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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写神经网络neural networks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。我们的专家在代写神经网络neural networks代写方面经验极为丰富，各种代写神经网络neural networks相关的作业也就用不着说。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Looking at the Weights

In previous chapters, we looked at the weights of a neural network as an array of numbers. You can’t typically glance at a weight array and see any sort of meaningful pattern. However, if the weights are represented graphically, patterns begin to emerge.

One common way to view the weights of a neural network is using a special type of chart called a histogram. You’ve probably seen histograms many times before – a histogram is a chart made up of vertical bars that count the number of occurrences in a population. Figure 6.1 is a histogram showing the popularity of operating systems. The $y$-axis shows the number of occurrences of each of the groups in the x-axis.

We can use a histogram to look at the weights of a neural network. You can typically tell a trained from an untrained neural network by looking at this histogram. Figure 6.2 shows a trained neural network.

A neural network histogram uses the same concept as the operating system histogram shown earlier. The y-axis specifies how many weights fell into the ranges specified by the numbers on the x-axis. This allows you to see the distribution of the weights.

Most trained neural networks will look something like the above chart. Their weights will be very tightly clustered around zero. A trained neural network will typically look like a very narrow Gaussian curve.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Range Randomization

In the last section, we saw what a trained neural network looks like in a weight histogram. Untrained neural networks can have a variety of appearances. The appearance of the weight histogram will be determined by the weight initialization method used.

Range randomization produces a very simple looking chart. The more weights there are, the flatter the top will be. This is because the random number generator should give you an even distribution of numbers. If you are randomizing to the range of -1 to 1 , you would expect to have approximately the same number of weights above zero as below.

Using Nguyen-Widrow
We will now look at the Nguyen-Widrow weight initialization method. The Nguyen-Widrow method starts out just like the range randomized method. Random values are chosen between -0.5 and +0.5 . However, a special algorithm is employed to modify the weights. The histogram of a NguyenWidrow weight initialization looks like Figure 6.4.

As you can see, the Nguyen-Widrow initialization has a very distinctive pattern. There is a large distribution of weights between -0.5 and 0.5 . It gradually rises and then rapidly falls off to around -3.0 and +3.0 .
Performance of Nguyen-Widrow
You may be wondering how much advantage there is to using NguyenWidrow. Take a look at the average number of training iterations needed to train a neural network initialized by range randomization and Nguyen-Widrow.
Average iterations needed (lower is better)
Range random: 502.86
Nguyen-Widrow: 454,88
As you can see from the above information, the Nguyen-Widrow outperforms the range randomizer.

神经网络代写

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

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
$ $

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|C alculating the Individual Gradients

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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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。

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
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

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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
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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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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。

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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。

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计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Other Error Calculation Methods

Though MSE is the most common method of calculating global error, it is not the only method. In this section, we will look at two other global error calculation methods.
Sum of Squares Error
The sum of squares method (ESS) uses a similar formula to the MSE error method. However, ESS does not divide by the number of elements. As a result, the ESS is not a percent. It is simply a number that is larger depending on how severe the error is. Equation 2.3 shows the MSE error formula.
Equation 2.3: Sum of Squares Error
$$
\mathrm{ESS}=\frac{1}{2} \sum_v E^2
$$
As you can see above, the sum is not divided by the number of elements. Rather, the sum is simply divided in half. This results in an error that is not a percent, but instead a total of the errors. Squaring the errors eliminates the effect of positive and negative errors.

Some training methods require that you use ESS. The Levenberg Marquardt Algorithm (LMA) requires that the error calculation method be ESS. LMA will be covered in Chapter 7, “LMA Training”.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Calculating the Slope of a Line

The slope of a line is a numerical quality of a line that tells you the direction and steepness of a line. In this section, we will see how to calculate the slope of a straight line. In the next section, we will find out how to calculate the slope of a curved line at a single point.

The slope of a line is defined as the “rise” over the “run”, or the change in $\mathbf{y}$ over the change in $\mathbf{x}$. The slope of a line can be written in the form of Equation 3.1.
Equation 3.1: The Slope of a Straight Line
$$
m=\frac{\Delta y}{\Delta r}=\frac{v_2-v_1}{x_2-x_1}
$$
This can be visualized graphically as in Figure 3.1.

We could easily calculate the slope of the above line using Equation 3.1. Filling in the numbers for the two points we have on the line produces the following:
$$
(8-3) /(6-1)=1
$$
The slope of this line is one. This is a positive slope. When a line has a positive slope, it goes up left to right. When a line has a negative slope, it goes down left to right. When a line is horizontal, the slope is 0 , and when the line is vertical, the slope is undefined. Figure 3.2 shows several slopes for comparison.

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Other Error Calculation Methods

虽然MSE是计算全局误差最常用的方法，但它并不是唯一的方法。在本节中，我们将研究另外两种全局误差计算方法。
平方和误差
平方和方法(ESS)使用与MSE误差方法相似的公式。但是，ESS不除以元素的数量。因此，ESS不是百分之一。它只是一个数字，根据误差的严重程度而变大。MSE误差公式如式2.3所示。
式2.3:平方和误差
$$
\mathrm{ESS}=\frac{1}{2} \sum_v E^2
$$
如上所示，总和没有除以元素的数量。相反，这笔钱被简单地分成两半。这将导致错误不是百分比，而是错误总数。误差的平方消除了正误差和负误差的影响。

有些培训方法要求您使用ESS。Levenberg Marquardt算法(LMA)要求误差计算方法为ESS。LMA将在第7章“LMA培训”中介绍。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Calculating the Slope of a Line

一条线的斜率是一条线的数值性质，它告诉你一条线的方向和陡度。在本节中，我们将看到如何计算直线的斜率。在下一节中，我们将了解如何计算曲线在单点处的斜率。

直线的斜率定义为“上升”除以“下降”，或者$\mathbf{y}$的变化量除以$\mathbf{x}$的变化量。直线的斜率可以用公式3.1表示。
方程3.1:直线的斜率
$$
m=\frac{\Delta y}{\Delta r}=\frac{v_2-v_1}{x_2-x_1}
$$
如图3.1所示。

我们可以很容易地用公式3.1计算出上述直线的斜率。将直线上的两个点的数字填上，结果如下:
$$
(8-3) /(6-1)=1
$$
这条线的斜率是1。这是正斜率。当直线斜率为正时，它从左到右向上。当直线斜率为负时，它从左到右向下。当一条线是水平的，斜率为0，当这条线是垂直的，斜率没有定义。图3.2显示了几个斜率进行比较。

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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。

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如果你也在 怎样代写神经网络neural networks这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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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我们提供的神经网络neural networks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
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Traditional Graph Embedding

Traditional graph embedding methods are originally studied as dimension reduction techniques. A graph is usually constructed from a feature represented data set, like image data set. As mentioned before, graph embedding usually has two goals, i.e. reconstructing original graph structures and support graph inference. The objective functions of traditional graph embedding methods mainly target the goal of graph reconstruction.

Specifically, Tenenbaum et al (2000) first constructs a neighborhood graph $G$ using connectivity algorithms such as $K$ nearest neighbors (KNN). Then based on $G$, the shortest path between different data can be computed. Consequently, for all the $N$ data entries in the data set, we have the matrix of graph distances. Finally, the classical multidimensional scaling (MDS) method is applied to the matrix to obtain the coordinate vectors. The representations learned by Isomap approximately preserve the geodesic distances of the entry pairs in the low-dimensional space. The key problem of Isomap is its high complexity due to the computing of pair-wise shortest pathes. Locally linear embedding (LLE) (Roweis and Saul, 2000) is proposed to eliminate the need to estimate the pairwise distances between widely separated entries. LLE assumes that each entry and its neighbors lie on or close to a locally linear patch of a mainfold. To characterize the local geometry, each entry can be reconstructed from its neighbors. Finally, in the low-dimensional space, LLE constructs a neighborhood-preserving mapping based on locally linear reconstruction. Laplacian eigenmaps (LE) (Belkin and Niyogi, 2002) also begins with constructing a graph using $\varepsilon$-neighborhoods or $\mathrm{K}$ nearest neighbors. Then the heat kernel (Berline et al, 2003) is utilized to choose the weight of two nodes in the graph. F1nally, the node representations can be obtained by based on the Laplacian matrix regularization. Furthermore, the locality preserving projection (LPP) (Berline et al, 2003), a linear approximation of the nonlinear LE, is proposed.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Structure Preserving Graph Representation Learning

Graph structures can be categorized into different groups that present at different granularities. The commonly exploited graph structures in graph representation learning include neighborhood structure, high-order node proximity and graph communities.

How to define the neighborhood structure in a graph is the first challenge. Based on the discovery that the distribution of nodes appearing in short random walks is similar to the distribution of words in natural language, DeepWalk (Perozzi et al, 2014) employs the random walks to capture the neighborhood structure. Then for each walk sequence generated by random walks, following Skip-Gram, DeepWalk aims to maximize the probability of the neighbors of a node in a walk sequence. Node2vec defines a flexible notion of a node’s graph neighborhood and designs a second order random walks strategy to sample the neighborhood nodes, which can smoothly interpolate between breadth-first sampling (BFS) and depth-first sampling (DFS). Besides the neighborhood structure, LINE (Tang et al, 2015b) is proposed for large scale network embedding. which can preserve the first and second order proximities. The first order proximity is the observed pairwise proximity between two nodes. The second order proximity is determined by the similarity of the “contexts” (neighbors) of two nodes. Both are important in measuring the relationships beetween two nodess. Essentially, LINE is based on the shallow model, consequently, the representation ability is limited. SDNE (Wang et al, 2016) proposes a deep model for network embedding, which also aims at capturing the first and second order proximites. SDNE uses the deep auto-encoder architecture with multiple non-linear layers to preserve the second order proximity. To preserve the first-order proximity, the idea of Laplacian eigenmaps (Belkin and Niyogi, 2002) is adopted. Wang et al (2017g) propose a modularized nonnegative matrix factorization (M-NMF) model for graph representation learning, which aims to preserve both the microscopic structure, i.e., the first-order and second-order proximities of nodes, and the mesoscopic community structure (Girvan and Newman, 2002).

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Traditional Graph Embedding

传统的图嵌入方法最初是作为降维技术来研究的。图形通常由特征表示的数据集（如图像数据集）构建。如前所述，图嵌入通常有两个目标，即重建原始图结构和支持图推理。传统图嵌入方法的目标函数主要针对图重建的目标。

具体来说，Tenenbaum et al (2000) 首先构建了一个邻域图G使用连接算法，例如ķ最近邻（KNN）。然后根据G，可以计算出不同数据之间的最短路径。因此，对于所有ñ数据集中的数据条目，我们有图距离矩阵。最后，将经典的多维缩放（MDS）方法应用于矩阵以获得坐标向量。Isomap 学习的表示近似地保留了低维空间中条目对的测地线距离。Isomap 的关键问题是由于计算成对最短路径而导致的高复杂性。提出了局部线性嵌入 (LLE) (Roweis 和 Saul, 2000)，以消除估计广泛分离的条目之间的成对距离的需要。LLE 假设每个条目及其邻居都位于或靠近主折叠的局部线性补丁。为了表征局部几何，每个条目都可以从它的邻居中重建。最后，在低维空间中，LLE 构建基于局部线性重建的邻域保留映射。拉普拉斯特征图 (LE) (Belkin and Niyogi, 2002) 也是从使用e- 社区或ķ最近的邻居。然后利用热核 (Berline et al, 2003) 来选择图中两个节点的权重。最后，节点表示可以通过基于拉普拉斯矩阵正则化得到。此外，提出了局部保持投影 (LPP) (Berline et al, 2003)，它是非线性 LE 的线性近似。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Structure Preserving Graph Representation Learning

图结构可以分为以不同粒度呈现的不同组。图表示学习中常用的图结构包括邻域结构、高阶节点邻近度和图社区。

如何在图中定义邻域结构是第一个挑战。基于在短随机游走中出现的节点分布与自然语言中的单词分布相似的发现，DeepWalk (Perozzi et al, 2014) 采用随机游走来捕获邻域结构。然后对于随机游走生成的每个游走序列，按照 Skip-Gram，DeepWalk 旨在最大化游走序列中节点的邻居的概率。Node2vec 定义了一个灵活的节点图邻域概念，并设计了一种二阶随机游走策略来对邻域节点进行采样，该策略可以在广度优先采样 (BFS) 和深度优先采样 (DFS) 之间进行平滑插值。除了邻域结构外，还提出了 LINE (Tang et al, 2015b) 用于大规模网络嵌入。它可以保留一阶和二阶近似。一阶接近度是观察到的两个节点之间的成对接近度。二阶接近度由两个节点的“上下文”（邻居）的相似性决定。两者对于测量两个节点之间的关系都很重要。LINE本质上是基于浅层模型的，因此表示能力有限。SDNE (Wang et al, 2016) 提出了一种用于网络嵌入的深度模型，该模型还旨在捕获一阶和二阶近似值。SDNE 使用具有多个非线性层的深度自动编码器架构来保持二阶接近度。为了保持一阶接近，采用了拉普拉斯特征图的思想（Belkin 和 Niyogi，2002）。

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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。

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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。

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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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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。

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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|Representation Learning for Networks

Beyond popular data like images, texts, and sounds, network data is another important data type that is becoming ubiquitous across a large scale of real-world applications ranging from cyber-networks (e.g., social networks, citation networks, telecommunication networks, etc.) to physical networks (e.g., transportation networks, biological networks, etc). Networks data can be formulated as graphs mathematically, where vertices and their relationships jointly characterize the network information. Networks and graphs are very powerful and flexible data formulation such that sometimes we could even consider other data types like images, and texts as special cases of it. For example, images can be considered as grids of nodes with RGB attributes which are special types of graphs, while texts can also be organized into sequential-, tree-, or graph-structured information. So in general, representation learning for networks is widely considered as a promising yet more challenging tasks that require the advancement and generalization of many techniques we developed for images, texts, and so forth. In addition to the intrinsic high complexity of network data, the efficiency of representation learning on networks is also an important issues considering the large-scale of many real-world networks, ranging from hundreds to millions or even billions of vertices. Analyzing information networks plays a crucial role in a variety of emerging applications across many disciplines. For example, in social networks, classifying users into meaningful social groups is useful for many important tasks, such as user search, targeted advertising and recommendations; in communication networks, detecting community structures can help better understand the rumor spreading process; in biological networks, inferring interactions between proteins can facilitate new treatments for diseases. Nevertheless, efficient and effective analysis of these networks heavily relies on good representations of the networks.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Graph Representation Learning: An Introduction

Many complex systems take the form of graphs, such as social networks, biological networks, and information networks. It is well recognized that graph data is often sophisticated and thus is challenging to deal with. To process graph data effectively, the first critical challenge is to find effective graph data representation, that is, how to represent graphs concisely so that advanced analytic tasks, such as pattern discovery, analysis, and prediction, can be conducted efficiently in both time and space.

Traditionally, we usually represent a graph as $\mathscr{G}=(\mathscr{V}, \mathscr{E})$, where $\mathscr{V}$ is a node set and $\mathscr{E}$ is an edge set. For large graphs, such as those with billions of nodes, the traditional graph representation poses several challenges to graph processing and analysis.
(1) High computational complexity. These relationships encoded by the edge set $E$ take most of the graph processing or analysis algorithms either iterative or combinatorial computation steps. For example, a popular way is to use the shortest or average path length between two nodes to represent their distance. To compute such a distance using the traditional graph representation, we have to enumerate many possible paths between two nodes, which is in nature a combinatorial problem. Such methods result in high computational complexity that prevents them from being applicable to large-scale real-world graphs.
(2) Low parallelizability. Parallel and distributed computing is de facto to process and analyze large-scale data. Graph data represented in the traditional way, however, casts severe difficulties to design and implementat of parallel and distributed algorithms. The bottleneck is that nodes in a graph are coupled to each other explicitly reflected by $E$. Thus, distributing different nodes in different shards or servers often causes demandingly high communication cost among servers, and holds back speed-up ratio.

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Networks

除了图像、文本和声音等流行数据之外，网络数据是另一种重要的数据类型，它在从网络网络（例如，社交网络、引文网络、电信网络等）的大规模现实世界应用程序中变得无处不在。 ) 到物理网络（例如，交通网络、生物网络等）。网络数据可以用数学形式表示为图，其中顶点及其关系共同表征网络信息。网络和图是非常强大和灵活的数据公式，因此有时我们甚至可以将图像和文本等其他数据类型视为它的特例。例如，图像可以被认为是具有 RGB 属性的节点网格，这是一种特殊类型的图形，而文本也可以被组织成顺序、树、或图形结构的信息。因此，一般而言，网络表示学习被广泛认为是一项有前途但更具挑战性的任务，需要我们为图像、文本等开发的许多技术的进步和推广。除了网络数据固有的高复杂性之外，考虑到许多现实世界网络的大规模，从数百到数百万甚至数十亿个顶点，网络上表示学习的效率也是一个重要问题。分析信息网络在许多学科的各种新兴应用中起着至关重要的作用。例如，在社交网络中，将用户分类为有意义的社交群体对于许多重要任务很有用，例如用户搜索、有针对性的广告和推荐；在通信网络中，检测社区结构有助于更好地了解谣言传播过程；在生物网络中，推断蛋白质之间的相互作用可以促进疾病的新疗法。然而，对这些网络的有效分析在很大程度上依赖于网络的良好表示。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Graph Representation Learning: An Introduction

许多复杂系统采用图的形式，例如社交网络、生物网络和信息网络。众所周知，图形数据通常很复杂，因此难以处理。为了有效地处理图数据，第一个关键挑战是找到有效的图数据表示，即如何简洁地表示图，以便可以在时间和时间上高效地执行模式发现、分析和预测等高级分析任务。空间。

传统上，我们通常将图表示为G=(在,和)， 在哪里在是一个节点集并且和是一个边集。对于大型图，例如具有数十亿节点的图，传统的图表示对图的处理和分析提出了一些挑战。
(1) 计算复杂度高。这些由边集编码的关系和采用大多数图形处理或分析算法迭代或组合计算步骤。例如，一种流行的方法是使用两个节点之间的最短或平均路径长度来表示它们的距离。为了使用传统的图形表示来计算这样的距离，我们必须枚举两个节点之间的许多可能路径，这本质上是一个组合问题。这样的方法导致高计算复杂性，从而阻止它们适用于大规模的真实世界图。
(2) 并行性低。并行和分布式计算实际上是处理和分析大规模数据。然而，以传统方式表示的图形数据给并行和分布式算法的设计和实现带来了严重的困难。瓶颈是图中的节点相互耦合，显式反映为和. 因此，将不同的节点分布在不同的分片或服务器中往往会导致服务器之间的通信成本很高，并且会阻碍加速比。

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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。

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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。

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。

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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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• (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|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Speech Recognition

Nowadays, speech interfaces or systems have become widely developed and integrated into various real-life applications and devices. Services like Siri ${ }^{1}$, Cortana ${ }^{2}$, and Google Voice Search ${ }^{3}$ have become a part of our daily life and are used by millions of users. The exploration in speech recognition and analysis has always been motivated by a desire to enable machines to participate in verbal human-machine interactions. The research goals of enabling machines to understand human speech, identify speakers, and detect human emotion have attracted researchers’ attention for more than sixty years across several distinct research areas, including but not limited to Automatic Speech Recognition (ASR), Speaker Recognition (SR), and Speaker Emotion Recognition (SER).

Analyzing and processing speech has been a key application of machine learning (ML) algorithms. Research on speech recognition has traditionally considered the task of designing hand-crafted acoustic features as a separate distinct problem from the task of designing efficient models to accomplish prediction and classification decisions. There are two main drawbacks of this approach: First, the feature engineering is cumbersome and requires human knowledge as introduced above; and second, the designed features might not be the best for the specific speech recognition tasks at hand. This has motivated the adoption of recent trends in the speech community towards the utilization of representation learning techniques, which can learn an intermediate representation of the input signal automatically that better fits into the task at hand and hence lead to improved performance. Among all these successes, deep learning-based speech representations play an important role. One of the major reasons for the utilization of representation learning techniques in speech technology is that speech data is fundamentally different from two-dimensional image data. Images can be analyzed as a whole or in patches, but speech has to be formatted sequentially to capture temporal dependency and patterns.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Natural Language Processing

Besides speech recognition, there are many other Natural Language Processing (NLP) applications of representation learning, such as the text representation learning. For example, Google’s image search exploits huge quantities of data to map images and queries in the same space (Weston et al, 2010) based on NLP techniques. In general, there are two types of applications of representation learning in $\mathrm{NLP}$. In one type, the semantic representation, such as the word embedding, is trained in a pre-training task (or directly designed by human experts) and is transferred to the model for the target task. It is trained by using language modeling objective and is taken as inputs for other down-stream NLP models. In the other type, the semantic representation lies within the hidden states of the deep learning model and directly aims for better performance of the target tasks in an end-to-end fashion. For example, many NLP tasks want to semantically compose sentence or document representation, such as tasks like sentiment classification, natural language inference, and relation extraction, which require sentence representation.

Conventional NLP tasks heavily rely on feature engineering, which requires careful design and considerable expertise. Recently, representation learning, especially deep learning-based representation learning is emerging as the most important technique for NLP. First, NLP is typically concerned with multiple levels of language entries, including but not limited to characters, words, phrases, sentences, paragraphs, and documents. Representation learning is able to represent the semantics of these multi-level language entries in a unified semantic space, and model complex semantic dependence among these language entries. Second, there are various NLP tasks that can be conducted on the same input. For example, given a sentence, we can perform multiple tasks such as word segmentation, named entity recognition, relation extraction, co-reference linking, and machine translation. In this case, it will be more efficient and robust to build a unified representation space of inputs for multiple tasks. Last, natural language texts may be collected from multiple domains, including but not limited to news articles, scientific articles, literary works, advertisement and online user-generated content such as product reviews and social media. Moreover, texts can also be collected from different languages, such as English, Chinese, Spanish, Japanese, etc. Compared to conventional NLP systems which have to design specific feature extraction algorithms for each domain according to its characteristics, representation learning enables us to build representations automatically from large-scale domain data and even add bridges among these languages from different domains. Given these advantages of representation learning for NLP in the feature engineering reduction and performance improvement, many researchers have developed efficient algorithms on representation learning, especially deep learning-based approaches, for NLP.

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Speech Recognition

如今，语音接口或系统已得到广泛开发并集成到各种现实生活中的应用程序和设备中。Siri 等服务1, 小娜2和谷歌语音搜索3已成为我们日常生活的一部分，并被数百万用户使用。语音识别和分析的探索一直是由希望机器参与人机交互的愿望所推动的。60 多年来，使机器能够理解人类语音、识别说话者和检测人类情感的研究目标在多个不同的研究领域吸引了研究人员的关注，包括但不限于自动语音识别 (ASR)、说话人识别 (SR) ) 和说话者情绪识别 (SER)。

分析和处理语音一直是机器学习 (ML) 算法的关键应用。语音识别研究传统上认为设计手工声学特征的任务与设计有效模型以完成预测和分类决策的任务是分开的不同问题。这种方法有两个主要缺点：首先，特征工程很麻烦，需要上面介绍的人类知识；其次，设计的功能可能不是手头特定语音识别任务的最佳选择。这推动了语音社区采用表示学习技术的最新趋势，它可以自动学习输入信号的中间表示，以更好地适应手头的任务，从而提高性能。在所有这些成功中，基于深度学习的语音表示起着重要作用。在语音技术中使用表示学习技术的主要原因之一是语音数据与二维图像数据有根本的不同。图像可以作为一个整体或块进行分析，但语音必须按顺序格式化以捕获时间依赖性和模式。在语音技术中使用表示学习技术的主要原因之一是语音数据与二维图像数据有根本的不同。图像可以作为一个整体或块进行分析，但语音必须按顺序格式化以捕获时间依赖性和模式。在语音技术中使用表示学习技术的主要原因之一是语音数据与二维图像数据有根本的不同。图像可以作为一个整体或块进行分析，但语音必须按顺序格式化以捕获时间依赖性和模式。

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除了语音识别之外，表示学习还有许多其他自然语言处理 (NLP) 应用，例如文本表示学习。例如，Google 的图像搜索利用大量数据基于 NLP 技术在同一空间中映射图像和查询（Weston 等，2010）。一般来说，表示学习有两种类型的应用：ñ大号磷. 在一种类型中，语义表示，例如词嵌入，在预训练任务中进行训练（或由人类专家直接设计），然后转移到目标任务的模型中。它通过使用语言建模目标进行训练，并作为其他下游 NLP 模型的输入。在另一种类型中，语义表示位于深度学习模型的隐藏状态中，直接旨在以端到端的方式更好地执行目标任务。例如，许多 NLP 任务想要在语义上组成句子或文档表示，例如情感分类、自然语言推理和关系提取等任务，这些任务都需要句子表示。

传统的 NLP 任务严重依赖于特征工程，这需要仔细的设计和丰富的专业知识。最近，表示学习，尤其是基于深度学习的表示学习正在成为 NLP 最重要的技术。首先，NLP 通常关注多层次的语言条目，包括但不限于字符、单词、短语、句子、段落和文档。表示学习能够在统一的语义空间中表示这些多级语言条目的语义，并对这些语言条目之间的复杂语义依赖关系进行建模。其次，可以在相同的输入上执行各种 NLP 任务。例如，给定一个句子，我们可以执行分词、命名实体识别、关系提取、共指链接等多项任务，和机器翻译。在这种情况下，为多个任务构建一个统一的输入表示空间将更加高效和稳健。最后，可以从多个领域收集自然语言文本，包括但不限于新闻文章、科学文章、文学作品、广告和在线用户生成的内容，例如产品评论和社交媒体。此外，还可以从不同的语言中收集文本，例如英语、中文、西班牙语、日语等。与传统的 NLP 系统必须根据每个领域的特征设计特定的特征提取算法相比，表示学习使我们能够构建从大规模域数据中自动表示，甚至在来自不同域的这些语言之间添加桥梁。

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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。

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