计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP5329

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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”。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写深度学习deep learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写深度学习deep learning代写方面经验极为丰富,各种代写深度学习deep learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的深度学习deep learning及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (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
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP5329

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Conway’s Game of Life on Google Collaboratory

In this next section we are going to explore the Game of Life by John Horton Conway. This simple cellular automation developed in 1970 is attributed to the birth of the computer simulation. While the rules of the simulation are simple the patterns and manifestations it can produce are an incredible testament to its eloquence.

This next exercise will also help us introduce Google Collaboratory or Colab as it is widely known and the term, we will refer to it by. Colab is an excellent platform for performing all forms of machine learning from evolutionary computation to deep learning. It is based on Jupyter notebooks so should be familiar to most Python developers with a notebook background. Furthermore, it is free and provides both CPU and GPU resources we will heavily use later.

  1. Begin the exercise by loading up the exercise
    EDL_2_1_Conways_Game_of_Life.ipynb in your browser. Please refer to appendix A to get details on how to load the code from the GitHub repository to Colab.
  2. After you open the notebook in Colab you will see several text and code cells. We won’t worry about any of the code in this exercise, just the steps on how to use Colab to execute the notebook and explore the results.
  3. Next, select the first code cell in the notebook and click the Run Cell button in the top left or type Ctrl+Enter or Cmd+Enter to run the cell. This will run the code and setup the show_video function to be use later. We employ this function to demonstrate a real-time visual output of the simulation.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Life Simulation as Optimization

In this next scenario, we are going to use our previous simple example and elevate it to perform optimization of an attribute defined on the cells. There are many reasons we may develop simulations for all forms of discovery of behavior, optimization, or enlightenment. For most applications of evolutionary algorithms, our end goal will be to optimize a process, parameters, or structure.

For this next notebook, we extend the attributes in each cell from health to include a new parameter called strength. Our goal will be to optimize the cell strength of our entire population. Strength will be representative of any trait in an organism that makes it successful in its environment. That means in our simple example our goal will be to maximize strength across the entire population.

  1. Open the notebook example EDL_2_3_Simulating_Life_part2.ipynb in your browser. Check appendix $\mathrm{A}$ if you require assistance.
  2. We are using a useful real-time plotting library called LivelossPlot for several examples in this book. This library is intended for plotting training losses for machine and deep learning problems. So, the default graphs present terminology we would use in a DL problem but nonetheless, it will work perfectly fine for needs. The code below demonstrates installing the package and importing the PlotLosses class.
  3. The bulk of the code in this example is shared from the previous and as such we will just look at the differences. Starting with the first cell we can see a few changes in the functions that define the life simulation shown below. The big change here is that we now use the new strength parameter to derive the cell’s health.
  4. Likewise, the reproduction and death functions have been modified to not pick random cells to reproduce or die. Instead, the new functions determine if a cell reproduces or dies based on the health attribute. Notice the addition of 2 new parameters, reproduction bounds and death bounds. These new parameters control at what health level a cell can reproduce or when it should die.
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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|Conway’s Game of Life on Google Collaboratory

在下一节中,我们将探索 John Horton Conway 的生命游戏。1970 年开发的这种简单的细胞自动化归功于计算机模拟的诞生。虽然模拟的规则很简单,但它可以产生的模式和表现形式令人难以置信地证明了它的口才。

下一个练习还将帮助我们介绍 Google Collaboratory 或 Colab,因为它广为人知,我们将通过这个术语来引用它。Colab 是执行从进化计算到深度学习的各种形式的机器学习的绝佳平台。它基于 Jupyter 笔记本,因此大多数具有笔记本背景的 Python 开发人员应该很熟悉。此外,它是免费的,并提供我们稍后将大量使用的 CPU 和 GPU 资源。


  1. 通过在浏览器中加载练习 EDL_2_1_Conways_Game_of_Life.ipynb 来开始练习。请参阅附录 A 以获取有关如何将代码从 GitHub 存储库加载到 Colab 的详细信息。
  2. 在 Colab 中打开笔记本后,您将看到几个文本和代码单元格。我们不会担心本练习中的任何代码,只需关注有关如何使用 Colab 执行笔记本并探索结果的步骤。
  3. 接下来,选择笔记本中的第一个代码单元格,然后单击左上角的“运行单元格”按钮或键入 Ctrl+Enter 或 Cmd+Enter 来运行该单元格。这将运行代码并设置 show_video 函数以供稍后使用。我们使用此功能来演示模拟的实时视觉输出。

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Life Simulation as Optimization

在下一个场景中,我们将使用我们之前的简单示例并将其提升以执行对单元格上定义的属性的优化。我们可能会为各种形式的行为发现、优化或启发开发模拟,原因有很多。对于进化算法的大多数应用,我们的最终目标将是优化过程、参数或结构。

对于下一个笔记本,我们将每个单元格中的属性从 health 扩展为包括一个名为 strength 的新参数。我们的目标是优化我们整个人群的细胞强度。力量将代表有机体中使其在其环境中成功的任何特征。这意味着在我们的简单示例中,我们的目标将是最大化整个人口的力量。

  1. 在浏览器中打开笔记本示例 EDL_2_3_Simulating_Life_part2.ipynb。检查附录一种如果您需要帮助。
  2. 对于本书中的几个示例,我们使用了一个名为 LivelossPlot 的有用实时绘图库。该库旨在绘制机器和深度学习问题的训练损失。因此,默认图表提供了我们将在 DL 问题中使用的术语,但尽管如此,它仍然可以很好地满足需要。下面的代码演示了安装包和导入 PlotLosses 类。
  3. 此示例中的大部分代码与之前的代码相同,因此我们将只查看不同之处。从第一个单元格开始,我们可以看到定义如下所示的生命模拟的函数发生了一些变化。这里最大的变化是我们现在使用新的强度参数来推导细胞的健康状况。
  4. 同样,繁殖和死亡功能已被修改为不选择随机细胞进行繁殖或死亡。相反,新函数根据健康属性确定细胞是繁殖还是死亡。注意添加了 2 个新参数,即繁殖界限和死亡界限。这些新参数控制细胞可以在什么健康水平下繁殖或何时死亡。
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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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EXCEL代写深度学习代写
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