使用して事後モデルを求めることができる。 - 特許庁

The speech recognition system models the posterior probability of linguistic units relevant to speech recognition using the log-linear model.例文帳に追加

音声認識システムは、対数線形モデルを使用して、音声認識に関連する言語単位の事後確率をモデル化する。 - 特許庁

The system and the method utilize a probability model, being structured from logged data, on the behavior of the system and the users.例文帳に追加

本システムおよび方法は、ログされたデータから構築されるシステムおよびユーザの振る舞いの確率モデルを活用する。 - 特許庁

Feature Space Mapping (FSM) model is based on a network explicitly modeling probability distribution of the input/output data vectors. 例文帳に追加

特徴空間マッピング（FSM）モデルは、入出力データベクトルの確率分布を明示的にモデル化するネットワークに基づいている。 - コンピューター用語辞典

When the parameter is converged (S16:YES), newly acquired observation data (test data) is input to the probability model to calculate the total probability (S18), and the behavior is estimated according to the calculated total probability (S19).例文帳に追加

そして、パラメータが収束した場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、新たに取得した観測データ（テストデータ）を確率モデルに入力してトータル確率を算出し（Ｓ１８）、算出したトータル確率に基づいて行動の予測を行う（Ｓ１９）。 - 特許庁

The model generation method generates a statistical model represented by hierarchical tree structure such that a feature quantity appearance distribution model which exhibits appearance probability of a feature quantity of a parent node in a distribution becomes a representative of a feature quantity appearance distribution model of a child node thereof.例文帳に追加

モデル生成方法において、親ノードの特徴量の出現確率を分布で示す特徴量出現分布モデルがその子ノードの特徴量出現分布モデルの代表となるような階層的な木構造で表現される統計モデルを生成する。 - 特許庁

Parameters including a granulation contribution rate π, the probability of granulation of the stock into particles at every grain size, and the probability of disintegration of each pseudoparticle are evaluated in advance according to a predetermined method, and the particle size of the pseudoparticles is predicted by the granulation model.例文帳に追加

パラメーターとして、造粒寄与率π、原料粒度毎の造粒確率、崩壊確率を、予め所定方法で評価し、造粒モデルで擬似粒子の粒度分布を予測する。 - 特許庁

Then this N-gram statistical language model 17 is used to calculate a probability value of each accent type of an object character string and the accent type having the largest probability value is estimated.例文帳に追加

そして、このＮグラムの統計的言語モデル17を利用して、対象となる文字列における各アクセント型の確率値を算出し、最も確率値の大きなアクセント型を推定する。 - 特許庁

The customer data are segmented on the basis of attribute and transaction actual results, a probability model representing a transition relation between segments on the basis of the segmentation results, and the probability model is used to calculate a customer lifetime value in each segment.例文帳に追加

顧客データを属性および取引実績に基づいてセグメンテーションし、前記セグメンテーション結果に基づきセグメント間の遷移関係を表す確率モデルを生成し、前記確率モデルを使用して前記セグメント毎に顧客生涯価値を算出する。 - 特許庁

A statistical model which is generated by using text with a label as training data and is constituted so that probability data which shows a probability of applied optional text belonging to a predetermined set is outputted is taken as a sorting model.例文帳に追加

ラベルありテキストが訓練データとして用いられて生成された統計モデルであって、なおかつ、適用された任意のテキストが所定の集合に属する確率を表す確率データを出力するように構成されたものを分類モデルとする。 - 特許庁

The personality feature determination part receives the probability model of dialog showing strong personality tendencies (high HMM), the probability model of dialog showing weak personality tendencies (low HMM), and dialog data of a determination object to output personality feature cores representing personality tendencies of the user by an occurrence probability of an observation symbol string of the dialog data.例文帳に追加

性格特徴判定部は、性格傾向の高い対話の確率モデル（高ＨＭＭ）と性格傾向の低い対話の確率モデル（低ＨＭＭ）と、判定対象の対話データとを入力として、その対話データの観測シンボル列の生起確率から、利用者の性格傾向を表す性格特徴スコアを出力する。 - 特許庁