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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|IST597 Multi-Head Self-Attention

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深度学习Deep Learningg架构,如深度神经网络、深度信念网络、深度强化学习、递归神经网络、卷积神经网络和变形金刚,已被应用于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、生物信息学、药物设计、医学图像分析、气候科学、材料检测和棋盘游戏程序等领域,它们产生的结果与人类专家的表现相当,在某些情况下甚至超过了人类专家。人工神经网络(ANNs)的灵感来自于生物系统的信息处理和分布式通信节点。人工神经网络与生物大脑有各种不同之处。具体来说,人工神经网络倾向于静态和符号化,而大多数生物体的生物脑是动态(可塑性)和模拟的。

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计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|IST597 Multi-Head Self-Attention

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Multi-Head Self-Attention

The multi-head self-attention mechanism is the core part of the Transformer block. Based on every time step of the input sequence $\left(x_1^{\prime}, x_2^{\prime}, \ldots\right)$, a query, a key, and a value are calculated through a matrix multiplication with a set of three learnable weight matrices, implemented as fully connected layers. The output after each FC layer yields a $Q, K$, and $V$ matrix that contains the query, key, and value vector of length $d_{\mathrm{tf}}$ at each time step. Instead of performing a single attention function with $d_{\mathrm{tf}}$-dimensional queries, keys, and values, the attention function is performed in parallel with multiple “heads”. The multi-head mechanism allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions. The outputs of each head are concatenated and multiplied with a weight matrix (implemented as FC layer) to output a sequence of updated features with dimension $d_{\mathrm{tf}}$.

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Dot-Product Self-Attention

The attention mechanism can be described as mapping a query and a set of keyvalue pairs to an output. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibility function of the query with the corresponding key. In the case of a self-attention mechanism, the sequence of queries, keys, and values are produced by three different FC layers that all use the same input sequence $x^{\prime}$. The resulting matrices $Q, K$, and $V$ are the input for the attention mechanism, where the queries and keys are compared to each other through the dot product. To obtain the dot product for all time steps at once, a matrix multiplication (MatMul) between $Q$ and $K$ is calculated. Thus, the query of each time step is compared to the keys of all time steps in the sequences, yielding an $L \times L$ attention score matrix, where $L$ is the sequence length. Because for large dimensions $d_{\mathrm{tf}}$, the gradient can become extremely small, the score matrix is divided by $d_{\mathrm{tf}}$ (i.e. scaling). A softmax function is then applied to normalise the attention scores and to obtain the weights on the values. The resulting weights are finally applied to the value matrix $V$ through another matrix multiplication. Thus, the output is computed as
$$
\operatorname{Attention}(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right) V
$$
As a result, each time step in the sequence is made up of a weighted average of all sequence steps. In this way, each time step can add information from other time steps in the sequence.

Because in this work speech signals of variable length are used as inputs, the feature sequences need to be zero-padded to the length $L$ of the longest sequence before passing them to the self-attention network. To avoid that the network attends to these zero-padded time steps, a mask is applied to the attention score $L \times L$ matrix. All values in the input of the softmax function that correspond to zeropadded time steps are masked out by setting them to $-\infty$.

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深度学习代写

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多头自注意力机制是Transformer块的核心部分。基于输入序列的每个时间步 $\left(x_1^{\prime}, x_2^{\prime}, \ldots\right)$ ,一个查询、一个 键和一个值是通过矩阵乘法与一组三个可学习的权重矩阵计算的,实现为完全连接的层。每个 $F C$ 层之后的输 出产生一个 $Q, K$ ,和 $V$ 包含长度的查询、键和值向量的矩阵 $d_{\mathrm{tf}}$ 在每个时间步。而不是执行单一的注意功能 $d_{\mathrm{tf}}$ -维查询、键和值,注意功能与多个“头“并行执行。多头机制允许模型共同关注来自不同位置的不同表示子空间 的信息。每个头的输出被连接起来并与一个权重矩阵相乘 (实现为 $\mathrm{FC}$ 层) 以输出一系列具有维度的更新特征 $d_{\mathrm{tf}}$.

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注意力机制可以描述为将查询和一组键值对映射到输出。输出计算为值的加权和,其中分配给每个值的权重由 查询与相应键的兼容性函数计算。在自注意力机制的情况下,查询、键和值的序列由三个不同的 $\mathrm{FC}$ 层生成, 它们都使用相同的输入序列 $x^{\prime}$. 结果矩阵 $Q, K$ ,和 $V$ 是注意机制的输入,其中查询和键通过点积相互比较。为 了一次获得所有时间步长的点积,矩阵乘法 (MatMul) 在 $Q$ 和 $K$ 被计算。因此,将每个时间步的查询与序列中 所有时间步的键进行比较,产生一个 $L \times L$ 注意分数矩阵,其中 $L$ 是序列长度。因为对于大尺寸 $d_{\mathrm{tf}}$ ,梯度可以 变得非常小,分数矩阵除以 $d_{\mathrm{tf}}$ (即缩放) 。然后应用 softmax 函数对注意力分数进行归一化并获得值的权 重。得到的权重最终应用于值矩阵 $V$ 通过另一个矩阵乘法。因此,输出计算为
$$
\operatorname{Attention}(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right) V
$$
因此,序列中的每个时间步均由所有序列步的加权平均值组成。这样,每个时间步都可以添加来自序列中其他 时间步的信息。
因为在这项工作中使用可变长度的语音信号作为输入,所以特征序列需要被雿填充到长度 $L$ 在将它们传递给自 我注意网络之前,最长的序列。为了避免网络关注这些霝填充的时间步长,将掩码应用于注意力分数 $L \times L$ 矩 阵。softmax 函数输入中对应于 zeropadded 时间步长的所有值都通过将它们设置为屏蔽掉 $-\infty$.

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考

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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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