Translation of "gaussian kernel" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
This is what's called a Gaussian kernel. | これがそうです |
And here's what this Gaussian gradient kernel looks like. | とても興味深いです |
So, what happens if we convolve an image with a Gaussian kernel? | 次の問題に直感で答えてください |
If you convolve an image with a Gaussian kernel, what do we get? | エッジ検出器 コーナー検出器 ぼやけた画像 またはどれもあてはまらないでしょうか |
How about our Gaussian kernel that we discussed in class of size 5 by 5? | このカーネルは線形ですか非線形ですか |
kernel | カーネル |
Kernel | カーネル |
It is the same gradient kernel we had before but smooth now and spread out by Gaussian. | ガウシアンによって 滑らかになり広がっています それはソーベルオペレータに似た 大きなマイナスの値を持つ |
Kernel Panic | Kernel Panic |
Kernel Log | カーネルログ |
Kernel module | カーネルモジュール |
Gaussian | ガウシアン |
Gaussian | GaussianFilter name |
Just to complete the issue on blurring, what we just did is we took an image, we blurred it with a Gaussian kernel, and then we applied a gradient kernel. | ガウシアンカーネルでぼかしてから グラディエントカーネルを適用しました 畳み込みの数学の世界で見れば |
Kernel change notify | Kernel change notify |
Use kernel oplocks | Use kernel oplocks |
Collecting kernel crypto... | 接続... |
Gaussian sharpness | ガウシアンシャープネス |
Gaussian Blur | ガウシアンぼかし |
Display the kernel log. | カーネルログを表示 |
Shiva Kernel Language Support | Name |
pppd kernel log level | pptpd のログレベル |
So, f convolved with g is this big maybe 9 x 9 Gaussian matrix convolved by a single 1, 1 kernel g. | 1 1の単一のカーネルであるgとの 畳み込み演算になります ここにガウシアングラディエントカーネルに 見えるものがあります |
Gaussian Noise Reducer | ガウシアンノイズ低減 |
MPPE required, but kernel has no support. Please use a kernel with mppe support. | MPPE が必要ですが カーネルがサポートしていません MPPE サポート付きのカーネルを使用してください |
That's called a Gaussian. We discuss the Gaussian in depth. | 例えば30人を対象としたガン検査など nが30以上の場合に便利です |
If you dive into the math of convolution, you'll find that convolution is associative, so you could apply this one to the image and then this one over here, or you can combine these 2 guys over here into a Gaussian gradient kernel and apply this Gaussian gradient kernel to the image. | それが結合的であることが分かります 画像にこれを適用し次にこちらを適用します つまりこの2つを結合すれば |
We take our kernel, which in this case might be a 2 x 1 kernel. | 両方の項目やここに出てくる 多数の項目をよく調べます |
No ATAPI writing support in kernel | カーネルに ATAPI 書き込みサポートがありません |
Select the default Linux kernel configuration | デフォルトの Linux カーネル設定を選択 |
This came from the system kernel. | システムカーネルが原因だ |
Here's our Gaussian again. | 空間をxとする場合 ガウス分布は2つのパラメータで特徴づけられます |
KThreadd manages kernel threads. The children processes run in the kernel, controlling hard disk access, etc. | name column tooltip. first item is the name |
And in that case the Gaussian distribution, the Gaussian probability density looks | ガウス確率密度はこんな感じとなる 今回もゼロを中心としているが |
I have another Gaussian question for you this is called a heavytail Gaussian. | これを裾の重いガウス分布と呼びます 正負の無限大へ近づくと |
In fact, you can claim your own kernel. | 何か特徴を見つけるカーネルを考え出せば 自分の名前を付けられます |
Gaussian density has a wider width. | そして今回も 曲線の下の面積は |
Add a new Linux kernel to the boot menu | ブートメニューに新しい Linux カーネルを追加します |
Please apply this kernel to the image over here. | それぞれのピクセルについて この外側の値はすべてゼロと仮定すると |
First is our gradient kernel here minus 1, 1. | 線形か非線形かチェックをつけてください |
And the width of this Gaussian is Gaussian thus controlled by sigma by that variance parameter sigma. | ガウス分布では幅は シグマにより つまり分散のパラメータ シグマにより制御されている もう一つの例はこんな感じ |
You learned about what a Gaussian is. | データのフィッティングや 多変数ガウス分布について説明しました |
You learned the definition of a Gaussian. | これらが単峰型分布であるということです |
The gaussian will look something like this. | 2 ガウス分布の固有値と 固有ベクトルを計算します |
We took an image, and we applied a small kernel. | カーネルの適用はしばしば こうした特別なシンボルで表記されます |
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