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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|Minimum Accuracy rth

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In the first experiment, the influence of the minimum PCC that must be achieved on the training set before activating the bias update in the bias-aware loss algorithm (line 15 in Algorithm 1) is analysed. To this end, the experiment is run with 11 different threshold $r_{\text {th }}$ between 0 and 0.95 . An early stop on the validation PCC of 20 epochs is used, and the best epoch of each run is saved as result. The training run of each of these 11 configurations is repeated 15 times. The results, together with the mean results and their $95 \%$ confidence interval, can be seen in Fig. 6.4 for training without anchoring and in Fig. 6.3 with anchoring. In the case of anchoring, the bias-aware loss is not used on the first dataset train_l but only on the other three datasets.

The correlation of the results is highly varying when an anchor dataset is used (Fig. 6.4). The highest correlation can be achieved for thresholds between 0.5 and 0.7 . When no anchoring is applied, the exact threshold does not seem to be as crucial, as long as it is somewhere between 0.1 and 0.8 . However, the PCC remains overall lower than the higher PCCs that can be achieved with an anchor dataset. For a threshold of a correlation higher than 0.9 , the accuracy notably drops. It can be assumed that at this point, the model weights are already optimised too far towards the vanilla MSE loss and cannot always profit from the late activated bias-aware loss.

计算机代写|深度学习代写Deep Learning代考|Training Examples with and Without Anchoring

Figure 6.5 shows an example of four different training runs and different anchoring configuration. The figures show the epoch with the best results on the validation data set in terms of PCC. Each row presents one training run, and each column presents the results on the four different training datasets and on the validation dataset. The artificial bias that was applied to the datasets can be seen as green line (see also Fig. 6.2). The estimated bias used by the bias-aware loss is depicted as orange line. As estimation function, a first-order polynomial was used for the first three examples and a third-order polynomial for the last example at the bottom. The top row presents the results without anchoring and shows how the prediction results can drift away from the original values. While the predictions are extremely biased in this case, the achieved PCC remains high.

The second row shows a run with weighted MSE loss of $\lambda=0.01$, where the predicted MOS keep closer to the original values. In the third and the fourth row, the results for anchoring with anchoring dataset are shown. During the training, the bias of the first training dataset train_l was not estimated but fixed to an identity function. It can be seen that the prediction results on the validation set are less biased in this case. Furthermore, it can be seen that the model successfully learns the different biases when the estimated orange line is compared to the original green line.

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深度学习代写

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在第一个实验中,分析了在偏置感知损失算法 (算法 1 中的第 15 行) 中激活偏置更新之前必须达到 的最小PCC 对训练集的影响。为此,实验以 11 个不同的阈值运行 $r_{\text {th }}$ 在 0 和 0.95 之间。使用 20 个 epoch 的验证PCC 提前停止,并将每次运行的最佳 epoch 保存为结果。这 11 种配置中的每种配置的训练运行重复 15 次。结果连同平均结果及其 $95 \%$ 置信区间,可以在图 6.4 中看到没有锚定 的训练和图 6.3 中有锚定的训练。在锚定的情况下,偏差感知损失不用于第一个数据集 train_I,而 仅用于其他三个数据集。
当使用锚定数居集时,结果的相关性变化很大 (图 6.4) 。对于 0.5 和 0.7 之间的阈值,可以获得最 高的相关性。当不应用锚定时,确切的阈值似乎并不那么重要,只要它介于 0.1 和 0.8 之间即可。然 而,PCC 总体上仍然伇于锚定数据集可以实现的更高PCC。对于高于 0.9 的相关间值,准确性会显 着下降。可以假设在这一点上,模型权重已经针对普通 MSE 损失进行了优化,并且不能总是从延迟 激活的偏差感知损失中获利。

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图 6.5 显示了四个不同训练运行和不同锚定配置的示例。这些图显示了根据 PCC 在验证数据集上获 得最佳结果的时期。每行代表一次训练运行,每一列代表四个不同训练数据集和验证数据集的结果。 应用于数据集的人为偏差可以看作是绿线 (另请参见图 6.2) 。偏差感知损失使用的估计偏差被描绘 为橙色线。作为估计函数,一阶多项式用于前三个示例,三阶多项式用于底部的最后一个示例。第一 行显示了没有针定的结果,并显示了预测结果如何偏离原始值。虽然在这种情况下预测非常有偏见,
第二行显示加权 MSE 损失为 $\lambda=0.01$ ,其中预测的 MOS 更接近原始值。在第三行和第四行中,显 示了使用针定数据集进行针定的结果。在训练过程中,第一个训练数据集 train_I 的偏差没有被估 计,而是固定为一个恒等函数。可以看出,在这种情况下,验证集上的预测结果偏差较小。此外,可 以看出,当将估计的橙色线与原始绿色线进行比较时,模型成功地学习了不同的偏差。

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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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