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深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。这些神经网络试图模拟人脑的行为–尽管远未达到与之匹配的能力–允许它从大量数据中 “学习”。
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- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Long Short Term Memory
LSTM is a difficult technique in deep learning to master. LSTM has feedback connections, unlike traditional feed-forward neural networks. It can process entire data sequences such as speech or video, as well as single data points such as images [8]. LSTM overcomes the problems of the RNN model. RNN model suffers from short-term memory. RNN model has no control over which part of the information needs to be carried forward and how many parts need to be forgotten. A memory unit called a cell is utilized by the LSTM which can maintain information for
a sufficient period. LSTM networks are a type of RNN that can learn long chains of dependencies. LSTM has different memory blocks called cell which carries information throughout the processing of the sequence. The two states that are input to the next cell are the cell state and the hidden state. Three major techniques, referred to as gates, are used to manipulate this memory. A typical LSTM unit consists of a cell or memory block, an input gate, an output gate, and a forget-gate. The information in the cell is regulated by the three gates, and the cell remembers values for arbitrary periods. This model contains interacting layers in a repeating module.
Forget-gate layer is responsible for what to keep and what to throw from old information. Data that isn’t needed in LSTM to comprehend the information of low significance is removed by multiplying a filter. This is mandated for the LSTM network’s effectiveness to be optimized.
The input gate layer manages of determining what data should be stored in the cell state. To control what values should be assigned to the cell state, a sigmoid function is used. In the same way that the forget-gate filters all the data, this one does as well. The cell state is only updated with information that is both important and not useless.
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|ABSTRACT
Diabetic Retinopathy (DR) is one of the common issues of diabetic Mellitus that affects the eyesight of humans by causing lesions in their retinas. DR is mainly caused by the damage of blood vessels in the tissue of the retina, and it is one of the leading causes of visual impairment globally. It can even cause blindness if not detected in its early stages. To reduce the risk of eyesight loss, early detection and treatment are pretty necessary. The manual process by ophthalmologists in detection DR requires much effort and time and is costly also. Many computer-based techniques reduce the manual effort, and deep learning is used more commonly in medical imaging. This chapter will discuss deep learning and how it is helpful in the early detection and classification of DR by reviewing some latest state-of-art methods. There are various datasets of colour fundus images available publically, and we have reviewed those databases in this chapter.
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|INTRODUCTION
The terms Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL) are usually used identically but are not the same. AI is called a vast field of research where the goal is to make the device interact with its nature as an intelligent person. Machine Learning (ML) is a subset of AI where a machine learns to perform a task without explicit programming. Deep learning (DL) is a subset or sub-field of ML that deals with algorithms that use deep neural networks.
DL (also called hierarchical learning or deep structured learning) is a part of machine learning that is based on some set of algorithms, which performs a high level of abstractions in data [1-4]. Such algorithms develop a layered and hierarchical architecture of learning, understanding, and representing the data. This advanced learning technology is inspired by artificial intelligence, which imitates the deep, layered learning process of the human brain, which automatically extracts features and releases primary data $[5,6]$. DL algorithms are useful as they can deal with large amounts of unsupervised data and naturally learn data representation in a deep layer-wise method which a simple ML algorithm can’t do $[7,8]$.
Applications of DL in today’s world are a comprehensive concept. Many deep learning architectures like Deep Neural Network (DNN), Convolutional Neural Network (CNN), and Recurrent Neural Network (RNN) have been implemented in areas like computer vision, speech recognition, NLP (Natural Language Processing), audio recognition and
bioinformatics, etc. [9]. Deep learning can be depicted as a class of machine learning algorithms that uses a cascade of multiple layers for feature extraction and transformation. Output from the previous layer is used as input for the next layer. Algorithms of deep learning can be both supervised or unsupervised [9].
The number of parameterized transformations is a signal encounter as it propagates from the input layer to the output layer and the number of hidden layers present in the network. In deep networks, processing units with trainable parameters, like weights and thresholds, are the parameterized transformations. Figure 1 shows the difference between these two networks. A chain of transformations between the input and output layers is the credit assignment path (CAP), which may vary in length and defines connections between input and output.
深度学习代写
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Long Short Term Memory
LSTM 是一种很难掌握的深度学习技术。与传统的前馈神经网络不同，LSTM 具有反馈连接。它可以处理整个数据序列，例如语音或视频，以及单个数据点，例如图像 [8]。LSTM 克服了 RNN 模型的问题。RNN 模型存在短期记忆。RNN 模型无法控制哪些部分的信息需要被继承，多少部分需要被遗忘。LSTM 使用称为单元的存储单元，它可以保存信息
足够的时间。LSTM 网络是一种可以学习长依赖链的 RNN。LSTM 有不同的存储块，称为单元，它在整个序列处理过程中携带信息。输入到下一个单元的两个状态是单元状态和隐藏状态。被称为门的三种主要技术用于操作此内存。一个典型的 LSTM 单元由一个单元或内存块、一个输入门、一个输出门和一个遗忘门组成。单元格中的信息由三个门控制，并且单元格记住任意时期的值。该模型包含重复模块中的交互层。
Forget-gate 层负责从旧信息中保留什么以及丢弃什么。通过乘以一个过滤器来删除 LSTM 中不需要理解低重要性信息的数据。这是为了优化 LSTM 网络的有效性而强制要求的。
输入门层管理确定哪些数据应存储在单元状态中。为了控制应该为单元状态分配哪些值，使用了 sigmoid 函数。与遗忘门过滤所有数据的方式相同，这个也是如此。单元状态仅使用重要且无用的信息进行更新。
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|ABSTRACT
糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的常见问题之一，它通过引起视网膜病变来影响人类的视力。DR主要由视网膜组织中的血管损伤引起，是全球视力障碍的主要原因之一。如果在早期阶段没有被发现，它甚至会导致失明。为了降低视力丧失的风险，早期发现和治疗是非常必要的。眼科医生在检测DR中的手动过程需要大量的精力和时间，并且成本也很高。许多基于计算机的技术减少了人工，深度学习更常用于医学成像。本章将通过回顾一些最新的最先进的方法来讨论深度学习以及它如何有助于 DR 的早期检测和分类。
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|INTRODUCTION
术语人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 通常使用相同但并不相同。人工智能被称为一个广阔的研究领域，其目标是使设备与其作为智能人的本质进行交互。机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，其中机器无需显式编程即可学习执行任务。深度学习 (DL) 是 ML 的一个子集或子领域，用于处理使用深度神经网络的算法。
DL（也称为分层学习或深度结构化学习）是机器学习的一部分，它基于一组算法，在数据中执行高级抽象 [1-4]。此类算法开发了一种分层和分层的架构，用于学习、理解和表示数据。这种先进的学习技术受到人工智能的启发，它模仿人脑的深层、分层学习过程，自动提取特征并释放原始数据[5,6]. DL 算法很有用，因为它们可以处理大量无监督数据，并以简单的 ML 算法无法做到的深层方法自然地学习数据表示[7,8].
DL 在当今世界的应用是一个综合概念。许多深度学习架构，如深度神经网络 (DNN)、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)，已在计算机视觉、语音识别、NLP（自然语言处理）、音频识别和
生物信息学等[9]。深度学习可以描述为一类机器学习算法，它使用多层级联进行特征提取和转换。上一层的输出用作下一层的输入。深度学习算法既可以是有监督的，也可以是无监督的[9]。
参数化变换的数量是信号从输入层传播到输出层时遇到的信号以及网络中存在的隐藏层的数量。在深度网络中，具有可训练参数（如权重和阈值）的处理单元是参数化转换。图 1 显示了这两个网络之间的差异。输入和输出层之间的一系列转换是信用分配路径（CAP），它的长度可能不同，并定义了输入和输出之间的连接。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。