projection learningとは 意味・読み方・使い方

To reduce the redundancy of a learning image set, reduce the processing load of projection conversion, increase the processing speed, and reduce the amount of memory.例文帳に追加

学習画像セットの冗長性を削減し、射影変換の処理負荷の軽減、処理の高速化、メモリ量の抑制を図る。 - 特許庁

A projection calculation means 310 receives a plurality of data for learning from an input device 100, and simultaneously optimizes distribution relating to the locality of data and distribution relating to a whole part without using any class label, and calculates a projection for compressing data into a low dimension, and stores it in a projection storage device 320.例文帳に追加

射影計算手段310は、入力装置100から学習用の複数のデータを入力し、クラスラベルを利用せずに、データの近傍に関する分散と全体に関する分散とを同時に最適化することで、データを低次元に圧縮する射影を計算し、射影記憶装置320に保存する。 - 特許庁

An eigenprojection matrix (#14) and a projection nuclear tensor (#16) are generated (#12) from a learning image group (#10), in which high quality images and low quality images are paired up, and a first sub nuclear tensor and a second sub nuclear tensor are created from the projection nuclear tensor (#16) (#24 and #26).例文帳に追加

高画質画像と低画質画像とを対とした学習画像群（#10）から固有射影行列（#14）と射影核テンソル（#16）を生成し（#12）、この射影核テンソル（#16）から第１のサブ核テンソルと第２のサブ核テンソルを生成する（#24,#26）。 - 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 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

An eigenprojection matrix #14 is generated from a learning image group #10, in which high quality images and low-quality images are paired up, by a projection operation #12 using a locality relationship, and a projection nuclear tensor #16 that defines the correspondence relationship between the low-quality image and an intermediate eigenspace and the correspondence relationship between the high quality image and the intermediate eigenspace is created.例文帳に追加

高画質画像と低画質画像とを対とした学習画像群＃１０から局所関係を利用した射影演算＃１２により固有射影行列＃１４を生成し、低画質画像と中間固有空間の対応関係並びに高画質画像と中間固有空間の対応関係とを規定した射影核テンソル＃１６を作成する。 - 特許庁

A first sub nuclear tensor is created (#12-c) by first setting from the temporary projection nuclear tensor, and intermediate eigenspace coefficient vectors (#15-b) are calculated by projecting the learning image group using the temporary eigenprojection matrix and the first sub nuclear tensor (#15-a).例文帳に追加

この仮射影核テンソルから第１の設定で第１のサブ核テンソルを作成し(#12-c)、仮固有射影行列と第１のサブ核テンソルで学習画像群を射影（#15-a）して中間固有空間係数ベクトル(#15-b)を算出する。 - 特許庁