ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS - 日本語 への翻訳

• 人工ニューラルネットワーク
• 人工ニューラル・ネットワークで
• 人工神経ネットワークを
• artificial neural networks

英語 での Artificial neural networks の使用例とその 日本語 への翻訳

Moreover, with the rise of machine learning and artificial neural networks, more and more algorithms evolve independently, improving themselves and learning from their own mistakes.
さらに、機械学習や人工ニューラルネットワークの台頭によって、ますます多くのアルゴリズムが独自に進化して、自らを改善し、自分のミスから学習している。

By applying these artificial neural networks to individualised data, her program could detect breast cancer with a 99.1% accuracy.
これらの人工神経ネットワークを個々のデータに適用することで、彼女の開発したプログラムは99.1%の精度で乳がんを検出することが可能です。

Simulation makes use of the latest information technologies such as machine learning and artificial neural networks, but the computers performing these functions do not understand chemistry or physics.
シミュレーションには今、機械学習や人工ニューラルネットワークなど最新の情報技術が使われていますが、コンピュータが化学や物理を理解しているわけではありません。

Brains are not only far more capable than current AI systems, but the physical structure of the brain is far more complicated than the structure of artificial neural networks used in AI.
脳はAIシステムに比べて圧倒的に優れているだけでなく、脳の物理的構造はAIで活用される人工ニューラルネットワークの構造よりもずっと複雑なものだ。

The solution provides a software architecture composed of several artificial neural networks, whose cooperation makes more precise the ability to identify dangerous objects inside the baggage.
このソリューションは、いくつかの人工ニューラルネットワークで構成されたソフトウェアアーキテクチャを提供しています。その協力により、荷物の中の危険な物体を識別する能力がより正確になります。

Artificial neural networks may either be used to gain an understanding of biological neural networks, or for solving artificial intelligence problems without necessarily creating a model of a real biological system.”.
人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの理解を得るため、または必ずしも実際の生物学的システムのモデルを作成せずに人工知能の問題を解決するために使用できます。

The team used"deep learning" made possible by multi-layered artificial neural networks combined with 3D scans of 364 of Rembrandt's paintings to analyze the characteristics of his paintings.
同チームは、人工ニューラルネットワークを多階層に深く(ディープに)積み重ねることで実現する「ディープラーニング」によって、3Dスキャンされた346作品ものレンブラントの絵画の特徴を分析。

Artificial neural networks have been developed to mimic brain-like learning that can identify patterns in data, but they lack the memory architectures needed for symbolic processing of structured data.
これに対して人工ニューラルネットワーク(人工神経回路網)は、データ中にパターンを見つけ出す能力を有する脳のような学習を模倣するように開発されたが、構造化データの記号処理に必要なメモリアーキテクチャーがない。

Artificial neural networks may either be used to gain an understanding of biological neural networks, or for solving traditional artificial intelligence tasks without necessarily attempting to model a real biological system.
人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの理解を得るため、または必ずしも実際の生物学的システムのモデルを作成せずに人工知能の問題を解決するために使用できます。

Algorithms based on artificial neural networks are not just reserved for the cloud, but can make smart decisions locally and enable new, revolutionary applications.
人工ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムは、クラウドだけで使用されるものではなく、ローカルで賢明な判断をし、新しい革新的なアプリケーションを可能にすることができます。

Artificial neural networks can be used to understand biological neural networks, or to solve problems of artificial intelligence, without necessarily creating models of real biological systems.
人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの理解を得るため、または必ずしも実際の生物学的システムのモデルを作成せずに人工知能の問題を解決するために使用できます。

That means coming up with other kinds of artificial neural networks, and in some cases giving them innate, pre-programmed knowledge- like the instincts that all living things are born with.
つまり、別の種類の人工ニューラルネットワークを開発し、場合によっては、それに生物が生まれ持つ本能のような、あらかじめプログラムされた先天性の知識を加えるのだ。

Johan Nilsson and colleagues devised a computational learning approach that can match donors with patients requiring heart transplants by combining simulated annealing and artificial neural networks.
今回、JohanNilssonたちは、シミュレーテッドアニーニングと人工ニューラルネットワークを組み合わせて、心臓移植を必要とする患者とドナーをマッチさせる計算論的学習アプローチを考案した。

Since 2012, computers have become dramatically better at understanding speech and images, thanks to a once obscure technology called artificial neural networks.
年以降、コンピューターが人間の発言や画像を理解する能力が飛躍的に向上したのは、かつて極めて高度な技術とされた人工ニューラルネットワークのおかげだ。

Where the nervous system uses biological synapses to process chemical and electrical signals, artificial neural networks use synthetic synapses to process digital information.
神経系統が、化学的・電気的信号を処理するのに、生物学的シナプスを使っているように、人工神経回路網は、デジタル情報を処理するのに人工シナプスを使っています。

By feeding huge amounts of data from medical imaging into systems called artificial neural networks, researchers can train computers to recognise patterns linked to a specific condition, like pneumonia, cancer or a wrist fracture that would be hard for a person to see.
医療用画像に関する大量のデータを「人工ニューラルネットワーク」と呼ばれるシステムに供給することによって、研究者は、肺炎、癌、または手首の骨折など、人にとって見づらくなりがちな特定の状態に関連するパターンを認識するようにコンピュータを訓練できます。

By feeding vast amounts of data from medical imaging into systems called artificial neural networks, scientists can teach computers to identify patterns linked to a specific condition, like pneumonia, cancer or a wrist fracture that would be hard for a person to see.
医療用画像に関する大量のデータを「人工ニューラルネットワーク」と呼ばれるシステムに供給することによって、研究者は、肺炎、癌、または手首の骨折など、人にとって見づらくなりがちな特定の状態に関連するパターンを認識するようにコンピュータを訓練できます。

But, unlike a biological brain where any neuron can connect to any other neuron within a certain physical distance, these artificial neural networks have discrete layers, connections, and directions of data propagation.
ただし、すべてのニューロンが特定の物理的範囲内にある他のどのニューロンにも接続できる生物学的な脳とは異なり、人工ニューラル・ネットワークでは、データの伝達において、層、接続、方向が個別に定義されます。

But it'Äôs really about creating an engine that can very quickly process lots of tensors'Äď geometric units that can be combined into, for example, artificial neural networks. Seeing the results of this machine learning in action means having a different way of generating and modifying musical information.
テンソルとは、人工ニューラルネットワークなどに組み合わせることのできる幾何学単位を指す。この機械学習の使用結果を見れば、音楽情報の生成方法や変更方法が異なっていることがわかる。

run pre-trained Artificial Neural Networks(ANN) on the broad STM32 microcontroller portfolio.
ArtificialNeuralNetworks-STMicroelectronicsSTの新しい組込みAI(人工知能)ソリューションにより、幅広いSTM32マイクロコントローラ(マイコン)のポートフォリオに、学習済み人工ニューラル・ネットワーク(ANN)の実装が可能になりました。