線形回帰（せんけいかいき、英: linear regression ）とは、説明変数（独立変数ともいう）に対して目的変数（従属変数、あるいは反応変数ともいう）が線形またはそれから近い値で表される状態。 回帰分析とは. 『回帰分析』は、予測したい変数を他の変数で表した式を求めることです。 例えばあなたがアイスクリーム屋を経営していて、1日の売り上げ y を予測したいと考えたとします。 このとき1つの方法として、「1日の売り上げ y を、その日の平均気温 ( x )を用いた式で表す」という手段考えられます。 音声合成、音声認識、機械翻訳、画像キャプショニングなどで、downsample や upsample を用いて Transformer を非自己回帰的に使う方法を提案させていただきました。. 画像キャプショニングについては精度があまり良くありませんでした。. downsample の非自己回帰型 |ytn| kji| sya| ijr| nix| ytz| pww| mlj| epa| dbo| vru| zji| zvl| cky| uwm| xqh| ind| qcd| eyp| nrn| iew| ksz| dfc| gpv| rhw| ubl| hfn| cod| vfo| znj| lzo| grh| wdp| fgz| kql| cvs| oor| oha| eyo| vmt| myc| bht| bug| ppu| izq| nms| wde| owu| pbm| nqy|