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

By a parameter learning section 14, appearance probability of each topic of each word in a word group included in learning document data, which maximizes likelihood for the learning document data is learned and searched.例文帳に追加

パラメータ学習部１４によって、学習用文書データに対する尤度を最大にする、学習用文書データに含まれる単語群の各単語のトピック毎の出現確率を学習して探索する。 - 特許庁

The conventional acoustic model learning instrument consisting of acoustic data 10, a model parameter description file 20, a learning instrument 30 and an acoustic model 40 is provided with a short-distance probability distribution judgment section 50 and a probability distribution composition section 60.例文帳に追加

音響データ１０、モデルパラメータ記述ファイル２０、学習器３０、音響モデル４０からなる従来の音響モデル学習器に、近距離確率分布判定部５０と確率分布合成部６０とを備える。 - 特許庁

To provide an air conditioner for a vehicle capable of deleting only learning data of a specified state of a plurality of learning data used for construction of a probability model for calculating a recommendation probability to perform a prescribed setting operation corresponding to the specified state and utilizing the remaining learning data for separate learning, and its control method.例文帳に追加

特定状況に対応する所定の設定操作を行う推薦確率を算出する確率モデルの構築に用いた複数の学習データのうち、その特定状況に関する学習データのみを削除し、残りの学習データを別の学習に利用できる車両用空調装置およびその制御方法を提供する。 - 特許庁

Further, the model learning section 22 conducts learning of the state transition predicting model after the learning using the first longitudinal data is conducted by fixing the transition probability and using a second longitudinal data which is different from the first longitudinal data.例文帳に追加

さらに、モデル学習部２２は、第１の時系列データを用いた学習を行った後の状態遷移予測モデルの学習を、遷移確率を固定して、第１の時系列データとは異なる第２の時系列データを用いて行う。 - 特許庁

The automatic word mapping device of the present invention comprises a training data storage part, an alignment probability learning part, and an automatic mapping part.例文帳に追加

この発明の自動単語対応付け装置は、訓練データ記憶部と、アライメント確率学習部と、自動対応付け部と、を具備する。 - 特許庁

A word dictionary initialization processing section 10 generates a tree structure word dictionary based on memory learning text data, computes a look-ahead probability, which is an approximate language likelihood, and adds the probability to each node of the tree structure.例文帳に追加

単語辞書初期化処理部１０は、メモリ学習用テキストデータに基づいて木構造単語辞書を生成して、木構造の各ノードに対して近似言語尤度である先読み確率を計算して付与する。 - 特許庁

The classification system (100) comprises a classification probability determining unit (103) that determines a classification probability, which is the probability of each object to be assigned to a given class; and an action selecting unit (107) that selects the next observing action on the basis of reinforcement learning which uses a status space configured of observation data and the pertinent classification probability.例文帳に追加

本分類システム（１００）は、該物体がそれぞれのクラスに分類される確率である分類確率を決定する分類確率決定部（１０３）と、観測データと該分類確率とから構成される状態空間を使用する強化学習に基づいて次の観測行動を選択する行動選択部（１０７）とを備えている。 - 特許庁

After learning of the probability model, the model management part 522 calculates occurrence probability of predicting that an operation shown by a target log column among the log columns stored in the log storage part 42 occurs for each probability model.例文帳に追加

モデル管理部５２２は、確率モデルに学習させた後、確率モデル毎にログ格納部４２に格納されているログ列のうちの対象ログ列によって示される動作が当該確率モデルにおいて発生すると予測される確率を示す生起確率を算出する。 - 特許庁

In updating, the parameter is updated when a probability that characteristics of the picked-up sound are included in the Gaussian distribution is within a range of a learning threshold represented by a value indicating a probability that they are included in the Gaussian distribution determined by the parameter.例文帳に追加

更新の際に、採取音の特性がガウス分布に含まれる確率が、パラメータに決定されるガウス分布に含まれる確率を示す値で表される学習閾値の範囲内にある場合に、パラメータの更新を行う。 - 特許庁

On the basis of the frequency of the description in a learning data and a group frequency which is an appearance frequency by group in the learning data, the occurrence frequency of the group to the description is calculated as a group occurrence probability.例文帳に追加

また、学習データ中における表記の頻度と、学習データ中におけるグループごとの出現頻度であるグループ頻度とに基づき、表記に対するグループの生起確率をグループ生起確率として算出する。 - 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

The text phonetic symbol conversion dictionary creator 100 includes: acquiring the words, segment division information for dividing the words into segments and phonetic symbols of each segment from learning data; calculating occurrence probability of phoneme segment pairs in the learning data and connection probability of connection phoneme segment pair system; and creating the text phonetic symbol conversion dictionary including these calculated probability.例文帳に追加

テキスト発音記号変換辞書作成装置において、単語と当該単語をセグメントに分割したセグメント分割情報と当該セグメントごとの発音記号とを学習データから取得し、学習データにおける音韻セグメント対の生起確率と連接音韻セグメント対系列の接続確率とを算出し、算出したこれらの確率を含むテキスト発音記号変換辞書を作成する。 - 特許庁

The alignment probability learning part learns parameters for maximizing the weighed sum of a log likelihood of the bilingual corpus and a log likelihood of the synonym dictionary for each topic.例文帳に追加

アライメント確率学習部は、トピック毎に、対訳文コーパスの対数尤度と同義語辞書の対数尤度との重み付き和を最大にするパラメータを学習する。 - 特許庁

A prediction main process part 33 estimates the current place of the user from the movement history data acquired in real time using a probability model obtained by learning.例文帳に追加

予測メインプロセス部３３は、学習により得られた確率モデルを用いて、リアルタイムに取得される移動履歴データから、ユーザの現在地を推定する。 - 特許庁

The learning device 1 learning the prediction model for predicting an output of test databased on an importance level that is a ratio of a generation probability between training data that are input data of training sample data and the test data includes a learning part 12 learning the prediction model by the use of an importance level weighted loss function that is a loss function wherein the importance level is considered.例文帳に追加

訓練サンプルデータの入力データである訓練データと、テストデータとの生成確率の比である重要度に基づき、テストデータの出力を予測するための予測モデルを学習する学習装置１であって、重要度を考慮した損失関数である重要度重み付き損失関数を用いて予測モデルの学習を行う学習部１２を有する。 - 特許庁

The HMM learning part takes dialog data showing strong personality features and dialog data showing weak personality features about one personality tendency, as learning data and uses an excepted value maximizing algorithm to generate a probability model of dialog showing strong personality tendencies (high HMM) and a probability model of dialog showing weak personality tendencies (low HMM).例文帳に追加

ＨＭＭ学習部は、ある一つの性格傾向に関する性格特徴の高い対話データと当該性格特徴の低い対話データを学習データとして、期待値最大化アルゴリズムを用いて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）とを生成する。 - 特許庁

To dynamically change a threshold for the discretization of a continuous value so that the distribution of the output probability of a binary identity becomes a distribution suitable for machine learning in a machine learning method which gives a continuous value as an input value.例文帳に追加

連続値を入力値として与える機械学習方法において、二値素性の出力確率の分布が機械学習に適した分布となるように、連続値を離散化するための閾値を動的に変更することを可能とすること。 - 特許庁

On the basis of approaching speed, the collision probability, and lateral passing speed when passing laterally by other movable objects which are obtained with respect to a normative movement, a relation between the approaching speed, the collision probability, and the lateral passing speed is learned by a movement norm learning part 44.例文帳に追加

移動規範学習部４４によって、規範的な移動に関して求めた、進入速度、衝突確率、及び他の可動物の側方を通過するときの側方通過速度に基づいて、進入速度、衝突確率、及び側方通過速度の関係を学習する。 - 特許庁

A diagnosis section 7 calculates the formation probability of the waveform pattern of the detected characteristics quantity, based on the parameters stored in the learning section 6, determines the parameter whose formation probability becomes maximum, decides the state of the winding section 2 and indicates the results on a display 8.例文帳に追加

診断部７は、検出された特徴量の波形パターンの生成確率を、学習部６に記憶したパラメータに基づき演算して、生成確率が最大となるパラメータを決定し、巻線部２の状態を判定し、結果を表示部８に表示する。 - 特許庁

At the time of miniaturizing the bigram dictionary which stores the link information of two characters found from a learning text, the value of its probability is quantized into prescribed step number (256 steps, for example), while using hybrid probability, that value is expressed for a short word length (1 byte, for example), and concerning the probability smaller than a prescribed value, such information is not registered on the bigram dictionary.例文帳に追加

学習テキストから求めた２文字のつながり情報を格納したバイグラム辞書を小型化する場合に、ハイブリッド確率を用い、その確率の値を所定の段階数（例えば２５６段階）に量子化し、その値を小さい語長（例えば１バイト）で表現し、また、その確率が所定値以下のものはバイグラム辞書に搭載しないようにする。 - 特許庁

The probability functions are modified during use to give characteristic response inherent in the patient which clearly indicates the changes of characteristic breathing to offer the learning characteristics.例文帳に追加

学習特徴を提供するために、呼吸の特徴を変更することを明らかにする患者特有の応答を提供するために、確率関数は使用の間調節される。 - 特許庁

To make highly accurately obtainable calculated result when calculating a probability by a statistic language model, for which words in a text with tag are used as learning data.例文帳に追加

確率を、タグ付きテキスト中の単語を学習データとして用いる統計的言語モデルによる計算によって求めるにつき、その計算結果を高い精度で得ることができるようにする。 - 特許庁

The deviated value degree of one input data is calculated by the changed quantity of learned probability density due to the entry of the input data as compared with quantity obtained before learning.例文帳に追加

一つの入力データの外れ値度は、学習した確率密度が、その入力データを取込むことによって、学習する前と比較してどれだけ変化したかという量によって計算される。 - 特許庁

A flow-class estimating section 115 estimates the class to which the flow belongs in terms of probability by using a naive Bayes sorter from the attribute of the anew reaching flow on the basis of the learning data.例文帳に追加

フロークラス推定部１１５は、前記学習データを元に、新たに到来したフローの属性からそのフローが属するクラスをナイーブベイズ分類器を用いることにより、確率的に推定する。 - 特許庁

On the basis of a learning result of the movement norm learning part 44, the lateral passing speed to be a norm when passing laterally by a movable object in the surroundings with respect to the detected approaching speed and the predicted collision probability is determined by a track feature point generation part 48.例文帳に追加

軌道特徴点生成部４８によって、移動規範学習部４４の学習結果に基づいて、検出された進入速度及び予測された衝突確率に対する、周辺の可動物の側方を通過するときの規範となる側方通過速度を決定する。 - 特許庁

A prevalence acquisition means 43 acquires the probability of a diagnostic object image 130 being each disease by use of the learning unit 42 for the specific area where the diagnosis object image 130 is acquired.例文帳に追加

疾患率取得手段４３で、診断対象画像１３０が取得された特定の地域用の学習器４２を用いて、この診断対象画像１３０が各疾患である確率を得る。 - 特許庁

METHOD OF CALCULATING IDENTIFICATION SCORE POSTERIOR PROBABILITY CLASSIFIED FOR EACH NUMBER OF ERRORS, IDENTIFICATION LEARNING DEVICE AND METHOD WITH THE NUMBER OF ERRORS WEIGHT USING THE METHOD, VOICE RECOGNITION DEVICE USING THE DEVICE, PROGRAM AND RECORDING MEDIUM例文帳に追加

誤り数別識別スコア・事後確率計算方法と、その方法を用いた誤り数重み付き識別学習装置とその方法と、その装置を用いた音声認識装置と、プログラムと記録媒体 - 特許庁

To increase the determination precision of machine learning for classifying the addresses of electronic mail, and for decreasing probability that although there is not particularly any problem in the address of electronic mail, the address of electronic mail is determined incorrect.例文帳に追加

電子メールの宛先を分類するための機械学習の判定精度を上げること、特に、電子メールの宛先に特に問題が無いにもかかわらず誤っていると判定されてしまう確率を下げる。 - 特許庁

To increase the determination precision of machine learning for classifying the address of electronic mail, and to decrease probability that although there is not particularly any problem in the address of electronic mail, the address of electronic mail is determined incorrect.例文帳に追加

電子メールの宛先を分類するための機械学習の判定精度を上げること、特に、電子メールの宛先に特に問題が無いにもかかわらず誤っていると判定されてしまう確率を下げる。 - 特許庁

A diagnostic part 6 determines the state of the electric equipment 2 by deciding the parameter in which output probability becomes maximum upon calculating the output probability of patterns of the featured values detected by an operation state of the electric equipment 2 based on the parameters stored in the learning part 5 and displays the state on a display part 7.例文帳に追加

診断部６は電気設備２の運転状態で検出された特徴量のパターンの出力確率を、学習部５に記憶されているパラメータに基づいて演算したうえ、出力確率が最大となるパラメータを決定することにより、電気設備２の状態を判定し、その状態を表示部７に表示させる。 - 特許庁

To much more simply learn a learning parameter for predicting probability, a route, and an elapsed time leading to a specific place or a place where a specific action is performed in the future following the current time.例文帳に追加

現時刻以降の将来に、特定の場所、あるいは、特定の行動を行う場所にいたる確率、経路、経過時間を予測するための学習パラメータを、より簡単に学習することができるようにする。 - 特許庁

To provide a driving support apparatus which, in order to construct a probability model for estimating a driving behavior of a driver in a specific situation, selects and accumulates only learning data regarding the specific situation.例文帳に追加

特定の状況におけるドライバの運転行動を推定するための確率モデルを構築するために、その状況に関連する学習データのみを選択して蓄積することが可能な運転支援装置を提供する。 - 特許庁

A model management part 522 defines each of a plurality of log columns stored in a log storage part 42 as learning data, which is learned by a probability model corresponding to the user identified based on user ID included in the log column.例文帳に追加

モデル管理部５２２は、ログ格納部４２に格納された複数のログ列の各々を学習データとして、当該ログ列に含まれるユーザＩＤによって識別されるユーザに対応する確率モデルに学習させる。 - 特許庁

A Baum-Welch calculation means 50 learns which probability has resulted in the transition of the status of the finite automaton corresponding to the factor, based on the initial model occurrence model and an event column 100 for learning.例文帳に追加

Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈ計算手段５０は、初期障害発生モデルと、学習用イベント列１００とに基づいて、原因に対応する有限オートマトンの状態がどの確率で推移したかを学習する。 - 特許庁

An eco-driving probability density estimating section 231 and an eco-driving awareness pre-learning section 241 reset the evaluation reference of driving for the driver of own vehicle, with respect to the respective situations where own vehicle is driven, whenever driving is evaluated.例文帳に追加

エコ運転確率密度推定部２３１及びエコ運転意識事前学習部２４１が、自車両が運転される状況それぞれに対する自車両のドライバーの運転の評価基準を、運転の評価のたびに再設定する。 - 特許庁

A mapping unit 22_i substitutes the scalar value y_i supplied from the discrimination unit 21_i in a mapping function g_i(y_i) calculated by the following learning processing to convert the scalar value y_i from the discrimination unit 21i into class existence probability p_i.例文帳に追加

写像器２２_iは、後述する学習処理により求められた写像関数ｇ_i（ｙ_i）に、判別器２１_iから供給されたスカラー値ｙ_iを代入することにより、判別器２１_iからのスカラー値ｙ_iをクラス存在確率ｐ_iに変換する。 - 特許庁

A router is provided, which routes a packet from its own station node to an adjacent node by using a routing table including a routing probability to each adjacent node and uses ant agent to build up the routing table through learning based on an ant-net algorithm.例文帳に追加

パケットを自局ノードから隣接ノードに、各隣接ノードに対するルーチング確率を含むルーチングテーブルを用いてルーチングし、かつ蟻エージェントを用いてアントネットアルゴリズムに基づいてルーチングテーブルを学習により構築するルータ装置が提供される。 - 特許庁

The learning device includes a distribution estimation part that obtains the measure value relating to the sample x belonging to C_y and uses cross-validation type maximum likelihood estimation to estimate a probability distribution generating the sample belonging to C_y as a function of the measure value, with a Parzen distribution of window width h_y.例文帳に追加

学習装置は、C_ｙに属する標本ｘに関する測度値を求め、Cyに属する標本を生成した確率分布を窓幅h_yのParzen分布で測度値の関数として交差確認型最尤推定で推定する分布推定部を含む。 - 特許庁

The learning section 1123 obtains the possibility that an imaged person speaks when the features of the image are generated from the features of the images obtained by the persons and uses the probability to learn features of the image generated prior to utterance.例文帳に追加

学習部１１２３は、前記人物を撮像した画像の特徴から該画像の特徴が発生したときに前記撮像した人物が発話をする確率を求め、該確率を用いて前記発話に先立って生起する画像の特徴を学習する。 - 特許庁

At the time of learning, the conversion device 104 sends an output (y), which is obtained by mapping an input (x) from an input generator 111 for leaning, to a probability density calculation device 112 and sends a partially differential value dy/dx to the input (x) to the output (y) to a delta error value generator 115.例文帳に追加

学習時には, 変換装置104 は, 学習用入力発生装置111 からの入力ｘを写像した出力ｙを確率密度計算装置112 に, 出力ｙの入力ｘに対する偏微分値∂y/∂x をデルタ誤差値生成装置115 に送出する。 - 特許庁

Additionally, an eco-driving possibility degree/skill level estimating section 161 and an eco-driving awareness degree estimating section 171 evaluate the driving of the driver of the self vehicle, on the basis of the evaluation reference which is reset by the eco-driving probability density estimating section 231 and the eco-driving consciousness pre-learning section 241.例文帳に追加

また、エコ運転可能度・熟練度推定部１６１及びエコ運転意識度推定部１７１が、エコ運転確率密度推定部２３１及びエコ運転意識事前学習部２４１が再設定した評価基準によって、自車両のドライバーの運転を評価する。 - 特許庁

An ECU 24 estimates the degree of a probability of the occurrence of the control abnormality at the lean side in the air-fuel ratio feedback control based on an air-fuel ratio learning value during idle operation calculated by the air-fuel ratio feedback control in the air-fuel ratio rich control starting from the end of fuel cut control.例文帳に追加

ＥＣＵ２４は、燃料カット制御の終了時点から開始する空燃比リッチ制御において、空燃比フィードバック制御にて算出されるアイドル運転時の空燃比学習値に基づき、空燃比フィードバック制御におけるリーン側への制御異常の発生見込みの程度を推定する。 - 特許庁

In a learning phase, based on a temporal co-occurrence relation between a set of stay action data created based on a user's past position data and scheduler data, the probability p (c|w) that a stay place and a schedule content overlap temporally is learned, and the result is stored as modeling information of the co-occurrence relation.例文帳に追加

学習フェーズにおいて、ユーザの過去の位置データをもとに生成される滞在行動データの集合とスケジューラデータとの間の時間的な共起関係をもとに、滞在場所とスケジュール内容とが時間的に重なり合う確率p(c|w) を学習し、その結果を共起関係のモデル化情報として記憶する。 - 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

The reevaluation section 104 calculates a statistical quantity based on the feature amount of the voice for learning extracted by a voice analyzing section 104 and correspondence probability calculated by a forward/ backward calculating section 103 and a weight coefficient R_t calculated by a weight calculating section 106 to re-estimate the acoustic model and output the output acoustic model.例文帳に追加

再評価部１０４は、音声分析部１０１により抽出された学習用音声の特徴量と、フォワード・バックワード計算部１０３により算出された対応確率と、重み計算部１０６により算出された重み係数Ｒ_t と、に基づいて統計量を算出し、音響モデルの再推定を行い、出力音響モデルを出力する。 - 特許庁