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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|CS7643 Multi-Task Models

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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|CS7643 Multi-Task Models

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Multi-Task Models

In this section, four types of single-ended MTL speech quality models, based on the models from Chap. 3, are presented. In particular, because it achieved the best results for predicting the overall MOS in Chap. 3, a model with a CNN for per-frame feature calculation, a self-attention block for time-dependency modelling, and an attentionpooling layer for time aggregation are used (CNN-SA-AP model). In the presented MTL models, the location of the transition from shared layers to individual nonshared, task-specific output layers is varied. In the first presented model, merely the output size of the last fully connected layer is changed from one to five, to predict the four dimensions and the overall quality. The next models then incrementally share less and less of the layers, where the last model only shares parts of the $\mathrm{CNN}$ across tasks.

This MTL model presents the maximum possible amount of shared layers by only changing the output size of the model from one to five. The last layer of the pooling block is a fully connected layer which receives the pooled features. Because the pooling layer only aggregates the features without changing the dimensions, the input size to the final fully connected layer is the same as the output size of the time-dependency model (i.e. the value dimension in the case of a self-attention block). The final fully connected layer then maps these pooled features to the target value. Figure 5.1 shows the last fully connected layer for the single-task model (ST) from Chap. 3, where the pooled features are mapped to the overall MOS value. Figure 5.2 shows the last fully connected layer with the additional outputs for the prediction of the speech quality dimension scores, in this case, the final fully connected layer consists of five different linear combinations of the pooled features for each predicted dimension and the overall MOS.

Figure 5.3 gives an overview of the MTL-FC model. The dashed lines represent the feature flow for each of the depicted Mel-spec segments. Each Mel-spec segment is firstly processed by the same $\mathrm{CNN}$. The outputs of the $\mathrm{CNN}$ are then processed by the time-dependency block, where the CNN output of each Mel-spec represents one of the time steps. Finally, the features are aggregated over time by the pooling block. The CNN, time-dependency, and pooling layers are all shared by the five tasks. Only the output size of the model is changed to five. This model is denoted as MTL-FC.

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Fully Connected + Pooling (MTL-POOL)

In this model, the entire pooling block is calculated separately for each dimension. As can be seen in Fig.5.4, the Mel-spec features are calculated by the same CNN and time-dependency block for each dimension. The outputs of each timedependency time step are then the input for five individual pooling blocks that predict the overall MOS and the dimension scores. (only two of the five outputs are displayed for the sake of clarity.) Intuitively it makes sense to separate the pooling layers for the dimension calculation since the temporal perception is different for each quality dimension. For example, a low coloration quality for a short amount of time may not be perceived as annoying as a short interruption in the middle of a sentence. Therefore, short interruptions may be weighted higher by the model than other distortions. This model with individual pooling blocks is denoted as MTLPOOL.

In this model, only the $\mathrm{CNN}$ is shared across the tasks, while there are five individual task-specific time-dependency and pooling blocks. An overview of the model is shown in Fig. 5.5, where only two of the five outputs are displayed. It can be seen that all of the Mel-spec feature vectors are processed by the same CNN. The CNN output of each Mel-spec segment is then routed in parallel through five different time-dependency blocks. Again, intuitively it makes sense to apply different timedependency models for the quality dimensions because some of the dimensions may interact with other time steps differently. For example, a sudden distortion in the speech signal could be perceived as discontinuity. However, if this distortion is continually present in the signal, it may be perceived as background noise. The individual time steps can only learn this context through the time-dependency block. This model with individual time-dependency and pooling blocks is denoted MTL-TD.

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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|Multi-Task Models


在本节中,四种类型的单端 MTL 语音质量模型,基于第 1 章中的模型。3、呈现。特别是,因为它在预测第 1 章 的整体 MOS 方面取得了最佳结果。如图 3 所示,使用了具有用于每帧特征计算的 CNN、用于时间依赖性建模 的自注意块和用于时间聚合的注意力池层的模型 (CNN-SA-AP 模型) 。在呈现的 MTL 模型中,从共享层到单 个非共享、特定于任务的输出层的过渡位置各不相同。在第一个提出的模型中,仅将最后一个全连接层的输出 大小从 1 更改为 5 ,以预测四个维度和整体质量。然后下一个模型逐渐共享越来越少的层,其中最后一个模型只 共享部分层CNN跨任务。
该 MTL 模型通过仅将模型的输出大小从 1 更改为 5 来呈现最大可能数量的共享层。池化块的最后一层是一个全 连接层,它接收池化的特征。因为池化层只聚合特征而不改变维度,所以最终全连接层的输入大小与时间依赖 模型的输出大小相同 (即self-attention block情况下的值维度) . 最后的全连接层然后将这些池化特征映射到 目标值。图 5.1 显示了第 1 章中单任务模型 (ST) 的最后一个完全连接层。 3 ,其中合并的特征映射到整体 MOS 值。图 5。
图 5.3 给出了 MTL-FC 模型的概览。虚线表示每个描绘的 Mel-spec 段的特征流。每个 Mel-spec 段首先由 相同的处理CNN. 的输出CNN然后由时间依赖块处理,其中每个 Mel-spec 的 CNN 输出代表一个时间步 长。最后,池化块随时间聚合特征。CNN、时间依赖和池化层都由五个任务共享。只有模型的输出大小更改为 五。该模型表示为 MTL-FC。

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Fully Connected + Pooling (MTL-POOL)


在这个模型中,整个池化块是为每个维度单独计算的。如图 5.4 所示,Mel-spec 特征由相同的 CNN 和每个维度的时间依赖块计算。然后,每个时间依赖性时间步长的输出是五个单独的池化块的输入,这些池化块预测整体 MOS 和维度分数。(为了清楚起见,只显示了五个输出中的两个。)直观上,分离维度计算的池化层是有意义的,因为每个质量维度的时间感知是不同的。例如,短时间内的低着色质量可能不会像句子中间的短暂中断那样令人讨厌。因此,模型可能比其他失真对短时中断赋予更高的权重。
在这个模型中,只有CNN在任务之间共享,同时有五个单独的特定于任务的时间依赖和池块。该模型的概览如 图 5.5 所示,其中只显示了五个输出中的两个。可以看出,所有的 Mel-spec 特征向量都由同一个 CNN 处 理。每个 Mel-spec 片段的 CNN 输出然后通过五个不同的时间相关块并行路由。同样,从直觉上讲,对质量 维度应用不同的时间依赖性模型是有意义的,因为某些维度可能与其他时间步长的交互方式不同。例如,语音 信号中的突然失真可能被认为是不连续的。但是,如果这种失真持续出现在信号中,则可能会被视为背景噪 声。各个时间步只能通过时间依赖块了解此上下文。这种具有独立时间依赖性和池化块的模型表示为 MTL-
TD。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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。

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