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深度学习Deep Learningg架构,如深度神经网络、深度信念网络、深度强化学习、递归神经网络、卷积神经网络和变形金刚,已被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、气候科学、材料检测和棋盘游戏程序等领域,它们产生的结果与人类专家的表现相当,在某些情况下甚至超过了人类专家。人工神经网络(ANNs)的灵感来自于生物系统的信息处理和分布式通信节点。人工神经网络与生物大脑有各种不同之处。具体来说,人工神经网络倾向于静态和符号化,而大多数生物体的生物脑是动态(可塑性)和模拟的。

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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|MA3832 Transformer

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Transformer

A more recent architecture for neural machine translation is the Transformer model presented by Vaswani et al. (2017), which is used by systems, such as BERT (Devlin et al. 2019) and GPT-3 (Brown et al. 2020). As the title of their paper “Attention Is All You Need” implies it mainly relies on attention and feedforward networks without the need for recurrent sequences. It is a deep model with a sequence of many self-attention based Transformer blocks. Self-attention is different from the previously described attention mechanism in that it is only applied to the input sequence instead of to the input and output sequences. In the case of machine translation, it gives the network the possibility to include information from other words into the one that is currently processed. In the Transformer block, this is implemented by firstly calculating three different vectors from the input sequence $\left(\boldsymbol{x}_1, \boldsymbol{x}_2, \ldots\right)$ : the query, key, and value as follows:
$$
\boldsymbol{q}_i=\boldsymbol{W}_q \boldsymbol{x}_i, \quad \boldsymbol{k}_i=\boldsymbol{W}_k \boldsymbol{x}_i, \quad \boldsymbol{v}_i=\boldsymbol{W}_v \boldsymbol{x}_i
$$
where $\boldsymbol{W}_q, \boldsymbol{W}_k$, and $\boldsymbol{W}_v$ are three different learnable weight matrices that transform the input sequence at time step $i$ to new vectors $\boldsymbol{q}_i, \boldsymbol{k}_i$, and $\boldsymbol{v}_i$. The query and key vectors are then compared to each other to yield an attention weight matrix $\alpha$, as it was also done in the attention mechanism previously described (see Eq. (2.9)). The weights are then applied to the value vectors to give the output sequence $z$ of the self-attention layer. The Transformer block contains multiple of these selfattention layers in parallel, where the same calculation is performed with different weight matrices that consequently give different outputs $\left(z_1, z_2, \ldots\right)$. This concept is referred to as multi-head self-attention. Each of these multi-head self-attention layers is then followed by a feedforward network with two layers and ReLU. The described Transformer block is the basic and most important building block of the Transformer model that makes it possible to directly model the relationships between all words in a sentence, regardless of their respective position.

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Training Deep Networks

Neural networks are trained by optimising the model weights $\boldsymbol{\theta}$ to minimise a loss function. In the case of a regression task, the loss function is usually the mean squared error (MSE) between the target values and the predicted outputs of the network $L=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N\left(x_i-y_i\right)^2$. The network is trained by updating the weights in the opposite direction of the gradient of the loss function with respect to the weights $\boldsymbol{\theta}=\boldsymbol{\theta}-\eta \nabla_\theta L(\theta)$. This optimisation method is referred to as gradient descent. The learning rate $\eta$ determines the size of the steps that are taken to reach a (local) minimum. A small learning rate can lead to very slow convergence while with a too-large learning rate it is possible to “overshoot” the optimisation and miss the minimum. Adam (Adaptive Moment Estimation) presented by Kingma and Ba (2015) is another optimisation method that computes adaptive learning rates for each weight and additionally stores an exponentially decaying average of past gradients. The method is often used as default optimisation algorithm as it usually converges fast and works on many different problems.

The gradients are computed through the so-called backpropagation algorithm (Rumelhart et al. 1986). It works by computing the gradient of the loss function with respect to each weight by the chain rule, computing the gradient one layer at a time. This efficient calculation of the gradient is essential to make the training of deep neural networks possible.

The optimisation is usually performed on a smaller subset of samples, taken from the overall training dataset. These small subsets are referred to as mini-batch. The optimisation is then performed on each mini-batch until the network has seen all available training samples. One of these runs through the entire training set is called epoch. Typically, at the start of each epoch, the mini-batches are randomly sampled to increase the variety of data the model sees at each individual optimisation step.
A layer that is often included in CNNs is the Batch Normalisation layer introduced by Ioffe and Szegedy (2015). It normalises the inputs of the layers by recentring and re-scaling the values of the hidden units. The normalisation operation is performed on each mini-batch and makes training of neural networks faster and more stable. Another form of normalisation is the Layer Normalisation layer (Ba et al. 2016), for example, used in the Transformer model. Instead of normalising the hidden units across a mini-batch, the units are normalised across each layer.

Dropout (Srivastava et al. 2014) is a layer that is often used to avoid overfitting to the training data. It works by randomly setting a certain percentage of hidden units of a layer to zero. Therefore, these units are ignored during that optimisation step. At the next step, another random set of outputs are set to zero. After training, the dropout is deactivated, to apply the model to test data.

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深度学习代写

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Transformer


一种更新的神经机器翻译架构是 Vaswani 等人提出的 Transformer 模型。(2017), 它被 BERT (Devlin et al. 2019) 和 GPT-3 (Brown et al. 2020) 等系统使用。正如他们论文“Attention Is All You Need”的标 题所暗示的那样, 它主要依赖于注意力和前馈网络, 而不需要循环序列。它是一个深度模型, 具有许多基于 自注意力的 Transformer 块的序列。自注意力与前面描述的注意力机制不同, 它只应用于输入序列而不是 输入和输出序列。在机器翻译的情况下, 它使网络可以将来自其他单词的信息包含到当前正在处理的单词 中。在变压器块中, $\left(\boldsymbol{x}1, \boldsymbol{x}_2, \ldots\right)$ : 查询、键和值如下: $$ \boldsymbol{q}_i=\boldsymbol{W}_q \boldsymbol{x}_i, \quad \boldsymbol{k}_i=\boldsymbol{W}_k \boldsymbol{x}_i, \quad \boldsymbol{v}_i=\boldsymbol{W}_v \boldsymbol{x}_i $$ 在哪里 $\boldsymbol{W}_q, \boldsymbol{W}_k$, 和 $\boldsymbol{W}_v$ 是三个不同的可学卫权重矩阵, 它们在时间步转换输入序列 $i$ 到新的向量 $\boldsymbol{q}_i, \boldsymbol{k}_i$, 和 $\boldsymbol{v}_i$.然后将查询和关键向量相互比较以产生注意力权重矩阵 $\alpha$ ,正如前面描述的注意力机制中所做的那样 (参见方程 (2.9)) 。然后将权重应用于值向䵡以给出输出序列 $z$ 自注意力层。Transformer 块包含多个并 行的这些自注意力层, 其中使用不同的权重矩阵执行相同的计算, 从而产生不同的输出 $\left(z_1, z_2, \ldots\right)$. 这个 概念被称为多头自注意力。这些多头自注意力层中的每一个之后都是一个具有两层和 ReLU 的前馈网络。所 描述的 Transformer 块是 Transformer 模型的基本和最重要的构建块, 它可以直接对句子中所有单词之间 的关系进行建模,而不管它们各自的位置如何。

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Training Deep Networks

通过优化模型权重来训练神经网络 $\boldsymbol{\theta}$ 最小化损失函数。在回归任务的情况下, 损失函数通常是目标值和网络 预测输出之间的均方误差 (MSE) $L=\frac{1}{N} \sum{i=1}^N\left(x_i-y_i\right)^2$. 网络是通过更新与损失函数相对于权重的梯度 相反方向的权重来训练的 $\boldsymbol{\theta}=\boldsymbol{\theta}-\eta \nabla_\theta L(\theta)$. 这种优化方法称为梯度下降。学习率 $\eta$ 确定达到(局部)最 小值所采取的步骤的大小。较小的学习率会导致非常失慢的收敛, 而过大的学习率可能会“过冲”优化并错过 最小值。Kingma 和 Ba (2015) 提出的 Adam (自适应矩估计) 是另一种优化方法, 它计算每个权重的自 适应学习率, 并另外存储过去梯度的指数衰减平均值。该方法通常用作默认优化算法, 因为它通常收敛速度 快并且适用于许多不同的问题。
梯度是通过所谓的反向传播算法计算的 (Rumelhart et al. 1986)。它的工作原理是通过謎式法则计算损 失函数相对于每个权重的梯度, 一次计算一层梯度。这种梯度的有效计算对于使深度神经网络的训练成为可 能至关重要。
优化通常在从整个训练数据集中获取的较小样本子集上执行。这些小子集被称为小批量。然后对每个小批荲 执行优化, 直到网络看到所有可用的训练样本。其中一个贯穿整个训练集的称为 epoch。通常,在每个 epoch 开始时, 小批量随机抽样以增加模型在每个单独的优化步骤中看到的数据种类。
CNN 中经常包含的一个层是 Ioffe 和 Szegedy (2015) 引入的 Batch Normalization 层。它通过重新调 整和重新缩放隐藏单元的值来呗范化层的输入。对每个 mini-batch 执行归一化操作, 使神经网络的训练更 快、更稳定。另一种形式的归一化是 Layer Normalization 层(Ba et al. 2016),例如,在
Transformer 模型中使用。不是在小批亶中对隐藏单元进行归一化,而是在每一层对单元进行归一化。
Dropout (Srivastava et al. 2014) 是一个经常用于避免过度拟合训缂数据的层。官通过将层的一定百分比 的隐藏单元随机设置为零来工作。因此, 这些单位在优化步骤中被忽略。在下一步, 另一组随机输出设置为 零。训练后, 辍学被停用, 以将模型应用于测试数据。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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