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计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Using the Chain Rule

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神经网络Neural Networks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|Using the Chain Rule

计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Using the Chain Rule

There are many different rules in Calculus to allow you to take derivatives manually. We just saw an example of the power rule. This rule states that given the equation:
$$
f(x)=x^n
$$
the derivative of $\mathrm{f}(\mathrm{x})$ will be as follows:
$$
f^{\prime}(x)=n x^{n-1}
$$
This allows you to quickly take the derivative of any power. There are many other derivative rules, and they are very useful to know. However, if you do not wish to learn manual differentiation, you can generally get by without it by using a program such as $R$.

However, there is one more rule that is very useful to know. This rule is called the chain rule. The chain rule deals with composite functions. A composite function is nothing more than when one function takes the results of a second function as input. This may sound complex, but programmers make use of composite functions all the time. Here is an example of a composite function call in Java.
System.out.printin( Math.pow $(3,2)$ );
This is a composite function because we take the result of the function pow and feed it to println.

计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Understanding Gradients

The first step is to calculate the gradients of the neural network. The gradients are used to calculate the slope, or gradient, of the error function for a particular weight. A weight is a connection between two neurons. Calculating the gradient of the error function allows the training method to know that it should either increase or decrease the weight. There are a number of different training methods that make use of gradients. These training methods are called propagation training. This book will discuss the following propagation training methods:

  • Backpropagation
  • Resilient Propagation
  • Quick Propagation
    This chapter will focus on using the gradients to train the neural network using backpropagation. The next few chapters will cover the other propagation methods.
  • What is a Gradient
  • First of all, let’s look at what a gradient is. Basically, training is a search. You are searching for the set of weights that will cause the neural network to have the lowest global error for a training set. If we had an infinite amount of computation resources, we would simply try every possible combination of weights and see which one provided the absolute best global error.
  • Because we do not have unlimited computing resources, we have to use some sort of shortcut. Essentially, all neural network training methods are really a kind of shortcut. Each training method is a clever way of finding an optimal set of weights without doing an impossibly exhaustive search.
  • Consider a chart that shows the global error of a neural network for each possible weight. This graph might look something like Figure 4.1 .

计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Using the Chain Rule

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Using the Chain Rule

微积分中有很多不同的规则可以让你手动求导数。我们刚刚看到了幂法则的一个例子。该规则指出,给定方程:
$$
f(x)=x^n
$$
$\mathrm{f}(\mathrm{x})$的导数为:
$$
f^{\prime}(x)=n x^{n-1}
$$
这样就可以快速求任意次幂的导数。还有很多其他的导数法则,它们都很有用。但是,如果您不希望学习手动区分,通常可以通过使用$R$之类的程序来完成。

然而,还有一条规则是非常有用的。这个法则叫做链式法则。链式法则处理复合函数。复合函数只不过是一个函数将另一个函数的结果作为输入。这听起来可能很复杂,但是程序员一直都在使用复合函数。下面是Java中复合函数调用的一个示例。
系统,退出。印刷(数学)Pow $(3,2)$);
这是一个复合函数,因为我们取函数pow的结果并将其提供给println。

计算机代写|神经网络代写Neural Networks代考|Understanding Gradients

第一步是计算神经网络的梯度。梯度用于计算特定权重的误差函数的斜率或梯度。权重是两个神经元之间的连接。计算误差函数的梯度可以让训练方法知道它应该增加或减少权重。有许多不同的训练方法都利用了梯度。这些训练方法被称为传播训练。本书将讨论以下传播训练方法:

反向传播

弹性传播

快速传播
本章将重点介绍使用梯度来训练反向传播的神经网络。接下来的几章将介绍其他的传播方法。

什么是渐变

首先,我们来看看梯度是什么。基本上,培训是一种搜索。你正在寻找一组权重,它将使神经网络对训练集具有最小的全局误差。如果我们有无限的计算资源,我们只需尝试所有可能的权重组合,看看哪一个提供绝对最佳的全局误差。

因为我们没有无限的计算资源,我们必须使用某种捷径。从本质上讲,所有的神经网络训练方法都是一种捷径。每种训练方法都是一种聪明的方法,可以找到最优的权重集,而不需要进行不可能的穷举搜索。

考虑一个图表,它显示了神经网络对每个可能权重的全局误差。此图可能类似于图4.1。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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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