"遷移と変換"の翻訳 英語に:
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遷移と変換 - 翻訳 :
例 (レビューされていない外部ソース)
アクティビティ遷移 | Activity Transition |
遷移金属 | Transition metals |
遷移元素 | Transition Elements |
遷移金属 | Transition Metal |
状態遷移 | State Transition |
言い換えるとマルコフ決定過程の 状態と行為と状態遷移行列は | leads to state S3. |
変遷時間 | Transition duration |
遷移することはできません ステート2からも遷移できないので | We go here, and then there's no way to ever get back down or get to 6, so we don't want to go to 4. |
e 2t で移動したラプラスの逆変換 | That's 3 plus 1. |
遷移元素の色を選択 | Selects the color of the transition elements |
イプシロン遷移も見られます | Right in state 1 there are 2 ways to go on a. |
Bは必ずAへと遷移します BからB自身へ遷移するループはありません | A has a 50 chance of transitioning to B, and B always transitions into A. |
雨からの1回だけの遷移が晴れへの遷移なので 1 1ですが | The last one is analogous. |
状態遷移が無視される | The initial state, if known, is ignored. |
そして遷移関数のほかに | T of S, A, S for the transition function. |
Bからの遷移は4つあり | There is 1 instance where A moves into C 1 7. |
遷移確率を求めるために 雨から他の状態へと遷移している部分を探します | That's the most likely estimate. |
合理的です cで移動したラプラス変換は | So the Laplace transform of our delta function is 1, which is a nice clean thing to find out. |
さらに変換機能が追加されます 変換の順番を簡単にまとめると スケーリング 回転 平行移動 スケーリング 回転 平行移動です | Then by putting it inside an Object 3D called clockHand, we get an additional scale, rotate and translate that wen can apply. |
dの時もステート3に遷移します | From state 2 on c, we go to state 3. |
状態遷移関数は決定的です | There is no uncertainty in action outcome, and there is no failure. |
雨にはこの2カ所で2度遷移しています 従ってどちらの遷移確率も0 5となります つまり遷移確率はここが0 5でここが0 5です | Twice it goes to sunny over here and over here, twice it goes to rainy over here and over here, so therefore the probability for either transition is 0.5. |
世界の遷移モデルPを知らないとしたら | What if you don't know R the Reward function? |
ステート5にcを入れると6に遷移します | 4 on a c goes nowhere. |
1つずつ遷移することはできません | And because the way we structure a data structure. |
ステート1 3 5 6 b d fと遷移しましょう | We don't want to get to 2. |
元の遷移をすべて見てからでないと 新しい有限状態機械の遷移は作れないのです | I'm going to have to do it in kind of a continuing fashion. I can't just finish the edge. |
2回は雨へと遷移し6回は晴れのままです 従って晴れから晴れへ遷移する確率は3 4で 晴れから雨へ遷移する確率は1 4です | We transition 8 times out of a sunny state 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 twice into a rainy state, and therefore 6 times we remain in a sunny state, so the probability of sun to sun is ¾, whereas sun to rain is ¼. |
雨から雨へと遷移する確率は0 6で 雨の確率はXです 晴れから雨へと遷移する確率は0 2で | Then we get, by virtue of our expansion of the state at time T, the probability of transitioning from rain to rain is 0.6, the probability of having it rain is X again, the probability of transitioning from sun to rain is 0.2, and the probability of having sun before is 1 minus X, so we get X equals 0.4X plus 0.2. |
ステート2か3へは遷移できません | 2456 on a goes to failure. |
starは自分自身に戻る遷移です | We have a bar, that means we're going to go two possible directions in our finite state machine. |
ステート2でbを入れるとステート3へ遷移します | All right, well, what if I see a b? |
ステート5でbを入れると2ステートへ遷移します | 4 and I see a b I die. |
これらの他の矢印はエッジや遷移と呼ばれ | I've labeled my states 1, 2, and 3. |
そして開始状態と受理状態を交換します ここで元の遷移を1つずつ見ていき | So, I've started coding the solution, and the first thing I do is create a dictionary to contain the reversed edges, and I switch the start and accepting states. |
変換 | Translate |
変換 | Transformations |
変換 | Convert |
変換 | Conversion |
変換 | Convert |
最初の点がこの点へ移るような相似変換 | Apply a similitude mapping a point onto this point |
受理ステートであるステート6に遷移します | Here if I was in 2, 4, 5, or 6 and I see a c, |
Aは50 の確率でBへ遷移します | States are A and B. |
遷移が確率論的な場合はもっと複雑です | This is a degenerate case. |
我々は種として変遷しているのだと | Here's the bottom line. |
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