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Articles de revue 2012 17 janvier 2012 150 13:21 S. Clmenon, S. Robbiano et N. Vayatis, Classement des données à classes multiples: Optimalité et agrégation par paires, Apprentissage automatique, décembre 2012 DOI 10.1007s10994-012-5325-4 . J.-M. Thiery, J. Tierny et T. Boubekeur, CageR: Ingénierie inverse en cage des formes 3D animées, Forum des graphismes informatiques, décembre 2012 PDF. J. Tierny et V. Pascucci, Simplification topologique généralisée de champs scalaires sur surfaces, Transactions IEEE sur visualisation et graphiques informatiques, décembre 2012 PDF. M. Tepper, P. Mus et A. Almansa, Sur le rôle du contraste et de la régularité dans la valeur seuil perceptuelle, JMIV, décembre 2012 PDF DOI 10.1007s10851-012-0411-6. M. Schrder, E. Bevacqua, R. Cowie, F. Eyben, H. Gunes, D. Heylen, M. ter Maat, G. McKeown, S. Pammi, M. Pantic, C. Pelachaud, B. Schller, E. De Sevin et M. Valstar, Construire des auditeurs artificiels sensibles autonome, IEEE Transactions of Affective Computing, décembre 2012, vol. 3, n 2, pp. 165amp8722183. M. McRorie, I. Sneddon, G. McKeown, E. Bevacqua, E. de Sevin et C. Pelachaud, Évaluation de quatre personnalités d'agents virtuels conçus, IEEE Transactions of Affective Computing, Dcembre 2012, vol. 3, n 3, pp. 311-322. F. Yuan, G.-S. Xia, H. Sahbi et V. Prinet, Caractéristiques de niveau intermédiaire et Contexte spatio-temporel pour la reconnaissance des activités, Reconnaissance de formes, décembre 2012, vol. 45, n 12. Vous aimerez aussi: Natural Motion - Bipède Apprendre à marcher à l'aide de réseaux neuronaux évolués Algorithme de regroupement basé sur LDA et son application à une extraction de fonctionnalité non supervisée Le livre Mon analyse de projet sur les méthodes de détection de fraude par carte de crédit 2005-10-06 10:24:31 par idonthaveone Je viens de feuilleter et j'ai remarqué votre message. Oui, il est vrai sur le Forex. La meilleure façon absolue de commencer est d'aller sur le site Forex et télécharger la version d'essai de leur programme. Il fonctionne en temps réel avec un début de 10000 espèces de rêve. Vous obtenez de l'investir comment vous aimez et voir les résultats juste comme l'argent réel. La version d'essai est bonne pour 30 jours, je pense. Si j'étais dans vos chaussures et jamais essayé Forex, je voudrais investir du temps dans votre librairie locale et lire les livres les plus à jour sur le Forex, et le commerce. Si vous sautez dans les deux pieds d'abord et ne sais pas ce que vous faites, vous allez probablement perdre la ferme. Je dois également dire que les livres de trading semblent très confus au début si youve jamais Forexd avant. Il suffit de lire le livre dans son intégralité. Essayez la période d'essai. Innovant chercheur de dispositifs semi-conducteurs à NJIT pour recevoir la récompense professionnelle mdash EurekAlert Il a servi en tant que rédacteur adjoint de IEEE Circuits et Dispositifs et membre du comité éditorial du magazine d'Interface et Transactions d'ECS. Il a été. Il a reçu le Distinguished Lecturer Award en 2010 de la IEEE Electron Device Society. L'évolution de NN avec C L'évolution de NN avec C L'évolution de NN avec C Pendant trois semaines, j'ai communiqué avec les réseaux de neurones et le codage génétique. J'ai entendu parler de cela pendant des années, mais. rien pour moi. Maintenant le cercle est fermé. Comme un Googler chevronné, j'ai trouvé ce AForge. NET. Vision Informatique, Intelligence Artificielle, Robotique Cadre, qui a de beaux exemples d'application. Ce qui est important pour le processus d'apprentissage. Voir les liens ci-dessous. J'ai écrit ceci: if (ninjatrader c ampamp Afroge c) bool isGood vrai, vous pouvez mettre en œuvre des classes à votre ninjascript ou de construire des programmes externes qui Vous pouvez vous connecter. Une autre raison importante est: Aforge est open source et c'est bon. Monde libre, sources gratuites et argent gratuit. Les exemples fonctionnent bien et vous pouvez utiliser vos données pour les tests. Créer un petit indicateur comment écrire votre close ou mai ou quelque chose d'autre à un csv et puis importer csv aux exemples. Veuillez vous inscrire sur futures. io pour afficher les contenus commerciaux à terme tels que les pièces jointes, les images et les captures d'écran. J'ai passé plusieurs mois à porter un réseau de neurones polynomiaux GMDH de VBA à NT. Je l'ai en place et en cours d'exécution en NT en temps réel. Je décrirais le code comme presque bêta. Pour en savoir plus sur GMDH, vous pouvez consulter Google GMDH ou visiter ce lien ici. Je suis en train de convertir l'implémentation Excel qui peut être trouvée ici. Ce que j'aime sur ce type de réseau de neurones est qu'il est très rapide à arriver au réseau. Exemple: Une série chronologique avec 48 cas et 24 variables peut produire un réseau en 00: 00: 00.00259. C'est assez rapide pour créer un nouveau réseau en utilisant des barres de 1 ou 2 minutes. Exemple: 200 cas avec 5 prévisions variables 1 bar à l'avance peuvent produire un réseau en 00: 00: 00.00134. Encore une fois, très faisable en temps réel sur un graphique de 1 ou 2 minutes. Tout cela fonctionne totalement dans NT. Je suis habitué à passer des minutes si pas des heures dans un programme autonome juste pour obtenir un réseau. Et puis de trouver un moyen de l'utiliser en temps réel. Au moins, cela semble résoudre ce problème. Maintenant, cela peut être utilisé pour produire quelque chose qui va faire de l'argent C'est la question 64.000. La partie facile est probablement maintenant fait et le travail vraiment dur est sur le point de commencer. Le problème avec l'utilisation de GMDH de la manière que vous décrivez (c.-à-d. Régénérant constamment la structure de réseau) est que vous n'avez aucun contrôle sur ce qu'il fait et aucune connaissance exactement comment il arrive à sa solution. Il peut fonctionner fantastiquement parfois et puis à d'autres moments, il peut échouer misérablement, vous êtes essentiellement à la merci du réseau. Au moins c'est mon expérience avec des réseaux auto-organisés complètement autonomes. Il ya certainement un pouvoir dans la structure de réseau dynamique, mais je pense que pour l'exploiter efficacement, vous aurez besoin d'utiliser des astuces ou des modèles ou l'une des autres méthodes pour définir un point de départ réseau et définir howwhat peut changer. Une autre technologie que vous pourriez jeter un oeil est NEATHyperNEAT (Neuro évolution de l'augmentation des topologies) Mais n'oubliez pas, vous pouvez capturer des non-linéarités complexes avec un réseau relativement simple. Tout comme avec les indicateurs, le réseau le plus puissant est celui que vous comprenez parfaitement. Amazon. fr: Jagannathan Sarangapani: Livres anglais et étrangers Livres anglais et étrangers Livres anglais et étrangers Livres audio Tous les livres Vendez! Très lourd sur les mathématiques de la théorie des systèmes de contrôle non linéaire, il vous donnera probablement un mal de tête)