Hyperneat - विदेशी मुद्रा - विनिमय

लेखों की पुनरावृत्ति 2012 जनवरी 17, 2012 150 01:21 बजे एस। क्लामेनॉन, एस। रोबबियांओ और एन। वायटिस, रैंकिंग मल्टी-क्लास डेटा: ऑप्टिमालिटी और पेयरिसिटी एकत्रीकरण, मशीन लर्निंग, दिसंबर 2012 डीओआई 10.1007 एस 10 994-012-5325-4 । J.-M. थिअरी, जे। टिर्ननी और टी। बौबेकेयर, कैजर आर: एनिमेटेड 3 डी आकृतियों के पिंजरे-आधारित रिवर्स इंजीनियरिंग, कंप्यूटर ग्राफ़िक्स फोरम, दिसंबर 2012 पीडीएफ। जे टिर्न्य और वी। पास्कुकी, सर्फेस पर स्केलर फ़ील्ड के सामान्यीकृत टोपोलॉजिकल सरलीफाइंस, विज़िअलाइजेशन और कंप्यूटर ग्राफिक्स पर आईईईई लेनदेन, दिसंबर 2012 पीडीएफ। एम। टेपर, पी। मास और ए। अमामाना, पेसटेक्शनल सीमा सुरक्षा में कंट्रास्ट और रेग्यूलरिटी की भूमिका पर, जेएमआईवी, दिसंबर 2012 पीडीएफ DOI 10.1007 एस 10851-012-0411-6 एम। शदर, ई। बेव्वाक्क्वा, आर। कौवी, एफ। आईबेन, एच। गून्स, डी। हेलीन, एम। टेर माट, जी। मैककेउन, एस। पम्मी, एम। पैंटिक, सी। पेलहौद, बी। श्लेमर, ई। डी सेविन और एम। वालस्टार, बिल्डिंग ऑटोनोमस सेंसिटिव कृत्रिम श्रोताओं, आईएफईई ट्रांसपेक्शंस ऑफ एफेक्टिव कंप्यूटिंग, दिसंबर 2012, वॉल्यूम। 3, एन 2, पीपी। 165858722183 एम। मैकरेरी, आई। स्नेड्डन, जी। मैककेउन, ई। बेवाकाक्वा, ई। सेविन एट सी। पेलहौद, चार डिज़ाइन वर्चुअल एजेंट पर्सेंटेंट्स का मूल्यांकन, एफ़ईपीटीवी कंप्यूटिंग के आईईईई लेनदेन, डीसीएमबर 2012, वॉल्यूम 3, एन 3, पीपी 311-322 एफ युआन, जी.- एस। जिया, एच। साहबी और वी। प्रिंटर, मध्य स्तर की विशेषताओं और गतिविधि पहचान, पैटर्न मान्यता, दिसंबर 2012, वॉल्यूम के लिए स्पैतिओ-अस्थायी संदर्भ। 45, एन 12. आप भी पसंद कर सकते हैं: नैसर्गिक मोशन - लिपिकिंग सीखने के लिए विकसित न्यूरल नेट एलडीए-आधारित क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करने के लिए और एक अन्वेषित सुविधा निष्कर्षण के लिए इसका अनुप्रयोग बुक करें मेरा क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी की जांच के तरीके पर विश्लेषण 2005-10-06 10:24:31 idonthveone द्वारा मैं बस के माध्यम से flipping था और अपनी पोस्ट देखा हाँ, यह विदेशी मुद्रा के बारे में सच है आरंभ करने का सबसे अच्छा तरीका विदेशी मुद्रा की वेबसाइट पर जाता है और अपने कार्यक्रम के परीक्षण संस्करण को डाउनलोड करता है। यह वास्तविक समय में 10000 सपना नकदी की शुरुआत के साथ काम करता है। आप इसे निवेश कैसे करते हैं 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विकास सी के विकास के साथ सी एन एन के विकास सी के लिए तीन सप्ताह के लिए, मैं तंत्रिका नेटवर्क और आनुवंशिक कोडिंग के साथ संवाद किया है कई वर्षों से इस बारे में सुना है, परन्तु मेरे लिए कुछ नहीं। अब सर्कल बंद हो गया है। एक अनुभवी Googler के रूप में, मैं इसे मिला AFORE कंप्यूटर विजन, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, रोबोटिक्स फ्रेमवर्क, जो आवेदन के सुंदर उदाहरण हैं। सीखने की प्रक्रिया के लिए क्या महत्वपूर्ण है नीचे दिए गए लिंक देखें पिछले हफ्ते मैं अमेज़न द्वारा एक पुस्तक का आदेश देता हूं: सी के लिए न्यूरल नेटवर्क का परिचय, द्वितीय संस्करण (बिल्कुल सही पेपरबैक) मैंने इसे क्यों लिखा है: यदि (निंजाट्रेडर सी एंपैम्प एफ़्रोग सी) बूल सही है, तो आप अपने निन्जास्क्रिप्ट को कक्षाएं लागू कर सकते हैं या बाह्य प्रोग्राम बना सकते हैं आप कनेक्ट कर सकते हैं एक अन्य आयातित कारण यह है कि: अफ़ोर्ड खुले स्रोत है और यह अच्छा है। नि: शुल्क दुनिया, मुफ्त स्रोत और मुफ्त पैसे उदाहरण अच्छी तरह से काम करता है, और आप परीक्षण के लिए अपने डेटा का उपयोग कर सकते हैं। छोटा सूचक बनाएं कि कैसे अपने करीबी या माई या कुछ और सीएसवी को लिखते हैं और फिर उदाहरणों में सीएसवी आयात करें। फ्यूचर्स व्यापारिक सामग्री जैसे कि पोस्ट अटैचमेंट, इमेज (छवियों) और स्क्रीनशॉट (ओं) को देखने के लिए कृपया वायदा पर रजिस्टर करें। मैंने कई महीनों में जीएमडीएच बहुपदीय तंत्रिका नेटवर्क को वीबीए से एनटी तक भेज दिया है। मैं इसे ऊपर और वास्तविक समय में NT में चल रहा हूं। मैं कोड का वर्णन लगभग बीटा के रूप में करूँगा जीएमडीएच के बारे में अधिक जानने के लिए आप Google GMDH या यहां इस लिंक पर जा सकते हैं। मैं एक्सेल कार्यान्वयन को परिवर्तित कर रहा हूं जो यहां पाया जा सकता है। मैं इस प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क के बारे में क्या पसंद करता हूं, यह नेटवर्क पर पहुंचने में बहुत तेज है। उदाहरण: 48 मामलों और 24 चर के साथ एक समय श्रृंखला 00: 00: 00.0025 9 में एक नेटवर्क का उत्पादन कर सकती है। यह तेजी से पर्याप्त है कि 1 या 2-मिनट के बार का उपयोग करके एक नया नेटवर्क बना सके। उदाहरण: 5 चर पूर्वानुमान वाले 1 बार के साथ 200 मामले पहले से 00: 00: 00.00134 में एक नेटवर्क बना सकते हैं। फिर, 1 या 2 मिनट के चार्ट पर वास्तविक समय में बहुत संभव है। यह सब पूरी तरह से एनटी के अंदर चल रहा है। मैं मिनटों में खर्च करने के लिए उपयोग कर रहा हूं, यदि अकेले खड़े अकेले कार्यक्रम में न सिर्फ एक नेटवर्क मिलना और फिर इसे वास्तविक समय में इसका उपयोग करने का एक रास्ता खोजना होगा। कम से कम यह इस समस्या को हल करने के लिए लगता है अब यह वास्तव में कुछ का उत्पादन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है जो कि पैसा कमायेगा 64,000 प्रश्न यह है आसान हिस्सा संभवतः अब किया गया है और वास्तव में कठिन काम शुरू होने वाला है जीएमडीएच का उपयोग करने की समस्या जिस तरह से आप वर्णन कर रहे हैं (यानी लगातार नेटवर्क संरचना को पुनर्जन्मित कर रहे हैं) यह है कि आप क्या कर रहे हैं, इसका बिल्कुल भी कोई नियंत्रण नहीं है और इसके समाधान पर बिल्कुल पहुंचने के बारे में कोई जानकारी नहीं है। यह विलक्षण ढंग से कभी-कभी काम कर सकता है और दूसरी बार यह बुरी तरह असफल हो सकता है, आप मूल रूप से नेटवर्क की दया पर हैं। कम से कम यह पूरी तरह से स्वायत्त स्वयं संगठित नेटवर्क के साथ मेरा अनुभव है। निश्चित रूप से गतिशील नेटवर्क संरचना में शक्ति है लेकिन मुझे लगता है कि इसे प्रभावी ढंग से इस्तेमाल करने के लिए आपको संकेत या टेम्पलेट्स या किसी अन्य तरीके का उपयोग करने के लिए एक नेटवर्क शुरुआती बिंदु को परिभाषित करने और यह निर्धारित करने की आवश्यकता होगी कि कैसे बदल सकता है एक और तकनीक जो आप देख सकते हैं, एनएटीएचआईपीएनईएटी (नवाचारों को बढ़ावा देने के टोपोलॉजीज़) लेकिन याद रखें, आप एक अपेक्षाकृत सरल नेटवर्क के साथ जटिल गैर-अक्षुण्णताओं को पकड़ सकते हैं। संकेतकों की तरह, सबसे शक्तिशाली नेटवर्क एक है जिसे आप पूरी तरह से समझते हैं। एफडब्ल्यूआईडब्लू, मैं फिक्स्ड संरचना के साथ आवर्ती नेटवर्क का उपयोग करता हूं, लेकिन अनुकूली वजन, इस पुस्तक में पाया गया सूचना के आधार पर अमेज़ॅन: न्यूरल नेटवर्क कंट्रोल ऑफ एनलाइनर डिस्क्टट-टाइम सिस्टम (लोक प्रशासन और सार्वजनिक नीति): जगन्नाथन सरंगपाानी: पुस्तकें (चेतावनी: यह पुस्तक गैर-अक्षीय नियंत्रण प्रणाली सिद्धांत के गणित पर बहुत भारी, यह संभवत: आपको सिरदर्द देगा)