机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS4650

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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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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The rise of the Transformer: Attention Is All You Need

In December 2017, Vaswani et al. published their seminal paper, Attention Is All You Need. They performed their work at Google Research and Google Brain. I will refer to the model described in Attention Is All You Need as the “original Transformer model” throughout this chapter and book.

In this section, we will look at the Transformer model they built from the outside. In the following sections, we will explore what is inside each component of the model.
The original Transformer model is a stack of 6 layers. The output of layer $l$ is the input of layer $l+1$ until the final prediction is reached. There is a 6-layer encoder stack on the left and a 6-layer decoder stack on the right:

On the left, the inputs enter the encoder side of the Transformer through an attention sub-layer and FeedForward Network (FFN) sub-layer. On the right, the target outputs go into the decoder side of the Transformer through two attention sub-layers and an FFN sub-layer. We immediately notice that there is no RNN, LSTM, or CNN. Recurrence has been abandoned.
Attention has replaced recurrence, which requires an increasing number of operations as the distance between two words increases. The attention mechanism is a “word-to-word” operation. The attention mechanism will find how each word is related to all other words in a sequence, including the word being analyzed itself. Let’s examine the following sequence:

The attention mechanism will provide a deeper relationship between words and produce better results.
For each attention sub-layer, the original Transformer model runs not one but eight attention mechanisms in parallel to speed up the calculations. We will explore this architecture in the following section, The encoder stack. This process is named “multihead attention, ” providing:

  • A broader in-depth analysis of sequences
  • The preclusion of recurrence reducing calculation operations
  • The implementation of parallelization, which reduces training time
  • Each attention mechanism learns different perspectives of the same input sequence

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The encoder stack

The layers of the encoder and decoder of the original Transformer model are stacks of layers. Each layer of the encoder stack has the following structure:

The original encoder layer structure remains the same for all of the $N=6$ layers of the Transformer model. Each layer contains two main sub-layers: a multi-headed attention mechanism and a fully connected position-wise feedforward network.
Notice that a residual connection surrounds each main sub-layer, Sublayer $(x)$, in the Transformer model. These connections transport the unprocessed input $x$ of a sublayer to a layer normalization function. This way, we are certain that key information such as positional encoding is not lost on the way. The normalized output of each layer is thus:
LayerNormalization $(x+$ Sublayer $(x))$
Though the structure of each of the $N=6$ layers of the encoder is identical, the content of each layer is not strictly identical to the previous layer.
For example, the embedding sub-layer is only present at the bottom level of the stack. The other five layers do not contain an embedding layer, and this guarantees that the encoded input is stable through all the layers.

Also, the multi-head attention mechanisms perform the same functions from layer 1 to 6 . However, they do not perform the same tasks. Each layer learns from the previous layer and explores different ways of associating the tokens in the sequence. It looks for various associations of words, just like how we look for different associations of letters and words when we solve a crossword puzzle.
The designers of the Transformer introduced a very efficient constraint. The output of every sub-layer of the model has a constant dimension, including the embedding layer and the residual connections. This dimension is $d_{\text {madd }}$ and can be set to another value depending on your goals. In the original Transformer architecture, $d_{\text {madel }}=512$.

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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The rise of the Transformer: Attention Is All You Need

2017 年 12 月,Vaswani 等人。发表了他们的开创性论文,Attention Is All You Need。他们在 Google Research 和 Google Brain 开展工作。在本章和本书中,我将把 Attention Is All You Need 中描述的模型称为“原始 Transformer 模型”。

在本节中,我们将从外部看他们构建的 Transformer 模型。在以下部分中,我们将探讨模型的每个组件内部的内容。
原始的 Transformer 模型是 6 层的堆栈。层的输出l是层的输入l+1直到达到最终的预测。左侧有 6 层编码器堆栈,右侧有 6 层解码器堆栈:

在左侧,输入通过注意力子层和前馈网络 (FFN) 子层进入 Transformer 的编码器端。在右侧,目标输出通过两个注意力子层和一个 FFN 子层进入 Transformer 的解码器端。我们立即注意到没有 RNN、LSTM 或 CNN。已放弃复发。
注意力已经取代了递归,随着两个词之间距离的增加,这需要越来越多的操作。注意力机制是一种“逐字逐句”的操作。注意力机制将发现每个单词如何与序列中的所有其他单词相关,包括被分析的单词本身。让我们检查以下序列:

注意力机制将提供更深层次的词之间的关系并产生更好的结果。
对于每个注意力子层,原始的 Transformer 模型并行运行不是一个而是八个注意力机制以加快计算速度。我们将在下面的编码器堆栈部分探索这种架构。这个过程被称为“多头注意力”,提供:

  • 对序列进行更广泛的深入分析
  • 排除递归减少计算操作
  • 并行化的实现,减少了训练时间
  • 每个注意力机制学习相同输入序列的不同视角

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The encoder stack

原始 Transformer 模型的编码器和解码器的层是层的堆栈。编码器堆栈的每一层具有以下结构:

原始编码器层结构对于所有ñ=6Transformer 模型的层。每层包含两个主要子层:多头注意力机制和完全连接的位置前馈网络。
请注意,剩余连接围绕每个主要子层,子层(X),在变压器模型中。这些连接传输未处理的输入X子层到层归一化函数。这样,我们可以确定位置编码等关键信息不会在途中丢失。因此,每一层的归一化输出为:
LayerNormalization(X+子层(X))
虽然每个结构ñ=6编码器的层是相同的,每一层的内容与前一层并不严格相同。
例如,嵌入子层仅存在于堆栈的底层。其他五层不包含嵌入层,这保证了编码输入在所有层中都是稳定的。

此外,多头注意力机制从第 1 层到第 6 层执行相同的功能。但是,它们不执行相同的任务。每一层都从前一层学习,并探索在序列中关联标记的不同方式。它寻找各种单词的关联,就像我们在解决填字游戏时寻找不同的字母和单词关联一样。
Transformer 的设计者引入了一个非常有效的约束。模型的每个子层的输出都有一个恒定的维度,包括嵌入层和残差连接。这个维度是d疯狂 并且可以根据您的目标设置为另一个值。在最初的 Transformer 架构中,d马德尔 =512.

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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。

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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。

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