如果你也在 怎样代写深度学习Deep Learning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。深度学习Deep Learning（也称为深度结构化学习）是更广泛的机器学习方法系列的一部分，它是基于人工神经网络的表征学习。学习可以是监督的、半监督的或无监督的。
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|Comparing Dimension
In this experiment, the prediction performance of the different quality dimensions and the overall MOS are compared to analyse which dimensions are the most difficult to predict and possible reasons for the difference in prediction accuracy. As a baseline for the possible prediction accuracy, the correlation between a single subjective rating of one test participant is compared to the average rating across all test participants. In the datasets, there are five ratings per file available, where each participant rated a minimum of ten files. One of the five ratings is sampled randomly for each of the files and then compared to the average rating (i.e. overall MOS or dimension MOS). This process is repeated ten times and presented as boxplots on the left-hand side of Fig. 5.10. It can be seen that a single subjective overall MOS rating correlates much higher with the average rating than a single dimension rating correlates with the average dimension rating. This effect can also be observed for the prediction models; however, the PCC of the ST and MTL-POOL prediction model is higher than the $\mathrm{PCC}$ of one single human rating.
When the prediction performance of the models for different dimensions is compared, it can be noted that the Coloration and Discontinuity are the most difficult to predict, with much lower PCCs than the overall MOS. While the apparent lower consistency in the human ratings is one possible explanation for this, the two dimensions Noisiness and Loudness obtained much higher prediction accuracy while the consistency in the human ratings is low as well. This shows that the prediction of Coloration and Noisiness is particularly difficult for the model, likely because of signal-related issues. Discontinuities are generally more difficult for a single-ended model to predict since no reference is available and therefore no information about the original content that could be interrupted or missed is available. Often packet-loss conditions with packet-loss concealment algorithms are also rated with a lower Coloration by test participants (Möller et al. 2019a), which could be one reason for the lower prediction accuracy. However, compared to the PCC of a single human rating, the prediction accuracy of the quality dimensions is overall good.
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Degradation Decomposition
One of the goals of the quality dimension approach is the degradation decomposition. That means that additional to the information of the overall quality of a speech sample also the composition of the overall quality in terms of perceptual quality dimensions is known. This information can then be used to determine the technical root-cause in the transmission system. Therefore, it is essential that the dimension scores are consistent with the overall MOS scores; that is, the individual quality scores span the entire quality space and comprise the overall quality. To analyse this, a linear regression between the individual predicted dimension scores and the overall predicted MOS of the validation datasets was fitted and compared for the four different MTL and the ST model. Additionally, also, the results for the subjective quality ratings were calculated.
The results in terms of PCC and $R^2$ can be seen in Table 5.2, where for each model type the model with the best overall results was picked for this experiment.
The single-task model only achieves an $R^2$ of 0.91 while the MTL models obtain $R^2$-values between 0.95 and 0.97 . This shows that the consistency between the dimension scores and the overall quality is notably higher when a multi-task model is used. However, the amount of shared layers amongst the dimensions does not seem to be a decisive factor, as all of the MTL models obtain similar results. The correlation of the MTL models is generally very high, with a PCC of 0.98 to 0.99 and thus also higher than the correlation between the subjective dimensions and subjective overall quality with a PCC of 0.94 .
Another aspect in regard to the degradation decomposition approach that should be considered is the orthogonality between the quality dimension scores. To analyse how independent the individual dimensions are to each other, the correlation between the dimension scores was calculated for the subjective ratings, the MTLPOOL model, and the single-task models. The results are presented in Tables 5.3, 5.4, and 5.5. Table 5.3 shows the correlations of the subjective ratings, where it can be seen that the dimensions Discontinuity and Noisiness correlate the least with each other with a PCC of 0.36 . On the other hand, the dimensions Loudness and Coloration show a high correlation of 0.75 . When these values are compared to Table 5.4 with the multi-task model predictions, it can be noted that the correlations are very similar to the subjective ratings. Only for the combinations of LOUD/NOI and LOUD/COL, the correlations are 0.10 higher than the ground truth subjective correlations. The correlations of the single-task models in Table 5.5 are overall much lower than the subjective correlations. For example, the combination DIS/NOI correlates with a PCC of 0.22 , whereas the subjective ratings correlate with a PCC of 0.36 .
深度学习代写
计算机代写|洕度学习代写Deep Learning代考|Comparing Dimension
本实验将不同质量维度的预测性能与整体MOS进行比较，分析哪些维度最难预测以及造成预测精度差异的可能 原因。作为可能的预测准确性的基线，将一个测试参与者的单个主观评分与所有测试参与者的平均评分之间的 相关性进行比较。在数据集中，每个文件有五个评级，每个参与者至少对十个文件进行评级。对每个文件随机 抽取五个评级中的一个，然后与平均评级 (即总体 MOS 或维度 MOS) 进行比较。这个过程重复十次并在图 5.10 的左侧显示为箱线图。可以看出，单个主观总体 MOS 评分与平均评分的相关性远高于单个维度评分与平 均维度评分的相关性。对于预测模型也可以观察到这种效果；然而，ST和MTL-POOL预测模型的PCC高于 $\mathrm{PCC}$ 个个单一的人类评级。
当比较不同维度模型的预测性能时，可以注意到 Coloration 和 Discontinuity 是最难预测的，其 PCC 比整体 MOS 低得多。虽然人类评级明显较低的一致性是对此的一种可能解释，但噪声和响度这两个维度获得了更高的 预测准确性，而人类评级的一致性也很低。这表明 Coloration 和 Noisiness 的预测对于模型来说特别困难， 可能是因为与信号相关的问题。对于单端模型来说，不连续性通常更难预测，因为没有可用的参考，因此没有 关于可能被中断或遗漏的原始内容的信息可用。通常，使用丟包隐藏算法的丟包情况也被测试参与者评为较低 的着色 (Möller 等人，2019a)，这可能是预测准确性较低的原因之一。但是，相对于单一人类评分的PCC， 质量维度的预测准确率总体来说还是不错的。
计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Degradation Decomposition
质量维度方法的目标之一是退化分解。这意味着除了语音样本的总体质量信息之外，在感知质量维度方面的总 体质量的组成也是已知的。该信息随后可用于确定传输系统中的技术根本原因。因此，维度得分必须与整体 MOS 得分保持一致；也就是说，单个质量分数跨越整个质量空间并构成整体质量。为了对此进行分析，针对四 种不同的 MTL 和 ST 模型拟合并比较了验证数据集的各个预测维度分数和整体预测 MOS 之间的线性回归。此 外，还有，
$\mathrm{PCC}$ 和 $R^2$ 可以在表 5.2 中看到，对于每个模型类型，为该实验选择了具有最佳总体结果的模型。
单任务模型只实现了 $R^2 0.91$ 而 MTL 模型获得 $R^2$-值介于 0.95 和 0.97 之间。这表明当使用多任务模型时，维 度得分与整体质量之间的一致性明显更高。然而，维度之间共享层的数量似乎并不是决定性因素，因为所有 MTL 模型都获得了相似的结果。MTL模型的相关性普遍很高，PCC为 $0.98 \sim 0.99$ ，因此也高于主观维度与主观 综合责质的相关性PCC为 0.94 。
关于降级分解方法，应该考虑的另一个方面是质量维度分数之间的正交性。为了分析各个维度之间的独立性， 计算了主观评分、MTLPOOL 模型和单任务模型的维度得分之间的相关性。结果显示在表 5.3、5.4 和 5.5 中。 表 5.3 显示了主观评分的相关性，从中可以看出，不连续性和噪声性维度彼此之间的相关性最低，PCC 为 0.36。另一方面，响度和着色的维度显示出 0.75 的高相关性。当将这些值与表 5.4 与多任务模型预测进行比较 时，可以注意到相关性与主观评分非常相似。只有 LOUD/NOI 和 LOUD/COL 的组合，相关性比 ground truth 主观相关性高 0.10。表 5.5 中单任务模型的相关性总体上远低于主观相关性。例如，组合 DIS/NOI 与 0.22 的 $P C C$ 相关，而主观评级与 0.36 的 PCC 相关。
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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。