机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS11-711

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自然语言处理(NLP)是指计算机程序理解人类语言的能力,因为它是口头和书面的,被称为自然语言。它是人工智能(AI)的一个组成部分。

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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS11-711

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Input embedding

The input embedding sub-layer converts the input tokens to vectors of dimension $d_{\text {modd }}=512$ using learned embeddings in the original Transformer model. The structure of the input embedding is classical:

The embedding sub-layer works like other standard transduction models. A tokenizer will transform a sentence into tokens. Each tokenizer has its methods, but the results are similar. For example, a tokenizer applied to the sequence “the Transformer is an innovative NLP model!” will produce the following tokens in one type of model:You will notice that this tokenizer normalized the string to lower case and truncated it into subparts. A tokenizer will generally provide an integer representation that will be used for the embedding process. For example:

There is not enough information in the tokenized text at this point to go further. The tokenized text must be embedded.
The Transformer contains a learned embedding sub-layer. Many embedding methods can be applied to the tokenized input.
I chose the skip-gram architecture of the word2vec embedding approach Google made available in 2013 to illustrate the embedding sublayer of the Transformer. A skip-gram will focus on a center word in a window of words and predicts context words. For example, if word(i) is the center word in a two-step window, a skipgram model will analyze word(i-2), word(i-1), word(i+1), and word(i+2). Then the window will slide and repeat the process. A skip-gram model generally contains an input layer, weights, a hidden layer, and an output containing the word cmbeddings of the tokenized input words.
Suppose we need to perform embedding for the following sentence:
The black cat sat on the couch and the brown dog slept on the rug.
We will focus on two words, black and brown. The word embedding vectors of these two words should be similar.
Since we must produce a vector of size $d_{\text {madel }}=512$ for each word, we will obtain a size 512 vector embedding for each word:The word black is now represented by 512 dimensions. Other embedding methods could be used and $d_{\text {mudel }}$ could have a higher number of dimensions.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Positional encoding

We enter this positional encoding function of the Transformer with no idea of the position of a word in a sequence:

We cannot create independent positional vectors that would have a high cost on the training speed of the Transformer and make attention sub-layers very complex to work with. The idea is to add a positional encoding value to the input embedding instead of having additional vectors to describe the position of a token in a sequence.
We also know that the Transformer expects a fixed size $d_{\text {madel }}=512$ (or other constant value for the model) for each vector of the output of the positional encoding function.
If we go back to the sentence we used in the word embedding sub-layer, we can see that black and brown may be similar, but they are far apart:
The black cat sat on the couch and the brown dog slept on the rug.
The word black is in position 2, pos $=2$, and the word brown is in position 10 , pos $=10$.
Our problem is to find a way to add a value to the word embedding of each word so that it has that information. However, we need to add a value to the $d_{\text {madel }}=512$ dimensions! For each word embedding vector, we need to find a way to provide information to $i$ in the range $(\theta, 512)$ dimensions of the word embedding vector of black and brown.

There are many ways to achieve this goal. The designers found a clever way to use a unit sphere to represent positional encoding with sine and cosine values that will thus remain small but very useful.

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NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Input embedding

输入嵌入子层将输入标记转换为维度向量d模式 =512在原始 Transformer 模型中使用学习的嵌入。输入嵌入的结构是经典的:

嵌入子层的工作方式与其他标准转导模型类似。标记器将句子转换为标记。每个分词器都有自己的方法,但结果是相似的。例如,应用于序列“Transformer 是一种创新的 NLP 模型!”的分词器 将在一种模型中生成以下标记:您会注意到此标记器将字符串规范化为小写并将其截断为子部分。分词器通常会提供一个整数表示,用于嵌入过程。例如:

此时标记化文本中没有足够的信息来进一步研究。必须嵌入标记化的文本。
Transformer 包含一个学习的嵌入子层。许多嵌入方法可以应用于标记化输入。
我选择了 Google 在 2013 年提供的 word2vec 嵌入方法的 skip-gram 架构来说明 Transformer 的嵌入子层。skip-gram 将专注于单词窗口中的中心单词并预测上下文单词。例如,如果 word(i) 是两步窗口中的中心词,skipgram 模型将分析 word(i-2)、word(i-1)、word(i+1) 和 word(i+ 2)。然后窗口将滑动并重复该过程。skip-gram 模型通常包含输入层、权重、隐藏层和包含标记化输入词的词嵌入的输出。
假设我们需要对以下句子进行嵌入:
黑猫坐在沙发上,棕色狗睡在地毯上。
我们将专注于两个词,黑色和棕色。这两个词的词嵌入向量应该是相似的。
因为我们必须生成一个大小为d马德尔 =512对于每个单词,我们将为每个单词获得一个大小为 512 的向量嵌入:单词 black 现在由 512 个维度表示。可以使用其他嵌入方法,并且d模型 可以有更多的维度。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Positional encoding

我们在不知道单词在序列中的位置的情况下输入 Transformer 的这个位置编码函数:

我们不能创建独立的位置向量,这会对 Transformer 的训练速度造成高成本,并使注意力子层的使用变得非常复杂。这个想法是向输入嵌入添加位置编码值,而不是使用额外的向量来描述序列中标记的位置。
我们也知道 Transformer 需要一个固定的大小d马德尔 =512(或模型的其他常数值)对于位置编码函数的输出的每个向量。
如果我们回到我们在词嵌入子层中使用的句子,我们可以看到黑色和棕色可能相似,但它们相距甚远:
黑猫坐在沙发上,棕色狗睡在地毯上。
black 这个词在位置 2,pos=2, 单词 brown 在位置 10 , pos=10.
我们的问题是找到一种方法来为每个单词的词嵌入添加一个值,以便它具有该信息。但是,我们需要为d马德尔 =512方面!对于每个词嵌入向量,我们需要找到一种方法来提供信息给一世在范围内(一世,512)黑色和棕色的词嵌入向量的维度。

有很多方法可以实现这一目标。设计师找到了一种巧妙的方法来使用单位球体来表示具有正弦和余弦值的位置编码,因此这些值将保持很小但非常有用。

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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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