エントロピー造句

• システムＢ（エントロピー）では，全検索課題について正の相関があった．
  在系统Ｂ（平均信息量）中，所有检索课题都是正的关系。
• また，同じキーの数の間でも割当てによってはエントロピーが大きく変動する。
  其次，同样键数之间的分配不一样，熵的变化也很大。
• Ｓｔｅｐ　６　Ｍ．のエントロピーＨ（ｔ）を付録Ａの方法で計算する．
  Ｓｔｅｐ　６　Ｍ．的熵Ｈ（ｔ）使用附录Ａ的方法来计算。
• ここでは，そのような場合にＬＥＡとクロスエントロピーの性能の比較を行う．
  在此，我们比较了这种情况下ＬＥＡ与交叉熵的性能。
• 目的関数としてはよく知られている分割後エントロピー［森下９８］を用いる．
  我们使用常见的分割后熵［森下９８］作为目标函数。
• そこで，本論文では文字単位のエントロピー（パープレキシティ）の指標も用いる
  因此，本文也采用了文字单位的熵（复杂度）的指标
• また最大エントロピー法では素性の設定と素性パラメータの算出が必要となる
  最大熵模式中特征的设定和特征参数的计算是必要的。
• 本研究の最大エントロピー法の実験では，文献１３）のシステムを用いる☆．
  本研究的最大熵法的试验，使用文献１３）的系统☆。
• 本章を終えるにあたり，ＣＶＭの意味をエントロピーの立場で説明する．
  在结束本章前，从平均信息量的角度来说明ＣＶＭ的情况。
• 削除されたデータＬｉで，式（９）によりクロス？エントロピーの値を計算する
  被删除的数据Ｌｉ，通过公式（９）计算出交叉信息熵。
• 訓練データから統計情報を学習する際には，最大エントロピー法を用いる
  在学习训练资料，统计信息时，使用最大平均信息量法。
• 索引語文書行列の各要素に対する重み付けには対数エントロピー法を用いた。
  对于索引语文本行列的各要素重要性排列时使用指数效率法。
• 以上のように，提案手法０は最大エントロピー法と比べるとやや成績が低い．
  如上所述，提案方法０和最大平均信息量法相比，效果稍差。
• また，これまでの結果では，最大エントロピー法の方が好成績である．
  同时，在之前的结果中，最大平均信息量法是最理想的。
• このエントロピーの計算値を実測値の代わりに使い，相境界線を計算することが可能である。
  可以使用该熵的计算值替代实测值，计算相界。
• しかし，全体的に見れば，最大エントロピー法と同等の性能が達成されている．
  但是，就整体而言，可以达成和最大平均信息法相等的性能。
• 次に，式（）の制約を満たす確率分布ｐ（ａ，　ｂ）のうち，エントロピー
  其次，在满足公式（）限定的概率分布ｐ（ａ，　ｂ）中，把使熵
• 文書集合Ｄに対する分類観点Ｓｊの分類のエントロピーを以下の式で定義する
  用下式定义针对文件集合Ｄ的分类观点Ｓｊ分类的平均信息量。
• 複雑度とは一音韻あたりのエントロピーに相当し，式（２）より計算できる
  复杂度相当于每个声音的平均信息量，用公式（２）可以计算得到
• これらの表では，実験結果をエントロピーではなくパープレキシティで表示している
  这些表中，实验结果由复杂度而非熵表示