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

To apply a competitive neural network to conduct learning allowing additional learning and resistant against a noise under an actual environment.例文帳に追加

競合型ニューラル・ネットワークを適用して、追加学習が可能であり且つ実環境下でノイズに強い学習を行なう。 - 特許庁

Gaussian functions are assigned to the respective neurons of a clustering map prepared by the learning of a competitive learning type neural network 1.例文帳に追加

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。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

After learning of the competitive learning neural network 1, learning data are inputted again, and an Euclidean distance between an excited neuron and the learning data is registered in a converting portion 6 corresponding to the machining dimensions of the workpiece when the learning data are obtained.例文帳に追加

競合学習型ニューラルネットワーク１の学習後に学習データを再入力し、発火したニューロンと学習データとのユークリッド距離を、学習データが得られたときのワークの加工寸法と対応付けて換算部６に登録しておく。 - 特許庁

After learning, the classification section 2 obtains Euclidean distance at each neuron on the clustering map for respective learning data inputted to the competitive learning type neural network 1 again, and creates a list of Euclidean distances for each neuron.例文帳に追加

学習後、分類部２は、競合学習型ニューラルネットワーク１に再度入力させた学習データごとに、クラスタリングマップ上の各ニューロンにおいてユークリッド距離を求め、各ニューロンについてユークリッド距離のリストを作成する。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

In an associative storage system to which a competitive neural network is applied, a variation in a learning rate α controls storage capacity.例文帳に追加

競合型ニューラル・ネットワークを適用した連想記憶システムにおいて、学習率αを変化させるによって記憶能力を制御する。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

To provide a pattern recognition device and a pattern recognition method for improving pattern recognition performance by competitive learning using a mutual subspace method.例文帳に追加

相互部分空間法を用いた競合学習により、パターン認識性能を向上できるパターン認識装置、パターン認識方法を提供する。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

A map creation section 71 of a neural network operation section 7 inputs a data set for learning into a teacher-less competitive learning type neural network 70, and creates a clustering map which is used for inspection by a cluster determination section 72.例文帳に追加

ニューラルネットワーク演算部７のマップ作成部７１が教師なし競合学習型ニューラルネットワーク７０に学習用データセットを入力し、クラスタ判定部７２が検査時に用いるクラスタリングマップを作成する。 - 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

This feature quantity is inputted to a decision part 10, and the category of the feature quantity is classified by the competitive learning type neural network 10a, provided to the determining part 10.例文帳に追加

この特徴量は判定部１０に入力され、判定部１０に設けた競合学習型ニューラルネットワーク１０ａにより特徴量のカテゴリが分類される。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

Membership degrees are made to associate with the distance of the weight vector of the neuron of the output layer, in the competitive learning type neutral network 10a with the feature quantity.例文帳に追加

競合学習型ニューラルネットワーク１０ａにおける出力層のニューロンには、それぞれニューロンの重みベクトルと特徴量との距離に帰属度を対応付ける。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

The competitive neural network is applied as a storage model for this robot device 1 to realize all the long-term memory by the same technical model, and the additional learning is thereby realized in the long-term memory.例文帳に追加

競合型ニューラル・ネットワークをロボット装置１の記憶モデルとして適用することで、すべての長期記憶を同じ工学モデルで実現して、長期記憶における追加学習を実現する。 - 特許庁

Nodes of the competitive layer are divided into a plurality of class from the weight element to the biological activity obtained through learning, and biomarkers effective for estimation of the biological activity is recognized by comparing weight elements corresponding to the expression amount of the protein of the node of the competitive layers belonging to each class.例文帳に追加

学習を通じて獲得した生理活性値に対応する重み要素の値に基づいて、競合層のノードを複数のクラスに分割し、各クラスに属する競合層のノードが持つ蛋白質発現量に対応する重み要素を比較して、生理活性の推定に有効なバイオマーカーと認定する。 - 特許庁

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.例文帳に追加

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。 - 特許庁

A larger difference between a competitive neuron value y_i winning a competition and other output neurons y_k offers higher reliability of storage, and thus the learning rate α is varied according to reliability to develop efficient storage.例文帳に追加

また、競合に勝ち抜いた競合ニューロンの値ｙ_iとそれ以外の出力ニューロンｙ_kとの差が大きければ大きいほど記憶の確からしさが高いので、確からしさに応じて学習率αを変化させて、効率的な記憶を行なう。 - 特許庁

By making the competitive learning type neutral network 10a learn on the basis of the feature quantity obtained from the normal inspection target X, the inspection target X is decided as being abnormal, when the membership degrees deviate from normal.例文帳に追加

競合学習型ニューラルネットワーク１０ａを正常な検査対象Ｘから得られた特徴量で学習させておけば、帰属度が正常から逸脱するときに、検査対象Ｘに異常があると判定することができる。 - 特許庁

A map creating part 3a inputs to a teacherless competitive neural network a data set for learning made of a plurality of items of data acquired by extracting the amount of characteristics by the characteristics extraction part 2, classifies it for every category, and crates a clustering map.例文帳に追加

マップ作成部３ａは、特徴抽出部２によって特徴量が抽出された複数のデータからなる学習用データセットを教師なし競合型ニューラルネットワークに入力してカテゴリ毎に分類し、クラスタリングマップを作成する。 - 特許庁

A cluster decision part 42 calculates a Euclidean distance between inspection data and weighting factor data to extract the minimum value for every output layer neuron on a clustering map prepared by using a teacher-less competitive learning type neural network 40 by a map preparation part 41.例文帳に追加

クラスタ判定部４２が、マップ作成部４１によって教師なし競合学習型ニューラルネットワーク４０を用いて作成されたクラスタリングマップ上の出力層ニューロンごとに、検査データと重み係数データとのユークリッド距離を算出して最小値を抽出する。 - 特許庁

In a machine tool wherein a tool Y is detachably attached to a driving device X, a competitive learning type neural network 1 classifies the characteristic amount of output of a vibration sensor 2 closely attached to the driving device X, thereby detecting the problem of the attaching state of the tool Y to the driving device X.例文帳に追加

工具Ｙが駆動装置Ｘに対して着脱可能に装着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で分類することにより、駆動装置Ｘへの工具Ｙの取付状態の不具合を検出する。 - 特許庁