「learning vector」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

To provide a data sorting device having a high precision improvement speed constituted based on a support vector machine using active learning capable of increasing final precision and to provide a method and a program of the active learning for the data sorting device.例文帳に追加

精度向上速度が速く、かつ最終的精度を高める可能な能動学習を用いたサポートベクトルマシンに基づくデータ分類装置、データ分類装置の能動学習方法及び能動学習プログラムを提供する。 - 特許庁

To extract a characteristic vector representing needs to automatically classify a technical literature similar to the characteristic vector by using pattern classification techniques such as automatic text classification and machine learning and to match the technical literature with a customer needs.例文帳に追加

テキスト自動分類、機械学習などのパターン分類技術を用いて、ニーズを代表できる特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトルと類似の技術文献を自動分類し、顧客ニーズと技術文献をマッチングさせる。 - 特許庁

The affine transform parameter leaning section estimates an estimation value of the affine transform parameter from an initial model, a feature amount vector, the affine transform parameter, and the generalized homogeneous vector, by a statistic learning method for a potential model.例文帳に追加

アフィン変換パラメータ学習部は、初期モデルと、特徴量ベクトルと、アフィン変換パラメータと、一般化された同次ベクトルとから、アフィン変換パラメータの推定値を潜在モデルに対する統計的学習法によって推定する。 - 特許庁

A learning vector quantizing part 13 operates further correction processing by using all the attribute teacher vectors and all the attribute reference vectors corrected by the co-attribute reference vector correcting part 12.例文帳に追加

学習ベクトル量子化部１３は、すべての属性の教師ベクトルおよび同属性参照ベクトル修正部１２で修正されたすべての属性の参照ベクトルを用いて、修正された参照ベクトルに対してさらに修正処理を行う。 - 特許庁

To provide a re-learning method for support vector machine (SVM) for improving accuracy of the SVM and reducing computational complexity by using a few good samples.例文帳に追加

良質で少数のサンプルを用いて再学習させることにより、ＳＶＭの精度向上と計算量の削減を達成できるＳＶＭの再学習方法を提供する。 - 特許庁

The centroid learning section uses a word vector of a word allocated to each topic block for each set of adjacent two topic blocks to determine a centroid point of each topic block.例文帳に追加

重心学習部は、隣接する２つの話題ブロックの組ごとに、各話題ブロックに割付けられた単語の単語ベクトルを用いて各話題ブロックの重心点を求める。 - 特許庁

With the use of the correlation parameter vector θ(k), a learning correction factor KREFQ about a characteristic change in the exhaust gas recirculation mechanism and/or the evaporative fuel handling device is calculated.例文帳に追加

相関パラメータベクトルθ(k)を用いて排気還流機構及び／または蒸発燃料処理装置の特性変化に関わる学習補正係数ＫＲＥＦＱを算出する。 - 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

A ROM 2707 obtains a predetermined coefficient from among coefficients determined by pre-learning on the basis of the features of the representative vector, and a filter 2704 restores data of the block, in which the error is present, on the basis of the predetermined coefficient and the representative vector.例文帳に追加

ROM2707は、予め学習することにより決定されている係数の中から、所定の係数を、代表ベクトルの特徴に基づいて取得し、フィルタ2704は、その所定の係数と、代表ベクトルに基づいて、エラーが存在するブロックのデータを復元する。 - 特許庁

By giving the pattern vector to the input layer of a neural network which uses learning vector quantization, neurons corresponding to reference vectors which expresses respective classes ignite and the class which corresponds to a neuron which ignites most frequency is regarded as the discrimination result.例文帳に追加

パターンベクトルを学習ベクトル量子化を用いたニューラルネットワークの入力層に与えることにより、各クラスを表わす参照ベクトルに対応したニューロンが発火し、最も発火頻度が高いニューロンに対応するクラスが識別結果とされる。 - 特許庁

Next, regarding the shared content, a first vector having the keywords as elements and taking the occurrence frequency thereof as a value is derived, and regarding learning sentence information on attribute words which match the keywords as compared every keyword, a second vector having the words included in the learning sentence information as elements and taking the occurrence frequency thereof as a value is derived.例文帳に追加

次に、共有コンテンツについて、キーワードを要素とし且つその出現頻度を値とする第１のベクトルを導出し、キーワード毎に、当該キーワードと一致する属性単語における学習文章情報について、当該学習文章情報に含まれる単語を要素とし且つその出現頻度を値とする第２のベクトルを導出する。 - 特許庁

Representative intermediate eigenspace coefficient vectors (#15-c) are found from the coefficient vector group in accordance with a learning representative number, and an eigenprojection matrix (#17) and a projection nuclear tensor (#18) are recreated on the basis of a determined representative learning image group (#15-d), and used in a restoration step.例文帳に追加

この係数ベクトル群から学習代表数にしたがって代表中間固有空間係数ベクトル（#15-c）を求め、決定した代表学習画像群（#15-d）に基づいて固有射影行列(#17)と射影核テンソル（#18）を再作成し、これを復元ステップに利用する。 - 特許庁

A feature vector is generated on the basis of a result obtained by performing basis function decomposition of sensor data of a plurality of walking states to be detected, and basis sensor data of the plurality of walking states are extracted from a feature extraction map acquired by learning the feature vector.例文帳に追加

検出したい複数の歩行状態のセンサデータを基底関数分解して得られた結果に基づいて特徴ベクトルを生成し、その特徴ベクトルを学習させて獲得した特徴抽出マップから複数の歩行状態の基底センサデータを抽出する。 - 特許庁

A feature extraction map is generated by learning the feature vector generated on the basis of a result obtained by performing basis function decomposition of pseudo sensor data generated by being turned around each shaft in space.例文帳に追加

空間の各軸回りに回転して生成された擬似センサデータを基底関数分解した結果に基づき生成された特徴ベクトルを学習させ特徴抽出マップを生成する。 - 特許庁

To provide an information processing apparatus capable of excellently learning user taste vector in which the tastes of a plurality of users are integrated, and obtaining an excellent result of program recommendation.例文帳に追加

複数のユーザの嗜好を統合したユーザ嗜好ベクトルの学習を良好に行うことができ、良好な番組推薦結果を得ることのできる情報処理装置を提供する。 - 特許庁

A learning pixel dimension compression unit 140 projects each of the unit skin vectors u on the hyperplane ϕ and further projects on a base vector of the hyperplane ϕ and designates as projection skin vectors y'.例文帳に追加

学習画素次元圧縮部１４０は、単位肌ベクトルｕの各々を超平面φに射影し、さらに超平面φの基底ベクトルに射影して射影肌ベクトルｙ'とする。 - 特許庁

A digital processor processes a series of color images with respect to the body of part and indicates digital images as signals with respect to time conversed into a learning vector using a mathematical function.例文帳に追加

デジタルプロセッサが、身体部分の時間に対する一連のカラーイメージを処理し、数学的な関数を用いて学習ベクトルに変換される時間に対する信号としてのデジタルイメージを表す。 - 特許庁

To provide a re-learning method for an SVM (support vector machine) for improving accuracy and reduction in calculation amount of the SVM by making the SVM re-learn by using high quality and a small number of samples.例文帳に追加

良質で少数のサンプルを用いて再学習させることにより、ＳＶＭの精度向上と計算量の削減を達成できるサポートベクトルマシンの再学習方法を提供する。 - 特許庁

A learning part 103 learns, when stimulation information is presented during learning processing, an emotion determination model showing the relation between a characteristic vector showing the user's state supplied from a sensor part and the user's interest based on user instruction information intentionally inputted by the user, the characteristic vector, and an emotion map mutually relating the instruction content and interest of the user.例文帳に追加

学習部１０３は、学習処理中に刺激情報が提示された場合、ユーザにより意図的に入力されたユーザ指令情報、センサ部から供給されるユーザの状態を示す特徴ベクトル、および、ユーザの指令内容と興味度とが関連づけられている感情マップに基づいて、特徴ベクトルとユーザの興味度の関係を示す感情判別モデルを学習する。 - 特許庁

A recognition part 16 identifies the performed tool operation about the newly inputted movement scene by use of a learning result by the learning part 15 on the basis of the velocity vector estimated by the velocity estimation part 13, and an output part 17 outputs an identification result by the recognition part 16.例文帳に追加

認識部１６は，新たに入力された動作シーンについて，速度推定部１３が推定した速度ベクトルをもとに，学習部１５による学習結果を用いてどの道具操作を行っているかを識別し，出力部１７が，認識部１６による識別結果を出力する。 - 特許庁

When performing the additional learning, the device fixes the learned M connection loads W_i(i=1-M), and based on at least an input parameter vector u under a second state which is different from the first state, performs learning of the N connection loads W_i(i=a1-aN).例文帳に追加

この追加の学習を行う際には、学習完了したＭ個の結合荷重Ｗ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）を固定すると共に、少なくとも第一状態と異なる第二状態下に関する入力パラメータベクトルｕに基づきＮ個の結合荷重Ｗ_ｉ（ｉ＝ａ１〜ａＮ）の学習を行う。 - 特許庁

In a feature amount extraction unit 16, a feature amount vector of scene information on a steady scene extracted by a specific scene extraction unit 13 is extracted from the scene information on a digest video and in a discriminator learning unit 18, a discriminator is produced from the feature amount vector.例文帳に追加

特徴量抽出部１６において、ダイジェスト映像のシーン情報から特定シーン抽出部１３により抽出された定常シーンのシーン情報の特徴量ベクトルを抽出し、識別器学習部１８において、この特徴量ベクトルから識別器を作成する。 - 特許庁

A correlation between a feature vector whose parameters are features extracted from one image of each image pair and a feature vector whose parameters are features extracted from the other image is calculated, and learning of classifiers is repeated with a filter set reselected for each round of Boosting.例文帳に追加

それぞれの画像のペアのうちの一方の画像から抽出された特徴をパラメータとする特徴ベクトルと、他方の画像から抽出された特徴をパラメータとする特徴ベクトルとの相関が算出され、Boostingのラウンド毎にフィルタセットを選択し直して識別器の学習が繰り返される。 - 特許庁

A visual object learning part 26 generates a visual object map for specifying the visual object when the visual object of a driver is unidentified, based on a feature vector in a case where the visual object of the driver is identified.例文帳に追加

視対象学習部２６は、視対象が既知である特徴ベクトルに基づいて、運転者の視対象が未知である場合に視対象を特定するための視対象マップを生成する。 - 特許庁

A neural network learning device 1 performs leaning of M connection loads W_i(i=1-M) based on an input parameter vector u under a first state, newly adds N neurons N_i(i=a1-aN) to a learned neural network, and performs learning of the added N connection loads W_i(i=a1-aN).例文帳に追加

ニューラルネットワーク学習装置１は、第一状態下に関する入力パラメータベクトルｕに基づきＭ個の結合荷重Ｗ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）の学習を行い、学習完了したニューラルネットワークに新たにＮ個のニューロンＮ_ｉ（ｉ＝ａ１〜ａＮ）を追加すると共に追加されたＮ個の結合荷重Ｗ_ｉ（ｉ＝ａ１〜ａＮ）の学習を行う。 - 特許庁

That is, using the two degrees of freedom (the distances from the origin to the quantization representative vector group and the division number for each of the distances) as degrees of freedom of configurations of quantization representative vectors, the quantization representative vectors are set so that a coding cost of learning data is optimized, to perform vector quantization and inverse quantization.例文帳に追加

すなわち，量子化代表ベクトル群の原点からの距離と，前記各距離に対する一つの分割数との二自由度を，量子化代表ベクトルの配置の自由度として，学習データの符号化コストが最適化されるように量子化代表ベクトルを設定し，ベクトル量子化／逆量子化を行う。 - 特許庁

When the largest error amount becomes smaller than a setting value ε (S130) or when the already used training vector becomes larger than a value m (S115), learning of a first phase is stopped.例文帳に追加

前記一番大きなエラー量がある設定値εより小さくなったとき（Ｓ１３０）、または既使用訓練ベクトルがある値ｍより大きくなったとき（Ｓ１１５）には、第１フェーズの学習を終了する。 - 特許庁

The deviated frequency spectrum is inputted to a sorting neural network 23 to sort the distribution pattern of the frequency spectrum obtained as an output from the learning vector quantization means 22 and evaluate the quality of the object.例文帳に追加

偏移後の周波数スペクトルは、分類用ニューラルネットワーク２３に入力され、学習ベクトル量子化手段２２の出力として得られる周波数スペクトルの分布パターンが分類され、対象物の品質が評価される。 - 特許庁

A learning vector quantization means 22 finds out deflection quantity obtained when a frequency spectrum already learned by a learning sample and included in a sound wave from an object is deviated to the frequency axis direction so that the degree of coincidence with the frequency spectrum of the learning sample is increased and deviates the frequency spectrum obtained from a feature sound extraction device 1 to the frequency axis direction only by the found deviation quantity.例文帳に追加

学習ベクトル量子化手段２２は、学習サンプルによる学習済みであって、対象物からの音波に含まれる周波数スペクトルを学習サンプルの周波数スペクトルとの一致度が高くなるように周波数軸方向に偏移させたときの偏移量を求め、特徴音抽出装置１から得られた周波数スペクトルを、求めた偏移量だけ周波数軸方向に偏移させる。 - 特許庁

Each prescribed area is sequentially selected inside the retrieval target image G to produce an image characteristic vector of the selection area, the image characteristic vector is inputted to a support vector machine 30 which has already learned the image characteristic vectors of a plurality of learning sample images, and it is decided whether the face image is present in the selection area or not, according to positional relation to an identification hyperplane.例文帳に追加

検索対象画像Ｇ内を所定の領域毎に順次選択してから当該選択領域の画像特徴ベクトルを生成し、その後、予め複数の学習用のサンプル画像の画像特徴ベクトルを学習済みのサポートベクタマシン３０にその画像特徴ベクトルを入力し、その識別超平面に対する位置関係に応じて当該選択領域に顔画像が存在するか否かを判定する。 - 特許庁

A distance calculation part 72 calculates the distance between a series of parameters for learning and each code vector stored in a code book storage part 73 and a polynomial representation part 74 finds a polynomial for approximating the transition of the distance.例文帳に追加

距離計算部７２において、学習用のパラメータの系列と、コードブック記憶部７３に記憶された各コードベクトルとの間の距離が算出され、多項式表現化部７４において、その距離の推移を近似する多項式が求められる。 - 特許庁

A feature vector of an object is extracted from digital image data where image data for learning are input (steps S101 and S102), a partial space of the object is calculated in a plurality of predetermined areas, a group of parameter estimation functions are created by support vector regression, and they are stored in a memory (steps S103 to 106).例文帳に追加

学習用の画像データを入力したデジタル画像データからオブジェクトの特徴ベクトルを抽出し（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）、予め決められた複数の領域においてオブジェクトの部分空間を算出し、各領域それぞれに、サポートベクトル回帰によりパラメータ推定関数群を作成し、それらをメモリに記憶する（ステップＳ１０３〜１０６）。 - 特許庁

A waveform analysis system using the self-organizing map for learning with the use of waveform data as an input vector includes: a waveform processing part (15) for inputting the waveform data and applying prescribed normalization processing to the input waveform data; and an SOM processing part (13) for creating the self-organizing map by using the normalized waveform data as the input vector.例文帳に追加

波形データを入力ベクトルとして用いて学習させる自己組織化マップを用いた波形解析システムであって、波形データを入力して、所定の規格化処理を行う波形処理部（１５）と、規格化処理された波形データを入力ベクトルとして用いて自己組織化マップを作成するＳＯＭ処理部（１３）とを有する。 - 特許庁

A learning operation part 4 defines a characteristics extraction matrix for calculating a characteristic vector optimal individual identification from a master image of a master image storing part 2 and an image of a person himself used for collation at an inputted reference image storing part 3 in the past.例文帳に追加

マスター画像保存部２のマスター画像と、入力参考画像保存部３の過去に照合に使われた本人画像とから、学習演算部４で、個人識別に最適な特徴ベクトルを算出するための特徴抽出行列を求める。 - 特許庁

A tap center position is decided from a motion vector and a time mode value, a student picture group consisting of more than one student pixel is taken-out, based on the tap center position, and the taken-out student picture group is supplied to a prediction coefficient learning part 107.例文帳に追加

動きベクトルおよび時間モード値からタップ中心位置が決定され、タップ中心位置に基づいて、複数の生徒画素からなる生徒画素群が取り出され、取り出された生徒画素群が予測係数学習部１０７に供給される。 - 特許庁

In a user similar model learning device 50, attribute information is calculated from physical characteristic information on each pair of source users by using learning data 30, a characteristic vector is extracted from sensor data with a label to calculate similarity, and a parameter of a user similar model 32 for each type of action is learned so as to output the similarity in response to an input of the attribute information.例文帳に追加

ユーザ類似モデル学習装置５０において、学習データ３０を用いて、元ユーザのペア毎に各々の身体特徴情報から属性情報を計算し、ラベルありセンサデータから特徴ベクトルを抽出して類似度を計算し、属性情報の入力に対して類似度を出力するように、行動の種類毎にユーザ類似モデル３２のパラメータを学習する。 - 特許庁

In an estimation performing process, the feature vector is calculated from the hemoglobin concentration-related value and turned to learning data, the feature vectors extracted as representative vectors from the respective clusters 76e, 76f and 76g of the result of clustering immediately before are turned to teacher data, mechanical learning is performed, the emotional state of the user at the time is estimated, and the feature vectors at the time are clustered.例文帳に追加

推定実行工程では、ヘモグロビン濃度関連値から特徴ベクトルを算出して学習データとし、直前のクラスタリング結果の各クラスタ７６ｅ，７６ｆ，７６ｇから代表ベクトルとして抽出した特徴ベクトルを教師データとして、機械学習を行って、そのときの利用者の情動状態を推定するとともに、そのときの特徴ベクトルをクラスタリングする。 - 特許庁

In determination of the classification, a calculated (steps S21-S24) characteristic vector of an inspection sample is basically converted with the basic conversion matrix obtained in learning (step S25), and similarity to the respective classes of the teacher sample is compared (step S26) while the number of dimension is compressed.例文帳に追加

分類判定時には、検査サンプルの特徴ベクトルを算出した後（ステップＳ２１〜Ｓ２４）、学習時に得た基底変換行列でこれを基底変換し（ステップＳ２５）、次元数を圧縮した状態で教師サンプルの各クラスとの類似度を比較する（ステップＳ２６）。 - 特許庁

In reconfigurable orthonormal base vectors obtained by orthogonally transforming a group of learning signals for a photoelectrically converted signal of an object to be processed, a relationship between the coefficient of at least one asymmetric base vector and signal-processed results obtained by applying the signal processing to the learning signals is previously stored in a memory medium to orthogonally transform the photoelectrically converted signal of the processing-target object.例文帳に追加

処理対象の光電変換信号に対する学習信号群を直交変換して得られる再構築可能な直交基底ベクトルの内、少なくとも１つの非対称な基底ベクトルの係数と、前記信号処理を前記学習信号に施した場合の信号処理結果との関係式を記憶媒体に記憶しておき、処理対象の光電変換信号に直交変換を施す。 - 特許庁

By recording an access history when the user operates a user console device 13 and browses the document or the like and learning the concept vector of the document of a retrieval object on the basis of the recorded access history, the document suited to the specified condition and related to the behavior tendency of the user is retrieved.例文帳に追加

ユーザがユーザコンソール装置１３を操作して文書を閲覧等した際のアクセス履歴を記録し、記録されたアクセス履歴に基づいて、検索対象の文書の概念ベクトルを学習することによって、指定された条件に適合し、かつ、ユーザの行動傾向に関連する文書を検索する。 - 特許庁

A feeling vector generation part 103 calculates a feeling value of a sentence by referring to a basic feeling dictionary 106 storing a word and its feeling value in association with each other and a learning feeling dictionary 107 storing the word to be learned and its feeling value in association with each other.例文帳に追加

感情ベクトル生成部１０３は、単語とその感情値とを関連付けて記録する基本感情辞書１０６と、学習対象となる単語とその感情値とを関連付けて記録する学習用感情辞書１０７を参照し、文章の感情値を算出する。 - 特許庁

Then, a scene is decided by a scene decision means 8 by comparing a code book vector previously set by learning according to an LVQ algorithm with the decision data, and the exposure suitable to the scene is calculated by an exposure calculation means 9.例文帳に追加

そして、シーン判定手段８によって、予めＬＶＱアルゴリズムによる学習によって設定されたコードブックベクトルと、上記判定用データとを比較することによって、シーンが判定され、該当シーンに適した露光量が露光量算出手段９によって算出される。 - 特許庁

The learning part 12 learns the properties of the biological tissue on the basis of the characteristic value, which is obtained by the characteristic value acquiring part 11 with respect to each of measuring points when a large number of measuring points of the biological tissue known in properties are irradiated with the measuring light, by a support vector machine.例文帳に追加

学習部１２は、性状が既知である生体組織の多数の測定点に対して測定光を照射したときに各測定点について特性値取得部１１により得られた特性値に基づいて、サポートベクターマシンにより生体組織の性状を学習する。 - 特許庁

The judging part 13 judges the properties of the biological tissue on the basis of the characteristic value, which is obtained with respect to the biological tissue by the characteristic value acquiring part 11 when biological tissue unknown in properties is irradiated with the measuring light, by the support vector machine learned by the learning part 12.例文帳に追加

判定部１３は、性状が未知である生体組織に対して測定光を照射したときに生体組織について特性値取得部１１により得られた特性値に基づいて、学習部１２により学習したサポートベクターマシンにより生体組織の性状を判定する。 - 特許庁

To provide a method and a device for speech analysis, which are not affected by the environment and mental state of a speaker by excluding a feature vector having a small variation quantity from standard pattern learning object data by using a time variation parameter of delta cepstrum.例文帳に追加

デルタケプストラム等の時間変動パラメータを用いて、変化量の少ない特徴ベクトルを標準パターン学習対象データから除外することにより、発声者の環境，心理状態により影響されることのない音声認識方法および装置を提供すること。 - 特許庁