Forex 봇은 효과가 있는 경우 자체적으로 비용을 지불합니다. 같은 장소에서 작업은 더 쉽게 해결할 수 있으며 현지 AI 전문가는 더 복잡하거나 해결할 수 없는 작업에 대한 경험이 있습니다. 간단한 작업이 더 쉬워집니다. 오디오, 사진, 비디오 인식, 증상에 따른 진단, 로봇 및 로봇 떼 제어 등의 작업이 있습니다.
도서관 : Forex 봇은 효과가 있는 경우 자체적으로 비용을 지불합니다. 같은 장소에서 작업은 더 쉽게 해결할 수 있으며 현지 AI 전문가는 더 복잡하거나 해결할 수 없는 작업에 대한 경험이 있습니다. 간단한 작업이 더 쉬워집니다. 오디오, 사진, 비디오 인식, 증상에 따른 진단, 로봇 및 로봇 떼 제어 등의 작업이 있습니다.
지금은 좋은 전문가가 거의 없습니다. SIBUR(IT 포함)에서 좋은 급여를 받으려면 iq 테스트를 통과하면 됩니다. :D
누군가가 실제로 수요가 있을 수 있는 AI 프로젝트 또는 기타 디지털 프로젝트에 대한 아이디어가 있고 예상 고객/판매 시장이 있는 경우 최대 300만 유로의 창업 보조금을 받을 수 있습니다. 직원에게 최대 100 tr을 지불 할 수있는 루블. 달마다. 이에 따라 지적재산권의 대상(프로그램, 발명 등)은 반드시 등록되어야 합니다. https://it-grants.rf/
보고, 승인, 평가, 사업계획서 등에 한함. 종이는 팩 또는 하나 이상을 석회화해야합니다)
아무도 Forex 봇에 대한 보조금을 발행하지 않습니다.
같은 장소에서 작업은 더 쉽게 해결할 수 있으며 현지 AI 전문가는 더 복잡하거나 해결할 수 없는 작업에 대한 경험이 있습니다. 간단한 작업이 더 쉬워집니다.
오디오, 사진, 비디오 인식, 증상에 따른 진단, 로봇 및 로봇 떼 제어 등의 작업이 있습니다.
Forex 봇은 효과가 있는 경우 자체적으로 비용을 지불합니다.
같은 장소에서 작업은 더 쉽게 해결할 수 있으며 현지 AI 전문가는 더 복잡하거나 해결할 수 없는 작업에 대한 경험이 있습니다. 간단한 작업이 더 쉬워집니다.
오디오, 사진, 비디오 인식, 증상에 따른 진단, 로봇 및 로봇 떼 제어 등의 작업이 있습니다.
지금은 좋은 전문가가 거의 없습니다. SIBUR(IT 포함)에서 좋은 급여를 받으려면 iq 테스트를 통과하면 됩니다. :D
지금은 좋은 전문가가 거의 없습니다. SIBUR(IT 포함)에서 좋은 급여를 받으려면 iq 테스트를 통과하면 됩니다. :D
그래서 또 다른 옵션이 나타났습니다-그랜트 먹음))
누군가가 실제로 수요가 있을 수 있는 AI 프로젝트 또는 기타 디지털 프로젝트에 대한 아이디어가 있고 예상 고객/판매 시장이 있는 경우 최대 300만 유로의 창업 보조금을 받을 수 있습니다. 직원에게 최대 100 tr을 지불 할 수있는 루블. 달마다.
이에 따라 지적재산권의 대상(프로그램, 발명 등)은 반드시 등록되어야 합니다.
https://it-grants.rf/
보고, 승인, 평가, 사업계획서 등에 한함. 종이는 팩 또는 하나 이상을 석회화해야합니다)
우선 안내:
https://it-grants.rf/pnp
내가 어떻게 문제를 보는지 보라...
나는 데이터를 관찰의 "조각"으로 보고 항상 같은 길이는 아닙니다.
이러한 "슬라이스" 내부에는 클러스터 번호가 있으며 클러스터 번호는 상태 또는 이벤트로 해석될 수 있습니다.
이벤트 자체는 아무 의미가 없습니다. 올바른 이벤트 순서가 중요합니다. + 이벤트의 99%가 개그에서 생성된 쓰레기 임을 기억하십시오 .
따라서 시장에 "1" - "2" - "3" - "YES" 형식의 성공적인 이벤트 시퀀스(가비지 힙)가 있다고 가정해 보겠습니다.
이것이 내가 말하는 "브루잉 커피"입니다.
"1" - 물 붓기, "2" - 열 "3" ... ip .. 분명히 순서를 준수해야 합니다.
내 데이터는 다음과 같습니다. 내 라인만 훨씬 더 길어질 것입니다.
그래서 저는 현재 노이즈에 숨겨진 그러한 시퀀스를 검색하는 알고리즘을 작업 중입니다...
당신을 위한 그런 질문들
RNN이 잡음 속에서 이것을 찾을 수 있습니까?
RNN은 다른 길이의 벡터를 입력으로 받아들일 수 있습니까?
여기 네트워크에 노이즈가 너무 많은 것 같습니다. ltsm,gru와 같은 가장 멋진 네트워크도 텍스트 작업을 위한 것이기 때문에 노이즈가 전혀 없습니다.
바퀴를 재발명할 수 있습니까?
내가 어떻게 문제를 보는지 보십시오...
나는 데이터를 관찰의 "조각"으로 보고 항상 같은 길이는 아닙니다.
이러한 "슬라이스" 내부에는 클러스터 번호가 있으며 클러스터 번호는 상태 또는 이벤트로 해석될 수 있습니다.
이벤트 자체는 아무 의미가 없습니다. 올바른 이벤트 순서가 중요합니다. + 이벤트의 99%가 개그에서 생성된 쓰레기 임을 기억하십시오 .
따라서 시장에 "1" - "2" - "3" - "YES" 형식의 성공적인 이벤트 시퀀스(가비지 힙)가 있다고 가정해 보겠습니다.
이것이 내가 말하는 "브루잉 커피"입니다.
"1" - 물 붓기, "2" - 열 "3" ... ip .. 분명히 순서를 준수해야 합니다.
내 데이터는 다음과 같습니다. 내 라인만 훨씬 더 길어질 것입니다.
(나는 몇몇 x의 그림을 삽입할 수 없다 ... 나는 아직)
사진이 작동하지 않습니다, 작동하지도 않습니다
네, 일종의. 조건부 이벤트의 시퀀스, 메모리가 필요합니다. 그러나 우리는 여러 교대로 클러스터링하여 이벤트 수를 줄입니다.
0과 1이 교대로 발생하는 부울 함수 000011010110011처럼 나타납니다. 입력이 일련의 n 이벤트인 경우 다음을 예측합니다. 그러나 이것은 클래식 그리드가 아닌 반복 그리드가 필요합니다. 2개보다 더 많은 클러스터를 만들 수 있습니다.사진이 작동하지 않습니다, 작동하지도 않습니다
사진을 클릭하면 아래에 몇 단어를 추가했습니다.
그러나 우리는 여러 교대로 클러스터링하여 이벤트 수를 줄입니다.
당신을 위한 그런 질문
RNN이 잡음 속에서 이것을 찾을 수 있습니까?
RNN은 다른 길이의 벡터를 입력으로 받아들일 수 있습니까?
여기 네트워크에는 노이즈가 너무 많은 것 같습니다. ltsm,gru와 같은 가장 멋진 네트워크도 텍스트 작업을 위한 것이기 때문에 노이즈가 전혀 없습니다.
바퀴를 재발명할 수 있습니까?
클러스터링 레이어를 통해 노이즈를 제거해야 합니다.
다른 길이의 벡터를 받아들일 수 있습니다(나는 그렇지 않았지만 그것이 가능하다는 것을 알고 있습니다). 그러나 클래스를 통해서라면. 그러면 질문이 사라집니다
클러스터링 레이어를 통해 노이즈를 제거해야 합니다.
소음, 그것은 구피 클러스터
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "예"
그러나 그들이 불필요하고 어리 석다는 사실은 훈련 후에 만 \u200b\u200b알게 될 것이지만 지금은 적어도 어떻게 든 학습을 방해합니다.
소음, 그것은 구피 클러스터
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "예"
어리석은 클러스터가 필요하지 않습니다.