日英対訳

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No	索引	日本語	英語
1	E	ＥＭアルゴリズム	Expectation Maximization Algorithm
2	H	Hebbのシナプス強化則	Hebbian Rule
3	L	Lagrange乗数法	Lagrange Multiplier Method
4	ア	異質性	Heterogeneity
5		エネルギー関数	Energy Function
6		オーバーフィッテング	Overfitting
7		音声認識	Speech Recognition
8	カ	回転対称基底関数	RBF; Radial Basis Function
9		学習アルゴリズム	Learning Algorithm
10		学習曲線	Learning Curve
11		学習誤差	Training Error
12		学習データ	Training Data
13		学習ベクトル量子化	LVQ; Learning Vector Quantization
14		確信度	Confidence Factor
15		拡大Lagrange乗数法	Augmented Lagrange Multiplier Method
16		確認集合	Validation Set
17		確率的ニューラルネットワーク	Stochastic Neural Networks
18		隠れ層	Hidden Layer
19		隠れマルコフモデル	Hidden Markov Model
20		隠れユニット	Hidden Units
21		荷重減衰	Weight Decay
22		過剰訓練	Overtraining
23		カスケードコリレーション	Cascade-correlation
24		カテゴリ変数	Categorical Variable
25		カルバック擬距離	Kullback Distance
26		頑健性	Robustness
27		逆伝播	Back-propagation
28		教師あり学習	Supervised Learning
29		教師なし学習	Unsupervised Learning
30		クラスター	Cluster
31		クラスタリング	Clustering
32		クラス判別	Classification
33		クラス判別モデル	Classification　Model
34		訓練プロセス	Training Process
35		傾斜法	Gradiant Methods
36		決定木	Decision Tree
37		決定木導出法	Tree Induction
38		交差確認法	Cross Validation
39		交差確認法による誤り率	Cross-validated Error Rate
40		高速フーリエ変換	Fast Fourier Transform
41		コードブック	Code Book
42		コードベクトル	Code Vector
43		誤差逆伝播法	Error Backpropagation Method
44		コホーネン特徴マップ法	Kohonen Feature Map
45	サ	最急降下法	Method of Steepest Descent
46		最尤推定法	Maximum Likelihood Method
47		最尤推定量	Maximum Likelihood Estimator
48		最適停止時間	Optimal Stopping Time
49		サポート因子	Support Factor
50		サポートベクトルマシン	Support Vector Machine
51		シグモイド関数	Sigmoid Funnction
52		３層パーセプトロン	Three-layer Perceptron
53		自己組織化	Self-organization
54		自己組織化写像	Self-organization Map
55		自己平均性	Self-averaging
56		自然勾配法	Natural Gradiant Method
57		シナプス結合荷重	Synaptic Weight
58		人工知能	Artificial Intelligence
59		人工的ニューラルネット	Artificial Neural Network
60		信号復元	Signal Restoration
61		静的ニューラルネットワーク	Deterministic Neural Networks
62		制約条件を満たさない解	Infeasible Solution
63		相関関係	Associations
64		相関関係の抽出	Associations　Discovery
65		相関ルール	Association　Rule
66		相転移	Phase Transition
67		属性	Attribute
68	タ	タスク	Task
69		多層ニューラルネット	Multi-layererd Neural Network
70		探索的データ解析	Exploratory Data Analysis
71		調整パラメータ	Regularization Parameter
72		データマイニング機能	Datamining Operation
73		デモグラフィックデータ	Demographic Data
74		動作関数	Activation Function
75		同質性	Homogeneity
76		動的ニューラルネットワーク	Dynamic Neural Networks
77		動力学	Fynamics
78		特徴量	Feature Vector
79	ナ	ニューラル導出法	Neural Induction
80		ニューロン	Neuron
81		ノンパラメトリック学習	Non-parametric Learning
82	ハ	外れ値	Outliers
83		ハイパーパラメータ	Hyperparameter
84		パターン認識	Pattern Recognition
85		外れ値の検出	Deviation Detection
86		汎化誤差	Generalization Error
87		フィードフォワード・ネットワーク	Feedforward Network
88		フィッシﾔー情報行列	Fisher Information Matrix
89		平均二乗誤差	Mean Squared Error
90		平均場近似	Mean Field Approximation
91		ベクトル量子化	Vector Quantization
92		ヘッセ行列	Hesse Matrix
93		ヘッセ行列	Hessian
94		ペナルテｲ法	Penalty Function Method
95		変数選択	Variable Selection
96		ホップフィールド・ニューラルネットワーク	Hopfield Artificial Neural Network
97		ボルツマンマシン	Boltzman Machine
98		ボロノイ図	Voronoi Diagram
99		ボロノイテセレーション	Voronoi Tesselation
100		ボロノイ量子化器	Voronoi Quantizer
101	マ	マルコフ過程	Markov Process
102		モデル選択	Model Selection
103	ヤ	予測精度	Prediction Accuracy
104		予測誤差	Prediction Error
105	ラ	リーフ	Leaf
106		リカレント・ネットワーク	Recurrent Networks
107		量子化器	Vector Quantizer
108		リンク分析	Link Analysis
109		レプリカ法	Replica Method
110		連続変数	Continuous Variable

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