CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 畳み込みニューラルネットワーク
• convolutional neural network

Examples of using Convolutional neural network in English and their translations into Japanese

Convolutional Neural Network.
畳み込みニューラルネットワーク。

Super- Resolution Convolutional Neural Network.
超解像畳み込み神経ネットワーク。

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 Network(CNN)¶.
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)¶。

Morphology analysis of Rh catalyst particles using convolutional neural network”.
P-I_31「畳み込みニューラルネットワークを用いたRh触媒粒子の形態解析」。

An introduction of Convolutional neural network and how to use GPU.
畳み込みニューラルネットワークとGPUの使用方法について。

The input of the contract is brought forth in the natural language which is then incorporated into the“convolutional neural network”.
契約の入力は、「畳み込みニューラルネットワーク」に組み込まれた自然言語によってなされます。

The convolutional neural network works by directly extracting features from images.
畳み込みニューラルネットワークが画像から直接特徴抽出を行います。

Residual connections are a popular element in convolutional neural network architectures.
残差結合は畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャでよく使用される要素です。

A convolutional neural network can have tens or hundreds of layers that each learn to detect different features of an image.
畳み込みニューラルネットワークは、数十または数百の層から構成され、各層が画像の異なる特徴を検出できるような学習を行います。

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)。

SCADE Vision enables automated testing of the AI-based AV perception software under test(SUT), usually a convolutional neural network CNN.
SCADEVisionは、テスト中のAIベースの自律走行車認知ソフトウェアを自動的にテストします。通常は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です。

The researchers also designed a convolutional neural network that automatically detects dividing cells in the image data.
研究チームは畳み込みニューラルネットワークを利用して、画像データから細胞分裂を自動検出した。

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。

Our member proposed a novel convolutional neural network(CNN) for end-to-end synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition(ATR).
私たちのメンバーは、エンドツーエンドの合成開口レーダー（SAR）自動目標認識（ATR）のために、新しい畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を提案しました。

Read Kumar's paper,“Automated and real-time segmentation of 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-timesegmentation ofsuspiciousbreastmassesusingconvolutionalneuralnetwork」をご覧ください。

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。

Pretrained ResNet-50 convolutional neural network- MATLAB resnet50- MathWorks ResNet-50 is a convolutional neural network that is trained on more than a million images from the ImageNet database 1.
事前学習済みのResNet-50畳み込みニューラルネットワーク-MATLABresnet50-MathWorks日本ResNet-50は、ImageNetデータベース[1]の100万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラルネットワークです。

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。

In particular, in CNN(Convolutional Neural Network) etc., in many cases, it is considered that the input data format is merely RGB data and image data without characteristic.
特に、CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)などにおいては、多くの場合、入力データのフォーマットが単なるRGBデータであり、特徴のない画像データであるという状況であると考えられます。

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。

The system, called ConvNetQuake(Convolutional neural network for earthquake detection location) is able to detect large, medium and small earthquakes with an accuracy of 94,8.
ConvNetQuake(地震探知位置の畳み込みニューラルネットワーク)と呼ばれるこのシステムは、94,8%の精度で大、中、小の地震を検出することができます。

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]。

Pretrained ResNet-18 convolutional neural network- MATLAB resnet18- MathWorks 日本 ResNet-18 is a convolutional neural network that is trained on more than a million images from the ImageNet database 1.
事前学習済みのResNet-101畳み込みニューラルネットワーク-MATLABresnet101-MathWorks日本ResNet-101は、ImageNetデータベース[1]の100万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラルネットワークです。

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。

Pretrained SqueezeNet convolutional neural network- MATLAB squeezenet- MathWorks SqueezeNet is a convolutional neural network that is trained on more than a million images from the ImageNet database 1.
事前学習済みSqueezeNet畳み込みニューラルネットワーク-MATLABsqueezenet-MathWorks日本SqueezeNetは、ImageNetデータベース[1]の100万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラルネットワークです。

Later on, neural network evolved to backpropagation algorithm, convolutional neural network and to deep learning- now it has a higher validity rate in image recognition than humans.
ニューラルネットワークは、その後、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）、畳み込みニューラルネットワーク、そしてディープラーニング（深層学習）へと進化を遂げ、今では、画像認識では人間を上回る正答率を誇ります。

Instead of simple OCR(optical character recognition), the Convolutional Neural Network(CNN), which is one type of deep learning, finally achieves accurate document reading with a precision rate of 99% or more.
単なるOCRではなく、ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワーク(CNN、ConvolutionalNeuralNetwork)により、最終的に99%以上の精度で正確な文書読み取りを実現する。