Examples of using Convolutional in English and their translations into Japanese
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A Convolutional Neural Network.
の畳み込みニューラルネットワーク。AlphaGo at its core is a convolutional neural network.
AlphaGoのコアにあるのは畳み込み(convolutional)ニューラルネットワークだ。Convolutional neural networks are often used for image recognition.
ConvolutionalNeuralNerworkは画像認識によく使われます。Disaster detection from aerial imagery with convolutional neural network.
受賞タイトル「DisasterDetectionfromAerialImagerywithConvolutionalNeuralNetwork」。Convolutional neural networks are more commonly used in image recognition.
ConvolutionalNeuralNerworkは画像認識によく使われます。
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Stanford university cs231n: Convolutional neural networks for visual recognition.
しっかり勉強したい場合は、CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition。Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
WEBConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognitionWEBNotebook"を使用します。CIFAR10 small images classification: Convolutional Neural Network(CNN) with realtime data augmentation.
CIFAR10小規模な画像分類:リアルタイムなデータ拡大を用いた畳み込みニューラルネット(CNN)。Convolutional neural networks(CNN) are one of the most popular models used today.
前回も説明したConvolutionalNeuralNetwork（以下、CNN）は、現在最も多く使われているモデルのひとつだ。None means that the output of the model willbe the 4D tensor output of the last convolutional block.
None：モデルの出力が，最後のconvolutionallayerの4階テンソルであることを意味しています．。In this chapter, we will introcduce the convolutional neural network(CNN) used in mainly computer vision tasks.
本章ではコンピュータービジョンのタスクでよく用いられる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について紹介します。A convolutional neural network can have tens or hundreds of layers that each learn to detect different features of an image.
Attention can also be used on the interface between a convolutional neural network and an RNN.
Attentionは、ConvolutionalNeuralNetworkとRNNとの間を繋ぐインターフェースとして使用することもできます。To build U-Net, we use convolutional layer, deconvolutional layer(for upsampling), max pooling, and Relu(Activation function).
U-Netを構築するために、畳み込み層、逆畳込み層、Maxプーリング,そしてRelu(活性化関数)を使います。Tversky loss function forimage segmentation using 3D fully convolutional deep networks.
月19日に公開された論文ニューラルネットワークTverskylossfunctionforimagesegmentationusing3Dfullyconvolutionaldeepnetwo…。Some improvements on deep convolutional neural network based image classification.
SomeImprovementsonDeepConvolutionalNeuralNetworkBasedImageClassification”論文で行われた方法は以下である。It has been used for handwritten character recognition and other pattern recognition tasks,and served as the inspiration for convolutional neural networks.[1].
手書き文字認識やその他のパターン認識の課題に用いられており、畳み込みニューラルネットワークの発想の元となった[1]。The team used 80 percent of these images to train a convolutional neural network to determine a person's age, given their brain scan.
研究チームは画像の80％を使って畳み込みニューラルネットワークを訓練し、脳スキャンからその人の年齢を判定した。Such as convolutional neural networks(CNN), are heavily used in both the R&D community and commercial investments.
畳込みニューラル・ネットワーク(CNN)などのディープ・ラーニング・アルゴリズム・モデルは、研究開発コミュニティと商業目的の両方で広く利用されています。R-CNN is an object detection framework, which uses a convolutional neural network(CNN) to classify image regions within an image 1.
R-CNNはオブジェクト検出フレームワークで、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用してイメージ内のイメージ領域を分類します[1]。Deep convolutional generative adversarial networks(DCGANs) are newly developed tools for generating synthesized images.
中でもDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(DCGAN)は、写真並みの画像を生成できるということで、非常に有名になりました。The generator network by Logan Engstrom[4] utilizes 3 convolutional layers, 5 residual blocks, and 3 transposed convolutional layers.
LoganEngstrom[4]の生成ネットワークは、3つの畳み込み層、5つの残差ブロック、3つの転置畳み込み層を使用します。Stanford University researchers have trained an algorithm to diagnose skin cancer using deep learning,specifically deep convolutional neural networks(CNNs).
スタンフォード大学の研究者は、深層学習、特に深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて皮膚癌を診断するアルゴリズムを訓練してきました。A smaller network with only one or two convolutional layers might be sufficient to learn a small number of gray scale image data.
畳み込み層が1つまたは2つしかない小規模なネットワークは、少量のグレースケールイメージデータを学習するには十分かもしれません。Read Kumar's paper,“Automated and real-time segmentationof suspicious breast masses using convolutional neural network.”.
乳がんに関するクマール氏の研究については、論文「Automatedandreal-timesegmentationofsuspiciousbreastmassesusingconvolutionalneuralnetwork」をご覧ください。DeepLab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fullyconnected CRFs.
DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFsを手元で動かしてみました。When you first heard of the term convolutional neural networks, you may have thought of something related to neuroscience or biology, and you would be right.
あなたが最初に畳み込みニューラルネットワークという言葉を聞いた時、あなたは神経科学や生物学に関係するものを考えていたかもしれません。Some recent outdoor navigation algorithms are based on convolutional neural network and machine learning, and are capable of accurate turn-by-turn inference.
いくつかの最近の屋外ナビゲーションアルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワークおよび機械学習に基づいており、正確なターンバイターン推論が可能である。From the paper DeepLab:Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs, figure reproduced with the kind permission of the authors.
DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution, andFullyConnectedCRFsを手元で動かしてみました。
