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神经网络，也被称为人工神经网络（ANN）或模拟神经网络（SNN），是机器学习的一个子集，是深度学习算法的核心。它们的名称和结构受到人脑的启发，模仿了生物神经元相互之间的信号方式。
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计算机代写|神经网络代写neural networks代考|C alculating th e N o d e D eltas
The first step is to calculate a constant value for every node, or neuron, in the neural network. We will start with the output nodes and work our way backwards through the neural network – this is where the term, backpropagation, comes from. We initially calculate the errors for the output neurons and propagate these errors backwards through the neural network.
The value that we will calculate for each node is called the node delta. The term, layer delta, is also sometimes used to describe this value. Layer delta describes the fact that these deltas are calculated one layer at a time. The method for calculating the node deltas differs depending on whether you are calculating for an output or interior node. The output neurons are, obviously, all output nodes. The hidden and input neurons are the interior nodes. The equation to calculate the node delta is provided in Equation 4.1.
Equation 4.1: Calculating the Node Deltas
$$
\delta_i= \begin{cases}-E f_i^{\prime}, & , \text { output nodes } \ f_i^{\prime} \sum_k \omega_{h i} \delta_k & , \text { interier nodes }\end{cases}
$$
We will calculate the node delta for all hidden and non-bias neurons. There is no need to calculate the node delta for the input and bias neurons. Even though the node delta can easily be calculated for input and bias neurons using the above equation, these values are not needed for the gradient calculation. As you will soon see, gradient calculation for a weight only looks at the neuron that the weight is connected to. Bias and input neurons are only the beginning point for a connection. They are never the end point.
We will begin by using the formula for the output neurons. You will notice that the formula uses a value $\mathbf{E}$. This is the error for this output neuron. You can see how to calculate $\mathbf{E}$ from Equation 4.2.
Equation 4.2: The Error Function
$$
E=(a-i)
$$
You may recall a similar equation to Equation 2.1 from Chapter 2. This is the error function. Here, we subtract the ideal from the actual. For the neural network provided in Figure 4.2, this can be written like this:
$$
E=0.75-1.00=-0.25
$$
Now that we have $\mathbf{E}$, we can calculate the node delta for the first (and only) output node. Filling in Equation 4.1, we get the following:
$$
-(-0.25) * d A(1.1254)=0.185 * 0.25=0.05
$$
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|C alculating the Individual Gradients
We can now calculate the individual gradients. Unlike the node deltas, only one equation is used to calculate the actual gradient. A gradient is calculated using Equation 4.5.
Equation 4.5: Individual Gradient
$$
\frac{\partial E}{\partial w_{(i k)}}=\delta_k \cdot o_j
$$
The above equation calculates the partial derivative of the error (E) with respect to each individual weight. The partial derivatives are the gradients. Partial derivatives were discussed in Chapter 3. To determine an individual gradient, multiply the node delta for the target neuron by the weight from the source neuron. In the above equation, $\mathbf{k}$ represents the target neuron and $\mathbf{i}$ represents the source neuron.
To calculate the gradient for the weight from $\mathbf{H 1}$ to $\mathbf{O 1}$, the following values would be used:
$$
\begin{aligned}
& \text { output }(\mathrm{h} 1) * \text { nodeDe1ta (o1) } \
& (0.37 * 0.05)=0.01677
\end{aligned}
$$
It is important to note that in the above equation, we are multiplying by the output of hidden 1 , not the sum. When dealing directly with a derivative you should supply the sum. Otherwise, you would be indirectly applying the activation function twice. In the above equation, we are not dealing directly with the derivative, so we use the regular node output. The node output has already had the activation function applied.
Once the gradients are calculated, the individual positions of the weights no longer matter. We can simply think of the weights and gradients as single dimensional arrays. The individual training methods that we will look at will treat all weights and gradients equally. It does not matter if a weight is from an input neuron or an output neuron. It is only important that the correct weight is used with the correct gradient. The ordering of these weight and gradient arrays is arbitrary. However, Encog uses the following order for the above neural network:
Weight/Gradient 0 : Hidden $1 \rightarrow$ Output 1
Weight/Gradient 1 : Hidden $2 \rightarrow$ Output 1
Weight/Gradient 2 : Bias $2 \rightarrow$ Output 1
Weight/Gradient 3 : Input $1 \rightarrow$ Hidden 1
Weight/Gradient 4 : Input $2 \rightarrow$ Hidden 1
Weight/Gradient 5 : Bias $1->$ Hidden 1
Weight/Gradient 6 : Input $1->$ Hidden 2
Weight/Gradient 7 : Input $2 \rightarrow$ Hidden 2
Weight/Gradient $8:$ Bias $1 \rightarrow$ Hidden 2
Weight/Gradient D: Hidden 1 -> Output 1
Weight/Gradient 1: Hidden 2 -> Output 1
Weight/Gradient 2: Bias $2 \rightarrow$ Output 1
Weight/Gradient 3 : Input $1 \rightarrow$ Hidden 1
Weight/Gradient 4 : Input $2 \rightarrow$ Hidden 1
Weight/Gradient 5: Bias 1 Hidden 1
Weight/Gradient 6: Input $1->$ Hidden 2
Weight/Gradient 7: Input $2 \rightarrow$ Hidden 2
Weight/Gradient 8: Bias $1 \rightarrow$ Hidden 2
神经网络代写
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第一步是为神经网络中的每个节点或神经元计算一个恒定值。我们将从输出节点开始，通过神经网络往回走——这就是反向传播这个术语的由来。我们首先计算输出神经元的误差，并通过神经网络向后传播这些误差。
我们将为每个节点计算的值称为节点增量。术语“层增量”有时也用来描述这个值。层增量描述了这些增量一次计算一层的事实。计算节点增量的方法取决于计算的是输出节点还是内部节点。输出神经元显然是所有的输出节点。隐藏神经元和输入神经元是内部节点。节点delta的计算公式如式4.1所示。
式4.1:计算节点delta
$ $
\delta_i= \begin{cases}-E f_i^{\prime}， &， \text{输出节点}\ f_i^{\prime} \sum_k \omega_{h i} \delta_k &， \text{中间节点}\end{cases}
$ $
我们将计算所有隐藏和无偏差神经元的节点delta。不需要计算输入和偏置神经元的节点delta。尽管使用上述方程可以很容易地计算输入和偏倚神经元的节点delta，但梯度计算不需要这些值。你很快就会看到，权重的梯度计算只关注与该权重相连的神经元。偏差和输入神经元只是连接的起点。它们永远不是终点。
我们将从使用输出神经元的公式开始。您将注意到公式使用了一个值$\mathbf{E}$。这是输出神经元的误差。您可以从公式4.2中看到如何计算$\mathbf{E}$。
式4.2:误差函数
$ $
E =(ⅰ)
$ $
你可能还记得第2章中类似的方程2.1。这是误差函数。这里，我们用实际减去理想。对于图4.2所提供的神经网络，可以这样写:
$ $
E = 0.75 – -1.00 = -0.25
$ $
现在我们有了$\mathbf{E}$，我们可以计算第一个(也是唯一一个)输出节点的节点增量。代入式4.1，可得:
$ $
-(-0.25) * d A(1.1254)=0.185 * 0.25=0.05
$ $
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现在我们可以计算单个梯度了。与节点delta不同，只使用一个方程来计算实际的梯度。梯度由式4.5计算。
方程4.5:个体梯度
$ $
\压裂{\部分E}{\部分w_ {(k)}} = \ delta_k \ cdot o_j
$ $
上面的方程计算误差(E)相对于每个单独的权重的偏导数。偏导数是梯度。第三章讨论偏导数。为了确定单个梯度，将目标神经元的节点增量乘以源神经元的权重。在上式中，$\mathbf{k}$表示目标神经元，$\mathbf{i}$表示源神经元。
要计算从$\mathbf{H 1}$到$\mathbf{O 1}$的权重梯度，将使用以下值:
$ $
开始{对齐}
& \text {output}(\ mathm {h} 1) * \text {nodeDe1ta (o1)} \
& (0.37 * 0.05)=0.01677
结束{对齐}
$ $
重要的是要注意，在上面的等式中，我们乘以隐藏1的输出，而不是总和。当直接处理导数时，应该给出和。否则，您将间接地应用激活函数两次。在上面的方程中，我们没有直接处理导数，所以我们使用常规的节点输出。节点输出已经应用了激活函数。
一旦计算出梯度，权重的单个位置就不再重要了。我们可以简单地把权重和梯度看作是单维数组。我们将看到的个别训练方法将平等地对待所有权重和梯度。权重是来自输入神经元还是输出神经元并不重要。重要的是，正确的权重与正确的梯度一起使用。这些权重和梯度数组的顺序是任意的。然而，Encog对上述神经网络使用以下顺序:
权重/梯度0:隐藏$1 \右箭头$输出1
权重/梯度1:隐藏$2 \右箭头$输出1
权重/梯度2:偏置$2 \右移$输出1
权重/梯度3:输入$1 \右箭头$隐藏1
权重/梯度4:输入$2 \右箭头$隐藏1
权重/梯度5:偏差$1->$隐藏1
权重/梯度6:输入$1->$ Hidden 2
权重/梯度7:输入$2 \右箭头$隐藏2
权重/梯度$8:$ Bias $1 \右箭头$隐藏2
权重/梯度D:隐藏1 ->输出1
权重/梯度1:隐藏2 ->输出1
权重/梯度2:偏置$2 \右移$输出1
权重/梯度3:输入$1 \右箭头
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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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