US10565318(SALESFORCE COM INC [US])
[0026] The encoder and decoder RNNGs of the model are both tree-structured neural networks that predict their own constituency structure as they consume or emit text.
モデルのエンコーダ及びデコーダRNNGは、両方とも、テキストを使用又は送り出す際にそれら自身の構成要素構造を予測するツリー構造ニューラル・ネットワークである。
The encoder and decoder networks produce tree structures of unconstrained arity while ingesting text at the character-level, allowing the model to discover and make use of structure within words.
エンコーダ及びデコーダ・ネットワークは、文字レベルでテキストを取り込みながら、非制約項数のツリー構造を生成し、モデルが単語内の構造を発見して利用することを可能にする。
The parsing decisions of the encoder and decoder RNNGs are parameterized by a stochastic policy trained using
a weighted sum of two objectives: a language model loss term that rewards predicting the next character with high likelihood, and a tree attention term that rewards one-to-one attentional correspondence between constituents in the encoder and decoder RNNGs.
エンコーダ及びデコーダRNNGの解析判断は、2つの対象:即ち、高い尤度で次の文字を予測することに報酬を与える言語モデル損失項と、エンコーダ及びデコーダRNNGにおける構成要素間の1対1のアテンション対応に報酬を与えるツリー・アテンション項との重み付け加算
を使用して訓練される確率論的ポリシーによってパラメータ化される。
US11264038(DOLBY INT AB [NL])
The MDST representation of the downmix signal obtained from the real-to-imaginary transform 206 is weighted by the imaginary part αI of the prediction coefficient and is added to the MDCT representation of the downmix signal weighted by the real part αR of the prediction coefficient and the MDCT representation of the residual signal.
【0049】
実・虚変換206から得られるダウンミックス信号のMDST表示は、予測係数の虚部αIにより重み付けされ、予測係数の実部αRと残差信号のMDCT表示により重み付けされたダウンミックス信号のMDCT表示に加えられる。
The two additions and multiplications are performed by multipliers and adders 210 , 211 , together forming (functionally) a weighted adder,
2つの加算と乗算は、重み付け加算器210、211を(機能的に)構成する加算器及び乗算器により行われる。
which are supplied with the value of the complex prediction coefficient α encoded in the bit stream initially received by the decoder system.
これらには、デコーダシステムにより最初に受け取られたビットストリームにエンコードされていた複素予測係数αの値が供給される。
US11455813(NEC LAB AMERICA INC [US])
[0165] In various embodiments, the memory components 750 can include a Combiner 730 configured to aggregate the feature map gftm (Ft−1 ) and Ft .
様々な実施形態では、メモリ構成要素750は、特徴マップgftm(Ft-1)およびFtを集約するように構成された結合器730を含むことができる。
The Combiner 730 can be configured to receive two or more feature maps and perform a weighted summation of the two or more feature maps.
結合器730は、2つ以上の特徴マップを受信し、2つ以上の特徴マップの重み付け加算を実行するように構成され得る。
US11591675(GE VIDEO COMPRESSION LLC [US])
[0096] As described above, a weighted sum of the already adapted probability estimations may be used in order to determine the probability estimates to be used for decoding X.
上述されたように、Xの復号化に対して用いられる確率推定を決定するために、既に適応された確率推定の重み付け加算を用いることができる。
US11312384(VALEO COMFORT & DRIVING ASSISTANCE [FR])
[0110] To this end, the control unit 100 is
この目的のために、制御ユニット100は、
programmed, for example, to
compare the corresponding data with each other and to quantify the difference between this data, then to determine an overall difference factor between the set of driver-specific data and each set of predefined data by weighted adding of the differences between corresponding data.
対応するデータを互いに比較するとともに、データ間の差異を定量化し、且つ、対応するデータ間の差異を重み付け加算することにより、ドライバー別データのセットと所定データの各セットとの間の総合差異因数を判定する
ようにプログラミングされる。
US10902567(KONINKLIJKE PHILIPS NV [NL])
an image combination unit ( 320 ) arranged to combine the two images or two videos of images to form at least one output image (Im_o).
複数の画像のうちの2つの画像又は2つのビデオを合成して、少なくとも1つの出力画像(Im_o)を形成する画像合成ユニット(320)とを含む。
Firstly, to avoid doubt, by combination of images we mean various possible options to spatially, or in case of video possibly also temporally, bring the image content together.
第1に、疑念を避けるために、画像の合成より、空間的又はビデオの場合にはおそらく時間的にも画像コンテンツをまとめる様々な考えられる選択肢を意味する。
Combination must be understood in the broad Latin original sense as “bringing two together”, and not in the more limited sense of e.g. mixing, which we reserve in this text for weighed addition of two sources per pixel.
合成は、広いラテン語の元の意味で「2つを一緒にする」と理解されなければならず、このテキストでは1ピクセルあたり2つのソースを重み付け加算するために取っている例えば混合の限定された意味で理解してはならない。