convolutional neural network
畳み込みニューラルネットワーク
convolutional layer
畳み込み層
using convolutional filters
畳み込みフィルタを使用する
convolutional operation
畳み込み演算
convolutional architecture
畳み込みアーキテクチャ
convolutional features
畳み込み特徴
convolutional model
畳み込みモデル
with convolutional layers
畳み込み層を持つ
convolutional processing
畳み込み処理
the convolutional neural network achieved high accuracy on the image classification task.
画像分類タスクにおいて、畳み込みニューラルネットワークは高い精度を達成しました。
we used a 3x3 convolutional filter to extract features from the input image.
入力画像から特徴を抽出するために、3x3の畳み込みフィルタを使用しました。
the convolutional layer is a key component of many modern deep learning architectures.
畳み込み層は、多くの最新の深層学習アーキテクチャの重要な構成要素です。
applying a convolutional operation involves sliding the filter across the input data.
畳み込み演算を適用するには、フィルタを入力データ全体に移動させます。
the convolutional layer learned to detect edges and corners in the images.
畳み込み層は、画像内のエッジや角を検出するように学習しました。
we performed a convolutional operation to reduce the dimensionality of the data.
データの次元を削減するために、畳み込み演算を実行しました。
the architecture included multiple convolutional blocks for improved feature extraction.
より優れた特徴抽出のために、アーキテクチャには複数の畳み込みブロックが含まれていました。
the convolutional layer's output is a feature map representing detected patterns.
畳み込み層の出力は、検出されたパターンを表す特徴マップです。
we experimented with different convolutional filter sizes to optimize performance.
パフォーマンスを最適化するために、さまざまな畳み込みフィルタサイズを試しました。
the convolutional layer effectively captured spatial hierarchies in the data.
畳み込み層は、データ内の空間階層を効果的に捉えました。
the model utilized a series of convolutional and pooling layers.
モデルは、一連の畳み込み層とプーリング層を利用しました。
convolutional neural network
畳み込みニューラルネットワーク
convolutional layer
畳み込み層
using convolutional filters
畳み込みフィルタを使用する
convolutional operation
畳み込み演算
convolutional architecture
畳み込みアーキテクチャ
convolutional features
畳み込み特徴
convolutional model
畳み込みモデル
with convolutional layers
畳み込み層を持つ
convolutional processing
畳み込み処理
the convolutional neural network achieved high accuracy on the image classification task.
画像分類タスクにおいて、畳み込みニューラルネットワークは高い精度を達成しました。
we used a 3x3 convolutional filter to extract features from the input image.
入力画像から特徴を抽出するために、3x3の畳み込みフィルタを使用しました。
the convolutional layer is a key component of many modern deep learning architectures.
畳み込み層は、多くの最新の深層学習アーキテクチャの重要な構成要素です。
applying a convolutional operation involves sliding the filter across the input data.
畳み込み演算を適用するには、フィルタを入力データ全体に移動させます。
the convolutional layer learned to detect edges and corners in the images.
畳み込み層は、画像内のエッジや角を検出するように学習しました。
we performed a convolutional operation to reduce the dimensionality of the data.
データの次元を削減するために、畳み込み演算を実行しました。
the architecture included multiple convolutional blocks for improved feature extraction.
より優れた特徴抽出のために、アーキテクチャには複数の畳み込みブロックが含まれていました。
the convolutional layer's output is a feature map representing detected patterns.
畳み込み層の出力は、検出されたパターンを表す特徴マップです。
we experimented with different convolutional filter sizes to optimize performance.
パフォーマンスを最適化するために、さまざまな畳み込みフィルタサイズを試しました。
the convolutional layer effectively captured spatial hierarchies in the data.
畳み込み層は、データ内の空間階層を効果的に捉えました。
the model utilized a series of convolutional and pooling layers.
モデルは、一連の畳み込み層とプーリング層を利用しました。
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