计算机代写|神经网络代写neural networks代考|DAT111
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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|LMA with Multiple Outputs
Some implementations of the LMA algorithm only support a single output neuron. This is primarily because the LMA algorithm has its roots in mathematical function approximation. In mathematics, functions typically only return a single value. As a result, there is not a great deal of information on support for multiple neurons.
Support for multiple output neurons involves simply summing each cell of the Hessian as the additional output neurons are calculated. It is as if you calculated a separate Hessian matrix for each output neuron, and then summed the Hessian matrices together. This is the approach that Encog uses, and it leads to very fast convergence times.
One important aspect to consider with multiple outputs is that not every connection will be used. Depending on which output neuron you are currently calculating for, there will be unused connections for the other output neurons. It is very important that the partial derivative for each of these unused connections be set to zero when the other output neuron is being calculated for.
For example, consider a neural network that has two output neurons and three hidden neurons. Each of these two output neurons would have a total of four connections from the hidden layer. There would be three from the three hidden neurons, and a fourth for the bias neuron. This segment of the neural network would look like Figure 7.2.
Here we are calculating output neuron one. Notice that there are also four connections for output neuron two? It is critical that the derivatives of the four connections to output neuron two calculate to zero when output neuron one is calculated. If this process is not followed, the Hessian will not work for multiple outputs.
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Overview of the LMA Process
So far, we have only seen the math behind LMA. LMA must be part of an algorithm for it to be effective. The LMA process can be summarized in the following steps:
Calculate the first derivative of output of the neural networ
Calculate the Hessian
Calculate the gradients of the error (ESS) with respect to er
Either set lambda to a low value (first iteration) or the lat
Save the weights of the neural network
Calculate delta weight based on the lambda, gradients and He:
Apply the deltas to the weights and evaluate error
If error has improved, end the iteration
If error has not improved increase lambda (up to a max lambdi
As you can see, the process for LMA revolves around setting the lambda value low and then slowly increasing it if the error rate does not improve. It is important to save the weights at each change in lambda so that they can be restored if the error does not improve.
神经网络代写
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|LMA with Multiple Outputs
LMA算法的一些实现只支持单个输出神经元。这主要是因为LMA算法植根于数学函数近似。在数学中，函数通常只返回一个值。因此，关于支持多神经元的信息并不多。
对多个输出神经元的支持包括简单地将Hessian的每个细胞相加作为额外输出神经元的计算。这就好像你为每个输出神经元计算了一个单独的Hessian矩阵，然后把这些Hessian矩阵加在一起。这就是Encog使用的方法，它带来了非常快的收敛时间。
使用多个输出需要考虑的一个重要方面是，并非每个连接都将被使用。根据您当前计算的输出神经元，其他输出神经元将有未使用的连接。在计算另一个输出神经元时，将这些未使用的连接的偏导数设置为零是非常重要的。
例如，考虑一个具有两个输出神经元和三个隐藏神经元的神经网络。这两个输出神经元中的每一个都有来自隐藏层的四个连接。其中三个来自隐藏神经元，第四个来自偏差神经元。神经网络的这一部分看起来像图7.2。
这里我们计算输出神经元1。注意到输出神经元2也有4个连接?当计算输出神经元1时，输出神经元2的四个连接的导数计算为零是至关重要的。如果不遵循此过程，则Hessian将无法用于多个输出。
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Overview of the LMA Process
到目前为止，我们只看到了LMA背后的数学。LMA必须是算法的一部分才能有效。LMA过程可概括为以下步骤:
计算神经网络输出的一阶导数
计算黑森系数
计算误差(ESS)相对于er的梯度
将lambda设置为低值(第一次迭代)或后期
保存神经网络的权值
根据lambda、gradients和He计算delta权值:
将delta应用于权重并评估误差
如果错误得到改善，则结束迭代
如果错误没有改善，增加lambda(到最大lambda)
正如您所看到的，LMA的过程围绕着将lambda值设置得较低，然后在错误率没有改善的情况下慢慢增加它。重要的是保存每次更改lambda时的权重，以便在错误没有改善的情况下可以恢复它们。
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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。