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自然语言处理Natural Language Processing是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机和人类语言之间的互动，特别是如何为计算机编程以处理和分析大量的自然语言数据。其目标是使计算机能够 “理解 “文件的内容，包括文件中语言的上下文细微差别。然后，该技术可以准确地提取文件中的信息和见解，并对文件本身进行分类和组织。
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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|VANILLA GRADIENTS
The seminal method within this class is simply using vanilla gradients to explain a model decision. Early work on using gradients for explainable NLP goes (at least) back to 2014 (Denil et al., 2014; Simonyan et al., 2014), but the method itself is even older (Leray et al., 1998).
The key intuition is to compute the gradient of the loss function or the logit of the predicted class with respect to the input embeddings given model parameters ${ }^{1}$
$$
\frac{d\left(\ell\left(h\left(\mathbf{x}{i}\right), y{i}\right)\right)}{d(\mathbf{w})}
$$
by simply running regular gradient back-propagation without changing weights. You can do this on a single data point (to derive an explanation) or on a validation dataset (to do feature selection or weight pruning). Since the method works on a single data point, this is classified as a local method that relies on training dynamics (gradients).
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|GUIDED BACK-PROPAGATION
The machine learning literature is rich on small, incremental improvements over using vanilla gradients, and I include guided back-propagation (Springenberg et al., 2015) to illustrate this. The common idea behind using vanilla gradients and guided back-propagation is to compute the gradient of the network’s prediction with respect to the input, holding the weights fixed. This determines which input elements need to be changed the least to affect the prediction the most. While using vanilla gradients relies on actual gradients, guided back-propagation only back-propagates positive error signals, setting negative gradients to zero, reflecting the intuition that positive gradients provide more direct explanations of model decisions. While Atanasova et al. $(2020 \mathrm{a})$ evaluate guided back-propagation across a range of NLP tasks, the method was developed for computer vision applications of convolutional neural networks, and it is not immediately obvious that guided back-propagation is motivated for standard NLP tasks.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|LAYER-WISE RELEVANCE PROPAGATION
Layer-wise relevance propagation replace standard back-propagation with carefully designed back-propagation rules for relevance values. To see what this involves, let $j$ and $k$ be weights at consecutive layers. The relevance propagation from all such weights $k$ to $j$
$$
R_{j}=\sum_{k} \frac{a_{j} \mathbf{w}{j k}}{\sum{j} a_{j} \mathbf{w}{j k}} R{k}
$$
is the normalized product of the activation of $j$ and the model parameter connecting $j$ and $k$, i.e., intuitively, the relative contribution of $j$ toward making $k$ relevant. The method backpropagates relevance recursively from the output layer to the input layer in this way. We can obtain sparser explanations by adding an $\epsilon$ to the denominator in the above. A major advantage of this method compared to the above is that it does not require neural activations to be smooth or differentiable. Layer-wise relevance propagation can be seen as an instance of deep Taylor expansion (Montavon et al., 2017), and if $\epsilon=0$, it is equivalent to a restricted version of DeepLift (Kindermans et al., 2016); both are discussed below.
自然语言处理代写
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|VANILLA GRADIENTS
此类中的开创性方法只是使用普通梯度来解释模型决策。使用梯度进行可解释 NLP 的早期工作一个吨l和一个s吨回到2014D和n一世l和吨一个l.,2014;小号一世米○n是一个n和吨一个l.,2014, 但方法本身更老大号和r一个是和吨一个l.,1998.
关键的直觉是计算损失函数的梯度或预测类的logit相对于给定模型参数的输入嵌入1
$$
\frac{d\left(\ell\left(h\left(\mathbf{x} {i}\right), y {i}\right)\right)}{d在}
$$
通过简单地运行常规梯度反向传播而不改变权重。您可以在单个数据点上执行此操作吨○d和r一世在和一个n和Xpl一个n一个吨一世○n或在验证数据集上吨○d○F和一个吨在r和s和l和C吨一世○n○r在和一世GH吨pr在n一世nG. 由于该方法适用于单个数据点，因此这被归类为依赖于训练动态的局部方法Gr一个d一世和n吨s.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|GUIDED BACK-PROPAGATION
机器学习文献在使用 vanilla 梯度的小、增量改进方面非常丰富，我包括引导反向传播小号pr一世nG和nb和rG和吨一个l.,2015来说明这一点。使用普通梯度和引导反向传播背后的共同想法是计算网络预测相对于输入的梯度，保持权重不变。这决定了哪些输入元素需要最少更改才能对预测产生最大影响。虽然使用普通梯度依赖于实际梯度，但引导反向传播仅反向传播正误差信号，将负梯度设置为零，反映了正梯度为模型决策提供更直接解释的直觉。虽然 Atanasova 等人。(2020一个)评估跨一系列 NLP 任务的引导反向传播，该方法是为卷积神经网络的计算机视觉应用而开发的，并且引导反向传播对于标准 NLP 任务的动机并不是很明显。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|LAYER-WISE RELEVANCE PROPAGATION
逐层相关性传播用精心设计的相关性值反向传播规则代替标准反向传播。要了解这涉及到什么，让j和ķ是连续层的权重。所有这些权重的相关性传播ķ至j
$$
R_{j}=\sum_{k} \frac{a_{j} \mathbf{w} {jk}}{\sum {j} a_{j} \mathbf{w} {jk}} R {k }
$$
是激活的归一化积j和模型参数连接j和ķ，即直观地说，相对贡献j朝着使ķ相关的。该方法以这种方式将相关性从输出层递归地反向传播到输入层。我们可以通过添加一个ε到上面的分母。与上述方法相比，这种方法的一个主要优点是它不需要神经激活是平滑或可微的。逐层相关性传播可以看作是深度泰勒展开的一个实例米○n吨一个在○n和吨一个l.,2017， 而如果ε=0, 相当于 DeepLift 的限制版ķ一世nd和r米一个ns和吨一个l.,2016; 两者都在下面讨论。
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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。
