{"id":19068726,"url":"https://github.com/machine-learning-tokyo/en-jp-ml-lexicon","last_synced_at":"2026-01-30T20:31:23.722Z","repository":{"id":41862006,"uuid":"188793484","full_name":"Machine-Learning-Tokyo/EN-JP-ML-Lexicon","owner":"Machine-Learning-Tokyo","description":"This is a English-Japanese lexicon for Machine Learning and Deep Learning terminology.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2021-03-13T08:19:57.000Z","size":48,"stargazers_count":37,"open_issues_count":1,"forks_count":10,"subscribers_count":3,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-06-15T02:09:59.974Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":null,"has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Machine-Learning-Tokyo.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null}},"created_at":"2019-05-27T07:29:35.000Z","updated_at":"2025-01-03T12:29:06.000Z","dependencies_parsed_at":"2022-09-16T08:01:38.115Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/EN-JP-ML-Lexicon","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/Machine-Learning-Tokyo/EN-JP-ML-Lexicon","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Machine-Learning-Tokyo%2FEN-JP-ML-Lexicon","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Machine-Learning-Tokyo%2FEN-JP-ML-Lexicon/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Machine-Learning-Tokyo%2FEN-JP-ML-Lexicon/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Machine-Learning-Tokyo%2FEN-JP-ML-Lexicon/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Machine-Learning-Tokyo","download_url":"https://codeload.github.com/Machine-Learning-Tokyo/EN-JP-ML-Lexicon/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Machine-Learning-Tokyo%2FEN-JP-ML-Lexicon/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":28918441,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-01-30T20:25:28.696Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-01-30T20:25:13.426Z","response_time":66,"last_error":"SSL_connect returned=1 errno=0 peeraddr=140.82.121.5:443 state=error: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2024-11-09T01:11:33.925Z","updated_at":"2026-01-30T20:31:23.694Z","avatar_url":"https://github.com/Machine-Learning-Tokyo.png","language":null,"funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Machine Learning and Deep Learning: EN-JP Lexicon \n\nThis is an English-Japanese lexicon for Machine Learning and Deep Learning terminology, based on the translation work for the [Machine Learning](https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning) and [Deep Learning cheatsheets](https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning) created by [@afshinea](https://github.com/afshinea) for Stanford's CS 229 Machine Learning and CS 230 Deep Learning. We have included the Japanese cheat sheet translations that were created and reviewed by a team of MLT members for each topic.\n\n## Translation, review work and lexicon creation done by:\n[Yoshiyuki Nakai](https://github.com/yoshiyukinakai/), [Yuta Kanzawa](https://ytknzw.github.io/), Hideaki Hamano, Tran Tuan Anh, [Takatoshi Nao](https://github.com/nao0811ta), Kamuela Lau, Rob Altena, Wataru Oniki and [Suzana Ilic](https://www.linkedin.com/in/suzanailic/).\n\n# Deep Learning\n\n## DL tips and tricks\n- [日本語のチートシート](https://github.com/shervinea/cheatsheet-translation/blob/master/ja/cs-230-deep-learning-tips-and-tricks.md)\n\n| English | 日本語 |\n|:--- |:--------------------------- |\n| Adaptive learning rates | 適応学習率 |\n| Analytical gradient | 解析的勾配 |\n| Architecture | アーキテクチャ |\n| Backpropagation | 誤差逆伝播法 |\n| Batch normalization | バッチ正規化 |\n| Binary classification | 二項分類 |\n| Calculation | 計算 |\n| Chain rule | 連鎖律 |\n| Coefficients |  係数 |\n| Color shift | カラーシフト |\n| Contrast change | コントラスト（鮮やかさ）の修正 |\n| Convolution layer | 畳み込み層 |\n| Cross-entropy loss | 交差エントロピー誤差 |\n| Dampens oscillations | 振動を抑制する |\n| Data augmentation | データ拡張 |\n| Data processing | データ処理 |\n| Deep learning | 深層学習 |\n| Derivative | 微分 |\n| Dropout | Dropout (ドロップアウト) |\n| Early stopping | Early stopping (学習の早々な終了) |\n| Epoch | エポック |\n| Error | 損失 |\n| Evaluation | 評価 |\n| Finding optimal weights | 最適な重みの探索 |\n| Flip | 反転 |\n| Forward propagation | 順伝播 |\n| Fully connected layer | 全結合層 |\n| Gradient checking | 勾配チェック |\n| Gradient descent | 勾配降下法                   |\n| Gradient of the loss | 損失の勾配 |\n| Hyperparameter | ハイパーパラメータ |\n| Improvement to SGD | SGDの改良 |\n| Information loss | 情報損失 |\n| Learning algorithm | 学習アルゴリズム |\n| Learning rate | 学習率 |\n| Loss function | 損失関数 |\n| Mini-batch | ミニバッチ |\n| Momentum | Momentum（運動量）|\n| Neural network training | ニューラルネットワークの学習 |\n| Noise addition | ノイズの付加 |\n| Non-linear layer | 非線形層 |\n| Numerical gradient | 数値的勾配 |\n| Optimizing convergence | 収束の最適化 |\n| Output | 出力 |\n| Overfitting | 過学習 |\n| Parameter tuning | パラメータチューニング |\n| Parametrize | パラメータ化する |\n| Pre-trained weights | 学習済みの重み |\n| Prevent overfitting | 過学習を避けるために |\n| Random crop | ランダムな切り抜き |\n| Regularization | 正規化 |\n| Root Mean Square propagation | 二乗平均平方根のプロパゲーション |\n| Rotation | 回転 |\n| Transfer learning | 転移学習 |\n| Type | 種類 |\n| Updating weights | 重み更新 |\n| Validation loss | バリデーションの損失 |\n| Weight regularization | 重みの正規化 |\n| Weights initialization | 重みの初期化 |\n| Xavier initialization | Xavier初期化 |\n\n\n## Convolutional Neural Nets\n\n| English            | 日本語                 |\n|:-------------------|:-----------------------|\n| Activation | 活性化 |\n| Activation functions | 活性化関数 |\n| Activation map | 活性化マップ |\n| Anchor box | アンカーボックス |\n| Architecture | アーキテクチャ |\n| Average pooling | 平均プーリング |\n| Bias | バイアス |\n| Bounding box | バウンディングボックス |\n| Computational trick architectures | 計算トリックアーキテクチャ |\n| Convolution | 畳み込み |\n| Convolution layer | 畳み込み層 |\n| Convolutional Neural Networks | 畳み込みニューラルネットワーク |\n| Deep Learning | 深層学習 |\n| Detection | 検出 |\n| Dimensions | 次元 |\n| Discriminative model | 識別モデル |\n| Face verification/recognition | 顔認証/認識 |\n| Feature map | 特徴マップ |\n| Filter hyperparameters | フィルタハイパーパラメタ |\n| Fine tuning | ファインチューニング |\n| Flatten | 平滑化 |\n| Fully connected | 全結合 |\n| Generative Adversarial Net | 敵対的生成ネットワーク |\n| Generative model | 生成モデル |\n| Gram matrix | グラム行列 |\n| Image classification | 画像分類 |\n| Inception Network | インセプションネットワーク |\n| Intersection over Union | 和集合における共通部分の割合 (IoU) |\n| Layer | 層 |\n| Localization | 位置特定 |\n| Max pooling | 最大プーリング |\n| Model complexity | モデルの複雑さ|\n| Neural style transfer | ニューラルスタイル変換 |\n| Noise | ノイズ |\n| Non-linearity | 非線形性 |\n| Non-max suppression | 非極大抑制 |\n| Object detection | オブジェクト検出 |\n| Object recognition | 物体認識 |\n| One Shot Learning | One Shot学習 | \n| Padding | パディング |\n| Parameter compatibility | パラメータの互換性 |\n| Pooling | プーリング |\n| R-CNN | R-CNN |\n| Receptive field | 受容野 |\n| Rectified Linear Unit | 正規化線形ユニット (ReLU) |\n| Residual Network (ResNet) | 残差ネットワーク (ResNet) |\n| Segmentation | セグメンテーション |\n| Siamese Network | シャムネットワーク |\n| Softmax | ソフトマックス |\n| Stride | ストライド |\n| Style matrix | スタイル行列 |\n| Style/content cost function | スタイル/コンテンツコスト関数 |\n| Training set | 学習セット |\n| Triplet loss | トリプレット損失 |\n| Tuning hyperparameters | ハイパーパラメータの調整 |\n| You Only Look Once (YOLO) | YOLO |\n\n\n## Recurrent Neural Nets\n\n| English            | 日本語                 |\n|:-------------------|:-----------------------|\n| 1-hot representation | 1-hot 表現 |\n| A Conditional language model | 条件付き言語モデル |\n| A language model | 言語モデル |\n| Amount of attention | 注意量 |\n| Attention model | アテンションモデル |\n| Beam search | ビームサーチ |\n| Bidirectional RNN | 双方向 RNN |\n| Binary classifiers | バイナリ分類器 |\n| Bleu score | ブルースコア(機械翻訳比較スコア) |\n| Brevity penalty | 簡潔さへのペナルティ |\n| CBOW | CBOW |\n| Co-occurence matrix | 共起行列 |\n| Conditional probabilities | 条件付き確率 |\n| Cosine similarity | コサイン類似度 |\n| Deep RNN | ディープ RNN |\n| Embedding Matrix | 埋め込み行列 |\n| Exploding gradient | 勾配爆発 |\n| Forget gate | 忘却ゲート |\n| GloVe | グローブ |\n| Gradient clipping  | 勾配クリッピング |\n| GRU | ゲート付き回帰型ユニット |\n| Length normalization | 言語長正規化 |\n| Length normalization | 文章の長さの正規化 |\n| Likelihood | 可能性 |\n| Long term/ dependencies | 長期依存性関係 |\n| LSTM | 長・短期記憶 |\n| Machine translation | 機会翻訳 |\n| Motivation and notations | 動機と表記 |\n| Multiplicative gradien| 掛け算の勾配 |\n| N-gram | n-gram |\n| Naive greedy search | 単純な貪欲法 |\n| Negative sampling | ネガティブサンプリング |\n| Notations | ノーテーション |\n| Output gate | 出力ゲート |\n| Perplexity | パープレキシティ |\n| Relevance gate | 関連ゲート |\n| Skip-gram | スキップグラム |\n| Skip-gram | スキップグラム |\n| Softener | 緩衝パラメータ |\n| t-SNE | t-SNE |\n| Target/context likelihood model | ターゲット/コンテキスト尤度モデル |\n| Update gate | 更新ゲート |\n| Vanishing gradient | 勾配喪失 |\n| Weighting function | 重み関数 |\n| Word Embedding | 単語埋め込み |\n| Word2vec | Word2vec |\n\n# Machine Learning\n\n## Supervised Learning\n\n\n| English | 日本語 |\n|:--- |:--------------------------- |\n| Adaptive boosting | 適応的ブースティング |\n| Batch gradient descent | バッチ勾配降下法 |\n| Bayes' rule | ベイズの定理 |\n| Bernoulli | ベルヌーイ |\n| Bernoulli distribution | ベルヌーイ分布 |\n| Bias | バイア |\n| Binary trees | 二分木 |\n| Boosting | ブースティング |\n| Boosting step | ブースティングステップ |\n| Canonical parameter | 正準パラメータ |\n| Categorical variable | カテゴリ変数 |\n| Chernoff bound | チェルノフ上界 |\n| Class | クラス |\n| Classification | 分類 |\n| Classification and Regression Trees (CART) | 分類・回帰ツリー (CART) |\n| Classifier | 分類器 |\n| Closed form solution | 閉形式の解 |\n| Coefficients | 係数 |\n| Confusion matrix | 混同行列 |\n| Continuous values | 連続値 |\n| Cost function | コスト関数 |\n| Cross-entropy | クロスエントロピー |\n| Cross validation | 交差検証 / クロスバリデーション|\n| Decision boundary | 決定境界 |\n| Decision trees | 決定ツリー |\n| Discriminative model | 判別モデル | \n| Distribution | 分布 |\n| Empirical error | 経験誤差 |\n| Ensemble methods | アンサンブル学習 |\n| Error rate | 誤答率 |\n| Estimation | 推定 |\n| Exponential distributions | 般的な指数分布族 |\n| Exponential family | 指数分布族 ― 正準パラメータ |\n| Feature engineering | 特徴量エンジニアリング |\n| Feature mapping | 特徴写像 |\n| Features | 特徴 |\n| Framework | フレームワーク |\n| Function | 関数 |\n| Gaussian | ガウス |\n| Gaussian Discriminant Analysis | ガウシアン判別分析 |\n| Gaussian kernel | ガウシアンカーネル |\n| Generalized Linear Models | 一般化線形モデル |\n| Generative Learning | 生成学習 |\n| Generative model | 生成モデル |\n| Geometric | 幾何 |\n| Good performance | 的に良い性能 |\n| Gradient boosting | 勾配ブースティング |\n| Gradient descent | 勾配降下法 |\n| Highly uninterpretable | 解釈しにくい |\n| Hinge loss | ヒンジ損失 |\n| Hoeffding inequality | ヘフディング不等式 |\n| Hold out | ホールドアウト |\n| Hypothesis | 仮説 | \n| Independent | 独立 |\n| Input | 入力 |\n| Interpretable | 解釈しやすい |\n| k-nearest neighbors (k-NN) | k近傍法 (k-NN) | \n| Kernel | カーネル |\n| Kernel mapping | カーネル写像 |\n| Kernel trick | カーネルトリック |\n| Lagrange multipliers | ラグランジュ乗数 |\n| Lagrangian | ラグランジアン |\n| Learning Theory | 学習理論 |\n| Least Mean Squares | 最小2乗法 |\n| Least squared error | 最小2乗誤差 |\n| Likelihood | 尤度 |\n| Linear classifier | 線形分類器 |\n| Linear discriminant analysis | 線形判別分析(LDA) |\n| Linear models | 線形モデル |\n| Linear regression | 線形回帰 |\n| Link function | リンク関数 |\n| Locally Weighted Regression | 局所重み付き回帰 |\n| Log-likelihood | 対数尤度 |\n| Logistic loss | ロジスティック損失 |\n| Logistic regression | ロジスティック回帰 |\n| Loss function | 損失関数 |\n| Matrix | 行列 |\n| Maximizing the likelihood | 尤度を最大にする |\n| Minimum distance | 最短距離 |\n| Misclassification | 誤分類 |\n| Missing value | 欠損値 |\n| Multi-class logistic regression | 多クラス分類ロジスティック回帰  |\n| Multi-label classification | 多ラベル分類 / マルチラベル分類 |\n| Multidimensional generalization | 高次元正則化 |\n| Naive Bayes | ナイーブベイズ |\n| Natural parameter | 自然パラメータ |\n| Non-linear separability | 非線形分離問題 |\n| Non-parametric approaches | ノン・パラメトリックな手法 |\n| Normal equations | 正規方程式 |\n| Normalization parameter | 正規化定数 |\n| Numerical variable | 数値変数 |\n| Optimal margin classifier | 最適マージン分類器 |\n| Optimal parameters | 最適なパラメータ |\n| Optimization | 最適化 |\n| Optimization problem | 最適化問題 |\n| Ordinary least squares | 最小2乗回帰 |\n| Output | 出力 |\n| Parameter | パラメータ |\n| Parameter update | パラメータ更新 |\n| Poisson | ポワソン |\n| Prediction | 予測 |\n| Probability | 確率 |\n| Probability distributions of the data | データの確率分布 |\n| Probably Approximately Correct (PAC) | 確率的に近似的に正しい (PAC) |\n| Random forest | ランダムフォレスト |\n| Random variable | ランダムな変数 |\n| Randomly selected features | ランダムに選択された特徴量 |\n| Recommendation | レコメンデーション |\n| Regression | 回帰  |\n| Sample mean | 標本平均 |\n| Shattering | 細分化 |\n| Sigmoid function | シグモイド関数 |\n| Softmax regression | ソフトマックス回帰 | \n| Spam detection | スパム検知 |\n| Stochastic gradient descent | 確率的勾配降下法 |\n| Supervised Learning | 教師あり学習 |\n| Support Vector Machine (SVM) | サポートベクターマシン |\n| Text classification | テキスト分類 |\n| To maximize | 最大化する |\n| To minimize | 最小化する |\n| To predict | 予測する |\n| Training data | 学習データ |\n| Training error | 学習誤差 |\n| Tree-based methods | ツリーベース学習 |\n| Union bound | 和集合上界 |\n| Update rule | 更新ルール |\n| Upper bound theorem | 上界定理 |\n| Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension | ヴァプニク・チェルヴォーネンキス次元 (VC) |\n| Variables | 変数 |\n| Variance | 分散 |\n| Weights | 重み |\n\n\n\n## Unsupervised Learning\n\n| English            | 日本語                 |\n|:-------------------|:-----------------------|\n| Agglomerative hierarchical | 凝集階層 |\n| Average linkage | 平均リンケージ |\n| Bell and Sejnowski ICA algorithm | ベルとシノスキーのICAアルゴリズム |\n| Calinski-Harabaz index | Calinski-Harabazインデックス |\n| Centroids | 重心 |\n| Clustering | クラスタリング |\n| Clustering assessment metrics | クラスタリング評価指標 |\n| Complete linkage | 完全リンケージ |\n| Convergence | 収束 |\n| Diagonal | Diagonal |\n| Dimension reduction | 次元削減 |\n| Dispersion matrices | 分散行列 |\n| Distortion function | ひずみ関数 |\n| E-step | E-ステップ |\n| Eigenvalue | 固有値 |\n| Eigenvector | 固有ベクトル |\n| Expectation-Maximization | 期待値最大化法 |\n| Factor analysis | 因子分析 |\n| Gaussians initialization | ガウス分布初期化 |\n| Hierarchical clustering | 階層的クラスタリング |\n| Independent component analysis (ICA) | 独立成分分析 |\n| Jensen's inequality | イェンセンの不等式 |\n| K-means clustering | K平均法 |\n| Latent variables | 潜在変数 |\n| M-step | M-ステップ |\n| Means initialization | 平均の初期化 |\n| Orthogonal matrix | 実直交行列 | \n| Posterior probabilities | 事後確率 |\n| Principal components | 主成分 |\n| Principal component analysis (PCA) | 主成分分析 |\n| Random variables | ランダムな変数 |\n| Silhouette coefficient | シルエット係数 |\n| Spectral theorem | スペクトル定理 |\n| Unmixing matrix | 非混合行列 |\n| Unsupervised learning | 教師なし学習 |\n| Ward linkage | ウォードリンケージ |\n\n\n\n## Probabilities and Statistics\n\n| English            | 日本語                 |\n|:-------------------|:-----------------------|\n| Axiom | 公理 |\n| Bayes' rule | ベイズの定理 |\n| Boundary | 境界 |\n| Characteristic function | 特性関数 |\n| Chebyshev's inequality | チェビシェフの不等式 |\n| Chi-square statistic | カイ二乗統計量 |\n| Combinatorics | 組合せ |\n| Conditional Probability | 条件付き確率 |\n| Continuous | 連続 |\n| Cumulative distribution function (CDF) | 累積分布関数 |\n| Cumulative function | 累積関数 |\n| Discrete | 離散 |\n| Distribution | 分布 |\n| Event | 事象 |\n| Expected value | 期待値 |\n| Generalized expected value | 一般化した期待値 |\n| Jointly Distributed Random Variables | 同時分布の確率変数 |\n| Leibniz integral rule | ライプニッツの積分則 |\n| Marginal density | 周辺密度 |\n| Mutual information | 相互情報量 |\n| Mutually exclusive events | 互いに排反な事象 |\n| Order | 順番 |\n| Partition | 分割 |\n| Pearson correlation coefficient | 相関係数 (ピアソンの積率相関係数) |\n| Permutation | 順列 |\n| Probability | 確率 |\n| Probability density function (PDF) | 確率密度関数 |\n| Probability distribution | 確率分布 |\n| Random variable | 確率変数 |\n| Result | 結果 |\n| Sample space | 標本空間 |\n| Sequence | 数列 |\n| Spearman's rank correlation coefficient | スピアマンの順位相関係数 |\n| Standard deviation | 標準偏差 |\n| Standard error | 標準誤差 |\n| Statistics | 統計 |\n| Subset | 部分集合 |\n| Type | 種類 |\n| Variance | 分散 |\n| Weighted mean | 加重平均 |\n\n\n## Algebra and Calculus\n\n| English            | 日本語                 |\n|:-------------------|:-----------------------|\n| Antisymmetric | 反対称 |\n| Calculus          | 微積分                   |\n| Column          | 列                   |\n| Column-vector | 列ベクトル |\n| Diagonal | 対角成 |\n| Element | 要素 |\n| Function | 関数 |\n| Invertible | 可逆 |\n| Linear Algebra          | 線形代数                   |\n| Matrix          | 行列                    |\n| Norm | ノルム |\n| Notation          | 表記法                   |\n| Row          | 行                |\n| Scalar | スカラー |\n| Square matrix | 正方行列 |\n| Sum | 和 |\n| Symmetric | 対称 |\n| Symmetric decomposition | 対称分解 |\n| Trace | 跡 |\n| Vector          | ベクトル                   |\n| Vector space | ベクトル空間 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