CONVOLUTIONAL in Japanese translation

• convolutional
• 畳み込み

Examples of using Convolutional in English and their translations into Japanese

You can use convolutional neural networks(ConvNets,
畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet、CNN)

Convolutional Neural Networks introduce“convolutional” layers which applies a kernel on local information in an image. It shows promising results on many image tasks, including classification, detection, segmentation, and even image generation tasks.
ConvolutionalNeuralNetwork（畳み込みニューラルネットワーク）は、局所的な情報のみで計算を進める畳み込み層の導入によって、画像分類、セグメンテーションや画像生成などの分野で成功をおさめました。

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。

Avg' means that global average pooling will be applied to the output of the last convolutional block, and thus the output of the model will be a 2D tensor.
Avg'：最後のconvolutionallayerの出力にglobalaveragepoolingが適用されることで，モデルの出力が2階テンソルになることを意味しています．。

These convolutional neural networks have been shown to be very good at identifying objects in standard color photographs, but they can distort the 3D information if it's represented from the front.
これらの畳み込みニューラルネットワークは、標準的なカラー写真でオブジェクトを識別するのに非常に優れていますが、正面から表現すると3D情報を歪める可能性があります。

Our method uses a deep convolutional network trained to directly optimize the embedding itself, rather than an intermediate bottleneck layer as in previous deep learning approaches.
私たちの方法では、deepconvolutionalnetworkを使用して、以前のdeeplearningのアプローチのように中間ボトルネック層ではなく埋め込み自体を直接最適化するようにされています。

Convolutional Neural Network used in this demonstration can be trained by passing multiple traffic signs through the untrained model to calculate weights and activations.
デモ内で使用される畳み込みニューラルネットワークは、未訓練のモデルに複数の交通標識を通過させ、重みとアクティベーションを計算することによって訓練することができます。

Error bounds for convolutional codes and an asymptotic optimum decoding algorithm, IEEE Transactions on Information Theory, 13, No. 2(1967) 260-269.
Errorboundsforconvolutionalcodesandanasymptoticallyoptimumdecodingalgorithm,IEEETransactionsonInformationTheory13(2):260-269,April1967.（ビタビアルゴリズムはsectionIVにある）。

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。

At Faceter's technological core is the absolute respect for privacy, and the utilization of the features of convolutional neural networks to split the tasks reinforces this commitment.
Faceterの技術的な核心はプライバシーの絶対的な尊重であり、タスクを分割する畳み込みニューラルネットワークの機能を利用することで、このコミットメントが強化されます。

TIL used a convolutional neural network to determine the presence or absence of snowfall taken from images of the road surface, and developed a control device that operates the boiler only when there is snowfall detected, achieving a 40.5% reduction in energy consumption.
受賞者らは路面のカメラ画像から畳み込みニューラルネットワークを用いて積雪の有無を判定し、積雪があるときだけボイラーを稼働する制御装置を開発し、エネルギー消費40.5%削減を達成した。

Cell biologists at the Allen Institute for Cell Science in Seattle, Washington, are using convolutional neural networks to convert flat, grey images of cells captured with light microscopes into 3D images in which some of a cell's organelles are labelled in colour.
アレン細胞科学研究所（米国ワシントン州シアトル）の細胞生物学者たちは、畳み込みニューラルネットワークを使用して、光学顕微鏡でキャプチャされた平坦で灰色の細胞の画像を、細胞小器官の一部が色で標識された3Dイメージに変換している。

Train Convolutional Neural Network for Regression- MATLAB& Simulink- MathWorks This example shows how to fit a regression model using convolutional neural networks to predict the angles of rotation of handwritten digits. Convolutional neural networks(CNNs, or ConvNets) are essential tools for deep learning, and are especially suited for analyzing image data.
回帰用の畳み込みニューラルネットワークの学習-MATLAB&Simulink-MathWorks日本この例では、畳み込みニューラルネットワークを使用して回帰モデルにあてはめ、手書きの数字の回転角度を予測する方法を示します。

As it turned out, the wealth of information provided by ImageNet was a perfect match to a particular class of machine learning algorithms called convolutional neural network, pioneered by Kunihiko Fukushima, Geoff Hinton, and Yann LeCun back in the 1970s and'80s.
それで分かったのはImageNetが提供する豊かな情報に適した機械学習アルゴリズムがあることです畳み込みニューラルネットワークと言って福島邦彦ジェフリー・ヒントンヤン・ルカンといった人たちが1970年代から1980年代にかけて開拓した領域です。

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

Convolutional Neural Networks.
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。

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

The Target Convolutional Encoder.
対象とする畳み込み符号器。

Fully convolutional network(8s) for semantic segmentation.
セマンティックセグメンテーション用の全畳み込みネットワーク(8s)。