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If prior experience is a seriously fallible guide, learning cannot consist solely or even primarily of accumulating experiences, finding regularities therein and projecting those regularities onto the future. To successfully deal with thoroughgoing change, human beings need the ability to override the imperatives of experience and consider actions other than those suggested by the projection of that experience onto the situation at hand. Given the turbulent character of reality, the evolutionary strategy of relying primarily on learned rather than innate behaviors drove the human species to evolve cognitive mechanisms that override prior experience. This is the main theme of this book, so it deserves a label and an explicit statement:
The Deep Learning Hypothesis
In the course of shifting the basis for action from innate structures to acquired knowledge and skills, human beings evolved cognitive processes and mechanisms that enable them to suppress their experience and override its imperatives for action.
The Deep Learning Hypothesis does not deny the existence of cognitive mechanisms that operate on the basis of experience. Inductive learning works in tight contexts and people obviously do possess the processes for encoding episodic information into memory, inductive reasoning, projection and planning that are described in cognitive psychology textbooks. The type of learning supported by those processes generates new knowledge that is consistent with what was known before. Borrowing a useful term from logicians, I refer to such additive cognitive growth as monotonic.
The claim of the Deep Learning Hypothesis is that monotonic learning is at most half the story. The other half describes how we abandon, override, reject, retract or suppress knowledge that we had previously accepted as valid in order to track a constantly shifting and fundamentally unpredictable environment and thereby indirectly create mental space for alternative or even contradictory concepts, beliefs, ideas and strategies. A complete theory of human learning must complement inductive mechanisms with a second set of non-monotonic learning mechanisms that allow experience to be overruled.
The hypothesis that we possess cognitive mechanisms for overriding the imperatives of the past does not imply that doing so is effortless. Everyday life requires a balance between projecting and overriding past experience – what philosopher Thomas S. Kuhn has called “the essential tension” – and there is no reason to believe that evolution provided us with a perfect solution to this balancing problem. ${ }^{53}$ To explain cognitive change is to explain both the possibility and difficulty of non-monotonic change.
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Psychology is the science of mind. Nevertheless, some psychologists have tried to replace the task of describing how the mind works by the task of describing something else. Different schools of thought have proposed different replacements.
According to the phenomenological approach, to describe mind is to describe subjective experience; that is, to state what a person is consciously perceiving, feeling, remembering and thinking. ${ }^6$ Once the contents of consciousness have been described, there is yet more to say, but what is left to say falls within the scope of neuroscience. Phenomenologists do not deny mind but limit its scope. Psychology’s responsibilities end at the edge of consciousness; the rest is neurons.
The emphasis on subjective experience is useful. Cognitive processes are expressed in subjective experience as well as in action and discourse. For example, we are all familiar with the frustration of trying to recall a name or a fact that refuses to be recalled, the elation associated with a sudden insight into a recalcitrant problem and the satisfaction of performing a complex skill thoroughly mastered. If psychology is to be a tool for understanding ourselves, our theories must explain the flow of subjective experiences as well as the streams of action and discourse.
But basic facts about cognition reveal as fallacious the idea that the mind can be reduced to nothing but subjective experience. Consider trying to recall a name, failing to do so but spontaneously succeeding a short while later. There cannot be a phenomenological explanation of this type of cognitive event. The subjective experience consists of the effort to recall, the blank mind that accompanies failure to recall and the slight surprise and relief of tension that accompanies the subsequent success. But this remains a description, not an explanation. The process that produces these conscious experiences – retrieval from long-term memory – is not itself conscious. An account of the subjective experiences, no matter how accurate, does not suffice to explain the regularities associated with retrieval failures, tip-of-the-tongue feelings and similar mental events. ${ }^7$ This and many other observations force the conclusion that there are mental processes that are not conscious. The weakness of the phenomenological approach does not lie in its descriptions of conscious experiences but in the unwarranted add-on claim that there is nothing but conscious experience for a psychologist to describe.
深度学习代写
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如果以前的经验是一个严重不可靠的向导，学习就不可能完全或主要是积累经验，从中发现规律，并把这些规律投射到未来。为了成功地应对彻底的变化，人类需要一种超越经验的能力，并考虑采取行动，而不是将经验投射到手头的情况中。考虑到现实的动荡特征，主要依靠学习而不是先天行为的进化策略驱使人类进化出超越先前经验的认知机制。这是本书的主题，所以它值得一个标签和一个明确的声明:
深度学习假说
在将行动的基础从先天结构转变为后天知识和技能的过程中，人类进化出了认知过程和机制，使他们能够抑制自己的经验，并超越其行动的必要性。
深度学习假说并不否认以经验为基础的认知机制的存在。归纳学习在紧密的环境中起作用，人们显然拥有认知心理学教科书中描述的将情景信息编码成记忆、归纳推理、投射和计划的过程。由这些过程支持的学习类型产生了与以前已知的一致的新知识。借用逻辑学家的一个有用术语，我把这种附加的认知增长称为单调的。
深度学习假说的主张是，单调学习最多只是故事的一半。另一半描述了我们如何放弃、推翻、拒绝、撤回或压制我们之前认为有效的知识，以跟踪不断变化和根本不可预测的环境，从而间接地为替代甚至矛盾的概念、信仰、想法和策略创造心理空间。一个完整的人类学习理论必须用第二套非单调学习机制来补充归纳机制，这种机制允许经验被推翻。
假设我们拥有超越过去命令的认知机制，并不意味着这样做是毫不费力的。日常生活需要在投射和超越过去的经验之间取得平衡——哲学家托马斯·s·库恩称之为“本质张力”——没有理由相信进化为我们提供了一个完美的解决这个平衡问题的办法。${}^{53}$解释认知变化就是同时解释非单调变化的可能性和难度。
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心理学是关于心理的科学。然而，一些心理学家试图用描述其他事物的任务来取代描述大脑如何工作的任务。不同的思想流派提出了不同的替代方案。
根据现象学方法，描述心灵就是描述主观经验;也就是说，陈述一个人有意识地感知、感觉、记忆和思考的东西。{}^6$一旦意识的内容被描述了，还有更多的东西要讲，但剩下的东西属于神经科学的范围。现象学家并不否认精神，而是限制它的范围。心理学的责任止于意识的边缘;剩下的是神经元。
强调主观经验是有用的。认知过程既表现在主观经验中，也表现在行动和话语中。例如，我们都熟悉试图回忆起一个名字或一件拒绝回忆的事实时的挫败感，突然洞察到一个难以解决的问题时的兴高采烈，以及完全掌握一项复杂技能时的满足感。如果心理学要成为理解我们自己的工具，我们的理论就必须解释主观经验的流动以及行动和话语的流动。
但是关于认知的基本事实表明，认为心灵只能归结为主观经验的观点是错误的。试想一下，试着回忆一个名字，失败了，但过了一会儿就自然而然地记起来了。这类认知事件不可能有现象学的解释。主观体验包括努力回忆，回忆失败时大脑一片空白，以及随后成功时的些许惊喜和紧张的缓解。但这只是一种描述，而不是一种解释。产生这些有意识体验的过程——从长期记忆中提取——本身并不是有意识的。对主观体验的描述，无论多么准确，都不足以解释与检索失败、舌尖感觉和类似心理事件相关的规律。这一点和许多其他的观察结果使我们得出这样的结论:存在着非意识的心理过程。现象学方法的弱点不在于它对意识经验的描述，而在于它毫无根据的附加主张，即除了意识经验之外，心理学家没有别的东西可以描述。
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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。