"superscript"の翻訳 日本語へ:
例 (レビューされていない外部ソース)
| Superscript | 上付き添字 |
| Superscript | 上付き添字 |
| Superscript | 説明 |
| Superscript | 上付き文字 |
| Insert superscript | 上付き文字を挿入 |
| I and X superscript | そしてxの上添字iの下添字0は 0となる |
| In order to distinguish between these different parameter vectors, I'm going to use a superscript 1, superscript 2 there where theta superscript 1 just means the parameters | 区別する為に 下付き添字1 2 を使っていく ここでシータの下付き添字1は |
| So I'm also going to use X superscript | 上付き添字の iをトレーニング手本iの |
| So, in this notation, the superscript 2 here. | ここにある上添字の2は |
| let me just denote this as theta superscript 1. | 示す事にしよう |
| So this superscript i over here, this is not exponentiation right? | 括弧で囲まれており それは単に訓練セットへのインデックスで |
| The inverse is shown like this a negative 1 in the superscript. | ある行列とその逆行列を掛けると 単位行列になります |
| The mathematical notation for this is M superscript T, where T means transpose. | 他にも行列の逆行列を求める演算があります |
| Concretely, this means that for every example i I have a feature vector X superscript | 各手本iごとに フィーチャーのベクトルとして x上添字のiが 存在する |
| I write it superscript so there is no confusion with the index i, which is the grid cell. | ロボットが過去の時間ステップにいたセルを すべて見て |
| So concretely, this a superscript 2 subscript 1 does the activation of the first unit in layer 2, in our hidden layer. | これは上付き添字2の下付き添字1で これは二番目のレイヤーの つまり隠れたレイヤーの |
| I'm going to use a superscript j subscript i to denote the activation of neuron i or of unit i in layer j. | 下付き添字のiを レイヤーjにある ニューロンiまたはユニットiのアクティベーションを |
| So I said in the beginning, this kind of is a squared operator. and why do they write it as a superscript there? | 演算子のようなものです だからこのように表示されます 直感的に |
| This is a transpose which is written and A superscript T, and the way you compute the transpose of a matrix is as follows. | Aの上付き添字Tと書く そして行列の 転置を計算する方法は 以下の通り |
| And you notice that I've written this with a superscript 2 here because theta superscript 2 is the matrix of parameters, or the matrix of weights that controls the function that maps from the hidden units, that is the layer 2 units, to the 1 layer 3 unit that is the output unit. | 私は上付き添字で2とここでは書いた その理由は シータの上付き添字の2は パラメータの行列 |
| This (x(i), y(i)), the superscript i in parentheses that's just an index into my training set and refers to the ith row in this table, okay? | このテーブルの i 行目を示します いいですね ですから これは x の i 乗 y の i 乗という意味ではありません |
| I get by fitting this model to my training data, and theta superscript 2 just means the parameters I get by fitting this quadratic function to my training ata and so on. | 得られたパラメータを意味するに過ぎない シータ下付き添字2は単に この二次関数をトレーニングデータに対して |
| Remember, that the parameters in the the neural network of these things, theta superscript I subscript ij, that's the real number and so, these are the partial derivative terms we need to compute. | こんな物だったーー シータの上付き添字lに下付き添字ij これは実数だった |
| In addition, our neural network is parametrized by these matrices, theta superscript j where our theta j is going to be a matrix of waves controlling the function mapping from one layer, maybe the first | これらの行列 シータの上付き添字jで パラメータ化される ここで シータjは一つのレイヤーから |
| The intuition of the back propagation algorithm is that for each note we're going to compute the term delta superscript I subscript j that's going to somehow represent the error of note j in the layer l. | 各ノードごとに デルタ項を計算していく デルタには上付き添字のlに下付き添字のjがつく |
| So, recall that a superscript I subscript j that does the activation of the j of unit in layer l and so, this delta term is in some sense going to capture our error in the activation of that neural duo. | aの添字のl 下の添え字のjは レイヤーlにあるj番目の アクティベーションだった |
| Concretely, we're going to first take our first hypothesis, take this first model and say, minimize the cos function, and this would give me some parameter vector theta for the linear model and as before I'm going to put the superscript 1 just to denote that this is a parameter for the linear model. | 取ってきて つまり最初のモデルを取ってきて コスト関数を最小化し |
