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本発明の1側面に依れば、次ぎに取得される入力からシステム出力を精密に予 測するため、該システムへの対応する入出力を表す、前に取得されたデータに基 づきシステムの実験型モデルを創る方法が提供される。該方法は、 (a)該システムへの多数の入力と対応する該システムからの出力とからデー タ集合を取得する過程と、 (b)該前に取得したデータ集合を、少なくとも1つのトレーニングデータ( training data)集合と、少なくとも1つのテストデータ(test data)集合と、 そして少なくとも1つの検証データ(verification data)集合とにグループ分 けする過程を具備しており、該集合は相互に一致してもよく、或いは前に取得し たデータの排他的(exclusive)又は非排他的(non-exclusive)部分集合であっ てもよく、該方法は又、 (c)高いグローバルエントロピー加重(weights)を有する複数のフイーチ ャー部分空間を、 (i)前記トレーニングデータ集合からフイーチャー部分空間を規定する複 数の入力を選択する過程と、 (ii)固定的か又は適合的か何れかの量子化方法(quantization)により 、各入力範囲を部分範囲(subrange)に分けることにより該フイーチャー部分空 間をセルに分ける過程と、 (iii)ローカルセルラーエントロピー加重による加重平均か、又は出力 特定的エントロピー加重による加重平均か何れかを形成することにより、グロー バルエントロピー加重を決定する過程と、 により決定する過程と、 (d)オプション的に、高いエントロピー加重を有する該決定されたフイーチ ャー部分空間内での各入力発生の頻度を調べ、削減された次元数データ集合を規 定するために最も頻繁に発生するそれらの入力のみを保持する過程と、そしてそ の後過程(c)を繰り返す過程と、 (e)オプション的に、該削減された次元数フイーチャーデータ集合を規定す るようにシステム入力から最も精密にシステム出力を予測する最適又は最適に近 い次元数と最適又は最適に近い量子化条件を決定するために、複数の量子化条件 下で該削減された次元数データ集合の複数の該次元(例えば、該次元の幾つか、 又は全て)上でエグゾースチブに探索する過程と、 (f)前記データ集合上のシステム入力からシステム出力を最も精密に予測す る高いグローバルエントロピー加重(例えば、フイーチャーデータ集合の部分か 、又は全体か何れか)を有する該決定されたフイーチャー部分集合の組み合わせ を決定する過程と、 (g)テストデータ集合上でシステム入力からシステム出力を最も精密に予測 する削減された次元数のフイーチャーデータ集合に部分集合(例えば、削減され た次元数のフイーチャーデータ集合の部分か、又は全体かの何れか)を決定する 過程とを具備している。 大きなデータ集合用には、該モデル創生過程(b)−(g)は、次いで最適モ デルのグループを見出すために種々のトレーニング及びテストデータ集合上で繰 り返されてもよい。この最適モデルのグループはそれらのモデルから生じる1つ 以上の予測を開発するために新しいデータについて”ポール(polled)”されて もよい。これらの予測は、例えば、勝者1人占め(winner-takes-all)の投票ル ールに基づいてもよい。システム入力から最も精密にシステム出力を予測する最 適モデルのグループの部分集合は次いで次の様に決定される。テストデータ集合 の入力がモデルの選択された部分集合のグループの各モデルに従属させられ(ラ ンダムに選択されてよい)、各部分集合で予測された出力は各テストデータ出力 と比較される。該部分集合で予測された出力の計算過程は(b)−(e){又は オプションとして(b)−(g)}と同様な仕方で行われ、そこでは個別のモデ ル出力予測値を入力として、実際の出力値を出力として使用して新しいトレーニ ング及びテストデータ集合が創られる。この過程はモデルの多数の選択された部 分集合グループ用に繰り返されてもよい。モデルの該選択された部分集合グルー プは次いで、”フレームワーク”を規定するためにシステム入力からシステム出 力を最も精密に予測するモデルの最適部分集合ブループを見出すために発展(ev olved)させられる。 フレームワーク創生過程は、最適フレームワークのグループを見出すために、 モデル創生過程と同様な仕方で更に繰り返されてもよい。最適フレームワークの このグループは、それらのフレームワークから生じる1つ以上の予測を開発する ために新データ上で”ポール”され得る。これらの予測は、例えば、勝者1人占 めの投票ルールに基づくことが出来る。システム入力からシステム出力を最も精 密に予測する最適フレームワークのグループの部分集合は次いで次の様に決定さ れる。テストデータ集合の入力はフレームワークの該選択された部分集合グルー プの各フレームワークに印加され、各フレームワーク部分集合で予測された出力 が各テストデータ出力と比較される。該部分集合で予測される出力の計算過程は (b)−(g)と同様な仕方で行われ、そこでは個別モデルフレームワークで予 測された値を入力としてそして実際の出力を出力として使用して新トレーニング 及びテストデータ集合が創られる。この過程はフレームワークの多数の選択され た部分集合グループ用に繰り返される。フレームワークの該選択された部分集合 グループはシステム入力からシステム出力を最も精密に予測する、”スーパーフ レームワーク”と呼ばれる、フレームワークの最適部分集合グループを見出すた めに発展させられる。 最適モデル決定過程、最適フレームワーク決定過程、又は最適スーパーフレー ムワーク決定過程は予め決められた停止条件が達成されるまで繰り返される。該 停止条件は、例えば、1)発展型対象の族(family of evolutionary objects) のポーリングから予め決められた予測精度の達成、又は2)予測精度でのインク レメンタルな改善が予め決められたしきい値より低下した時、又は3)予測精度 での更に進んだ改善が達成されない時、として規定されてもよい。 分布状階層的発展(Distributed hierarchical evolution)は、モデル、フレ ームワーク、スーパーフレームワーク他の様な逐次的により複雑に相互作用する 発展型”対象”のグループが、逐次的により大量の複雑なデータをモデル化し理 解するために、創られる発展型の過程である。 図1は本発明の方法100の全体的流れを図解するブロック線図である。この 図から評価される様に、実験データから複雑なシステムのモデルを創生するため に発展型過程(evolutionary process)が使用される。好ましい方法は、”発展 型対象(evolutionary objects)”、例えば、フイーチャー130、モデル14 0、フレームワーク150、そしてスーパーフレームワーク160他、の伸展す る階層(extensible hierarchy)を創るために、データ110の多次元的表現を 情報理論120と組み合わせる。該過程は170で示した階層的な仕方で更に組 み合わせを発生するため続けられ得る。 最初に、フイーチャー部分空間(feature subspace)とも呼ばれる、入力の組 み合わせは、初期のランダムに選択されたフイーチャー部分空間プールからエグ ゾースチブな探索(exhautive search)又は発展型の過程により、同定(identi fied)される。次いでモデルを創るためにフイーチャー部分空間の最適組み合わ せ(optimum combination)が探索されるか又は発展(evolved)させられ、フレ ームワークを創るためにモデルの最適組み合わせが更に探索されるか又は発展さ せられ、そしてスーパーフレームワーク他を創るためにフレームワークの最適組 み合わせが更に探索されるか又は発展させられる。上記説明のより複雑な発展型 対象の逐次的発展は、予め決められた停止条件、例えば、予め決められたモデル 性能、が達成されるまで続く。ルールとして、該データ集合(data set)が大き い程、これらの対象のより多くが創られるので、実験型モデル(empirical mode l)の複雑さは、該入力の、該データが取得された該システムの出力との相互作 用の複雑さを反映する。 ここに説明した方法の展開で、幾つかの設計基準(design criteria)が考え られた。該方法が、任意の非線形構造を有するデータ空間(data space)を成功 裡に処理することが必要である。該方法が、入力を知って出力を予測する”前向 き(foreward)”問題と、出力を知って入力を予測する”逆向き(inverse)” 問題との間を区別せず、それによりデータのモデル化と制御の問題を同じ足場( footing)上に置くことも又望ましい。これは該データ集合それ自身の上に最小 の追加的モデルジオメトリー(additional model geometry)だけが重ね合わさ れることを意味する。用語”ジオメトリー(geometry)”は、回帰技術(regres sion technique)で導入される様な、線形及び非線形の両多様性を含む。対称性 (symmetry)もここでは目下のモデリングタスク用に最も情報豊富な(informat ion-rich)入力又は入力の組み合わせを同定する利点を有する。この知識は意志 決定及び計画用の最適戦略を開発するため使用され得る。最後に、該方法は、そ れが事実便利に実施されるために計算的に扱い易い(tractable)必要がある。 これらの設計目標を充たすために、幾つかの現在の線形及び非線形な方法が注意 深く解析され、共通のテーマが基本的な限定と機会とを同定する目標を用いて要 約された。 下記の議論は情報理論及び発展からの概念を使用して1つのモデルの発展の基 本的方法を説明することから始まる。より大きい。より複雑なデータ集合を説明 するために逐次的により複雑な対象の逐次的で階層的な発展に向かうために該方 法を更に伸展させることが次ぎに説明される。データ出力がなくても入力フイー チャークラスター(input feature cluster)を発見する方法の下にある原理の 応用が次いで論じられ、それに多次元データ空間内で”情報可視化(informatio n visualization)”を行う方法の説明が続く。ハイブリッドのモデリングスキ ームを創るために本発明の方法をニューラルネットワーク(neural networks) の様な他のモデリングパラダイム(modeling paradigms)と組み合わせることが 次いで詳述される。該説明は、遺伝的プログラミング(genetic programming) の分野と結合された本発明の方法のデータモデル化の取り組みを使用して物理的 法則を発見する、新しい取り組みを結論としている。 関心の点として、情報理論からの基本的アイデアは全てのこれらの問題を解く に必要なコアツール(core tools)を提供し、簡単で統合的核(simple, unifyi ng kernel)を該方法に提供することは述べるに値する。エントロピー(entropy )の概念はデータ空間内の秩序(order){又は混乱(disorder)}の定量的メ ザー(quantitative measure)を提供する。このメザーは、初期に混乱したシス テムからの秩序の発生をドライブする発展型エンジン用の適応度関数(fitness function)として使用され得る。この意味で、情報理論はドライバーを提供し、 発展型プログラミングは発見過程をシステム化するエンジンを提供する。最後に 、本発明の方法で説明されるパラダイムはデータドライブされている(is data driven)が、それはデータ自身の中の情報コンテント(information content) が予測(prediction)に使用されるからである。かくして、該方法は、下にある 数学のその固有の制限を有する数学的モデル化の分野と反対に、実験型モデル化 の分野に真正面(squarely)から属する。 データモデリング(DATA MODELING) 情報エントロピーの概念に基づくフレームワークは、入力の集合を与えられた として1つか又は多数か何れかの出力が予測される必要がある様な、データモデ リングの問題に適用されて来た。基本的方法は次の過程から成るが、すなわち 1.データ表現(data representation)又はデータ事前処理(data preproce ssing)、 2.セル境界(cell boundary)を規定する固定的又は適合的(adaptive)な 方法を使用するデータ量子化(data quantization)、 3.遺伝的発展及び情報エントロピーを使用するフイーチャー組み合わせ選択 、 4.システム入力からシステム出力を最も精密に予測するフイーチャーデータ 集合の部分集合(subset)の決定である。 1.データ表現 典型的な実験的に得られたデータ集合で、幾つかの”測定”入力と出力とが提 供される。各システム入力とシステム出力は、ここでデータ点(data points) と呼ぶ、データ値の入力及び出力のシーケンスを得るようにサンプリングされる か他の仕方で測定される。目標(goal)は該データ点出力を最も精確に予測する ために該データ点入力から最大の情報を抽出することである。多くの実システム (real syatem)では、該データ点、又は実際の測定された入力は、それらが該 データの適切な表現として留まるに充分な程”情報豊富(information-rich)” である。他の場合は、これはそうでないかも知れず、該データを表現するより適 切な”固有ベクトル(eigenvectors)”を創るために該データを変換することが 必要かも知れない。共通に使用される変換には特異値分解法(singular value d ecomposition){エスブイデー(SVD)}、主成分分析法(principal component analysis){ピーシーエイ(PCA)}、部分的最小2乗法(partial least squa re method){ピーエルエス(PLS )法}が含まれる。 最も大きい対応する”固有値(eigenvalues)”を有する主成分”固有ベクト ル”(eigenvectors)が該データモデリング過程用入力として通常使われる。該 主成分選択法には2つの顕著な限定がある。 a.該主成分法は入力の分散のみを取り扱い、出力に関する情報は何もエンコ ードしない。多くのモデリング問題で、モデル化されつつある出力特性に関する 最も多くの情報を含む比較的低い固有値を有するのは固有ベクトルである。 ここで説明する方法の好ましい実施例では、その組み合わせが”入力フイーチ ャー(input features)”としても知られる、入力は初期には変換されない。も し次の入力データ集合が、モデル化される必要のある出力に関する充分な情報を 現さないならば、上記で説明されたそれらの様なデータ変換が行われてもよい。 この戦略を使う主な理由は、変換の形式内に追加的ジオメトリーを課すよりも、 可能な所ではどこでも実際のデータを使用することである。この追加的ジオメト リーが取る形式は未知であるかも知れない。加えて、データ変換過程を避けるこ とは該変換過程の計算的オーバーヘッドを避け、かくして、特に非常に大きなデ ータ集合用の計算効率を改善する。 実際のデータが好ましくは変換なしで使用されるのがよいとは云っても、他の 入力よりも情報豊富な入力、又はフイーチャーを同定し、選択することにより次 元数(dimensionality)はなお減じられてもよい。これは、入力数が非常に多い 時は特に望ましく、最終モデルに起こり得るフイーチャーを全て使用することは 非実用的である。データ集合の”次元(dimension)”は入力の全部の数として 規定されてもよい。実験型モデルを開発する前に、好ましくは、当面のモデリン グタスク用に最も情報豊富なフイーチャーを同定されるのがよい。入力数を減じ る、又は該問題の次元数を減じる1つの技術は、少しの情報コンテントしか持た ない入力を除くことである。これは入力と、対応する出力と、の相関(correlat ion)を調べることに依りなされてもよい。しかしながら、好ましくは、次元数 削減は、下記で論じる様に、情報豊富と決定されたフイーチャー組み合わせで各 入力の発生頻度(each input’s frequency of occurrence)を調べることにより 行われるのがよい。それで、より少ない発生頻度の入力(less-frequently-occu rring inputs)はモデル発生過程から排除されてもよい。 時間変化する又は動的なシステム用では、追加的複雑さが、与えられた何れか の時の出力が、より早期の時の入力と出力との双方にも左右される事実から生ず る。この様なシステムでは、該データ集合の正しい表現が非常に重要である。も し特定時刻の測定出力に対応する入力がその時だけ測定されるならば、該時間遅 れ(time lags)(すなわち、入力発生と該結果としての出力発生の間の時間間 隔)内に含まれる情報は失われる。この問題を緩和するために、入力の拡張され た集合から成るデータ表(data table)が作られるが、そこでは該入力の拡張さ れた集合は入力の現在の集合のみならず多数の前の時刻(at multiple prior ti mes)の入、出力からも成っている。この新データ表は次いで選択された時刻範 囲に亘り(spanning a selected time horizon)情報豊富な入力組み合わせ用に 解析され得る。, オンラインビットコインルーレット選択. ビット コイン カジノ ボーナスとプロモーション, オンラインビットコインルーレット選択. 各機関は独自にビット コイン カジノ ボーナスを開発し、プレイヤーがスロットに暗号通貨で貢献し、賭ける動機となるようにします。ビット コイン カジノ ボーナスの中で最も人気があるのは、入金不要のボーナスです。ビットコイン カジノユーザーは、以下のボーナスを受け取ることができます。 ビット コイン オンライン カジノは、一般的に他のオンラインカジノとあまり変わりません:賭け金、運営原理、ボーナスなど、すべてがフィアットオンラインカジノとほとんど同じです。 仮想通貨はカジノで使えますか? 【画像は、Coin ATM Radarより】 仮想通貨と言えばビットコイン。 ビットコイン って日本のじゃないの? 確かに昨年初頭までは日本人の個人投資家によってビットコイン全体の約48%のシェアがあり、それに次いでアメリカ人の36%、韓国の8%となっていたそうです。日本人が発明した(発掘した?)とも言われています。 何故、このビットコインがラスベガス特集に載るんですか?との質問もおありかと思いますが、ラスベガスでは、カジノで初めてビットコインの使用を2014年に始め、 ビットコインATM も設置されていました。(ビットコイン専門のATMは「BTM」(Bitcoin Teller Machine)と呼ばれることもあります) ラスベガスのダウンタウンにある、 ゴールデンゲート・ホテル・アンド・カジノ と ザ・D・ラスベガス・カジノ・ホテル の2つのカジノホテルで、2014年1月22日から仮想通貨「ビットコイン」での決済が可能になりました。米国のカジノでビットコインの使用が認められるのはこの2か所が初めてですが、宿泊代金などの支払いにビットコインが使えるようになっていて、ザ・Dではギフトショップやレストランでの支払いもできます。ただ、残念ながら、カジノゲーミング(賭博用チップとの交換)でのビットコイン使用は今現在も不可となっています。 カジノ管理委員会の見解は? ラスベガスのギャンブル産業を管理するネバダ州ゲーミング管理委員会(Nevada Gaming Control Board)のA.G. バーネット議長は、「ギャンブルに使う通貨として、仮想通貨は安定した価値があると言うのは難しく、カジノ内で使えるかどうかを決定する前に、その動向の様子を暫く見るべき」とビットコインをカジノでチップと交換して使うことに対して慎重な姿勢を崩していません。 ラスベガス内ビットコインのATM設置箇所. 76 Gas Station 2店舗(ガソリン、コンビニ) 24/7 Xpress(ガソリン、コンビニ) Champagnes Cafe(レストラン) Country Club Auto Spa(洗車場) Deja Vu Love Boutique(アダルト・グッズ) Deja Vu Emporiumbi(同上) Jackson’s Bar and Grill(レストラン) Mini Mart Smokeshop(葉巻とタバコ) Mr. Bills Smoke and Cigar(葉巻とタバコ) Nexus Insurance(保険) Rocket Fizz (Summerlin)(ソーダ飲料) Sin City Vapor III(ベープたばこ) Sky Liquor and Dairy(酒屋) Tac Boutique(服飾) ビットコインATMの使用されるピークは、WSOP(World Series of Poker)の行われる6月頃だそうです。世界中から集まるポーカープレイヤー達によって何万ドルにもなる各トーナメントへの参加費をビットコインをドルに換えて支払っていたという事になります。従来のATMのように、銀行口座も必要なく、デビッドカードなどの必要もなく、一度に交換する(売買する)限度額も殆どのATMでありません。これらの利点がWSOP参加者の皆さんがビットコインのATMを使用する要因になったわけですね。 世界初の「Bitcoinを使えるカジノホテル」がラスベガスに登場. オンラインゲームや 大学の授業料の支払いに使え 、 ATMまで登場 するなど「 Bitcoin(ビットコイン) 」を使える場所が世界中で徐々に増えてきていますが、ラスベガスに世界初の「ビットコインを使えるカジノホテル」が登場しました。ビットコインの使用を認めたのは Golden Gate Hotel Casino と The D Las Vegas Casino Hotel という二つのカジノホテルで、2014年1月22日より運用が始まっていますが、残念ながら現時点でカジノ内でビットコインを使うことはできません。 現在ビットコインは両ホテルのフロント・ギフトショップ・レストランなどで使用が可能。ビットコインで支払いする際にはBitPay というビットコイン専用の決済が行えるアプリが使われており、顧客は自身のビットコインが入ったモバイルウォレットから支払いを行う仕組みです。当初、施設内で「ビットコインの使用を認めるべきか?」についてホテル内で議論されていましたが、オーナーの デレク・スティーヴンズ さんが何人かの顧客に意見を求めたところ「ビットコインの利用を認めるべき」との提言を受け、すぐさま採用を決定しました。スティーヴンズさんは「ビットコインを使える初めてのカジノホテルになれたことを誇りに思います。ラスベガスは最新の技術が即座に取り入れられる場所で、ビットコインを顧客に利用してもらえることを嬉しく思っています」と述べています。 左側の男性が2つのカジノホテルのオーナーでDesert Rock Enterprises社CEOのデレク・スティーヴンズさん.

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ビットコインは誕生からわずか4年ほどしか経っておらず、先日 中国が取引を規制したところ価値が暴落 するなど、急速に価値が変動する上に、政府が発行した通貨ではないので価値を保証する国家はなく、現時点で個人で大量にビットコインを保有することや、法人として決済システムを導入することはややリスクが高いと言えます。リスクにも思えるビットコインの決済システムを導入することは、ギャンブルが盛んなラスベガスらしい選択とも言えるかもしれません。, blackjack カジノスロット. https://kinaiyaproject.com/community/profile/forocasinojp3951894/
ベラジョンカジノでもらえる全ボーナス; ベラジョンカジノのキャッシュとボーナスの仕組み; ベラジョンカジノのボーナス使用時の注意点; ベラジョン. 皆さん、こんにちは。 カジノ案内人の四条司です。 今回は、ベラジョンカジノの遊び方の注意点についてお話します。 ベラジョンカジノには、遊び方.

1. Xbox コンソールで 利用するには、アカウントにサインインし、コントローラの「Xbox」ボタンを押し、「ストア」を選択します。「ストア」セクションに移動し、「利用する」を表示させ、それをクリックします。コードを入力し、”コードを確認 “を選択してコードを確認します。 2. マイクロソフト ストアでのオンライン購入 Windows PC または携帯電話から Microsoft Store にアクセスし、Microsoft アカウントにサインインして、詳細/メニューから「コードの引き換え」を選択し、購入時に受け取ったコードを入力して、「確認」をクリックします。 なぜCoinsbeeで暗号化されたXboxギフトカードを購入する必要があるのでしょうか? Xbox LiveシルバーとXbox Liveゴールドの違いは何ですか? Xbox 360の時代、マイクロソフトは「Xbox Live シルバー」と「Xbox Live ゴールド」という2種類のサブスクリプションを提供していました。しかし現在では、Xbox Live SilverはXbox Live Freeとして知られています。Xbox Live SilverまたはXbox Live Freeは、Xboxユーザーに無料で提供され、ダウンロード可能なコンテンツへのアクセス、実績の共有、友人との交流などが含まれます。これに対し、Xbox Live Goldでは、限定デモ、会員限定セール、アドオン、グループチャット、無料ゲームなどを利用することができます。 ゲーマータグ、ゲーマースコアとは何ですか? Gamertagは、Xbox Liveでのお客様固有の識別子です。他の何百万人ものXbox Liveユーザーの中で、あなたが唯一無二の存在であることを表しています。Xbox Liveのゲーマータグは、数字、スペース、文字を含む12文字で構成されています。 Games with Gold. Games with Gold または GWG は、Xbox Live Gold サブスクリプションの一部です。これは、加入者が月に2〜3本のデジタルゲームを追加料金なしでダウンロードできるプログラムです。 GWGは、2013年7月にXbox Live Goldの一部となりました。このサブスクリプション層では、加入者はゲームを無料でダウンロードして所有することができます。ただし、ゲームを実行するには、Xbox Live Goldメンバーシップが有効で、システム上で実行されている必要があります。 Xbox Live ギフトカードとは何ですか?, konibet 口コミ. Xbox Liveギフトカードは、マイクロソフトストアで必要とされるすべての機能を備えたプリペイド式のギフトカードです。Xbox Live Goldの購入、Xbox Game Passの再加入、マイクロソフトストアでの有料アプリのダウンロードなど、必要なものはすべてこのギフトカードで揃います。 Xbox live ギフトカードは、マイクロソフトのアカウントに入金するだけで、マイクロソフト関連の商品を何でも購入することができます。Xbox Liveギフトカードは、マイクロソフトの実店舗で現金やカードの代わりになるものではありませんが、マイクロソフトのオンライン商品を購入する際に必要なものです。 Xbox Liveギフトカードのコードはどのようにして入手できますか? Xbox Live ギフトカードの残高を確認する方法を教えてください。
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