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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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机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Representation Learning: An Introduction
The effectiveness of machine learning techniques heavily relies on not only the design of the algorithms themselves, but also a good representation (feature set) of data. Ineffective data representations that lack some important information or contains incorrect or huge redundant information could lead to poor performance of the algorithm in dealing with different tasks. The goal of representation learning is to extract sufficient but minimal information from data. Traditionally, this can be achieved via human efforts based on the prior knowledge and domain expertise on the data and tasks, which is also named as feature engineering. In deploying ma-chine learning and many other artificial intelligence algorithms, historically a large portion of the human efforts goes into the design of prepossessing pipelines and data transformations. More specifically, feature engineering is a way to take advantage of human ingenuity and prior knowledge in the hope to extract and organize the discriminative information from the data for machine learning tasks. For example, political scientists may be asked to define a keyword list as the features of social-media text classifiers for detecting those texts on societal events. For speech transcription recognition, one may choose to extract features from raw sound waves by the operations including Fourier transformations. Although feature engineering is widely adopted over the years, its drawbacks are also salient, including: 1) Intensive labors from domain experts are usually needed. This is because feature engineering may require tight and extensive collaboration between model developers and domain experts. 2) Incomplete and biased feature extraction. Specifically, the capacity and discriminative power of the extracted features are limited by the knowledge of different domain experts. Moreover, in many domains that human beings have limited knowledge, what features to extract itself is an open questions to domain experts, such as cancer early prediction. In order to avoid these drawbacks, making learning algorithms less dependent on feature engineering has been a highly desired goal in machine learning and artificial intelligence domains, so that novel applications could be constructed faster and hopefully addressed more effectively.
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Representation Learning in Different Areas
In this section, we summarize the development of representation learning on four different representative areas: (1) image processing; (2) speech recognition; (3) Natural language processing; and (4) network analysis. For the representation learning in each research area, we consider some of the fundamental questions that have been driving research in this area. Specifically, what makes one representation better than another, and how should we compute its representation? Why is the representation learning important in that area? Also, what are appropriate objectives for learning good representations? We also introduce the relevant typical methods and their development from the perspective of three main categories: supervised representation learning, unsupervised learning and transfer learning, respectively.
神经网络代写
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|REPRESENTATION LEARNING: AN INTRODUCTION
机器学习技术的有效性在很大程度上不仅取决于算法本身的设计，还取决于数据的良好表示（特征集）。缺乏一些重要信息或包含不正确或大量冗余信息的无效数据表示可能导致算法在处理不同任务时表现不佳。表示学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，这可以通过基于数据和任务的先验知识和领域专业知识的人工努力来实现，这也被称为特征工程。在部署机器学习和许多其他人工智能算法时，从历史上看，人类的很大一部分努力都用于设计预置管道和数据转换。更具体地说，特征工程是一种利用人类智慧和先验知识的方法，希望从数据中提取和组织机器学习任务中的判别信息。例如，可能会要求政治学家将关键字列表定义为社交媒体文本分类器的特征，以检测有关社会事件的那些文本。对于语音转录识别，可以选择通过包括傅里叶变换在内的操作从原始声波中提取特征。尽管特征工程多年来被广泛采用，但其缺点也很突出，包括：1）通常需要领域专家的密集劳动。这是因为特征工程可能需要模型开发人员和领域专家之间紧密而广泛的协作。2）不完整和有偏差的特征提取。具体来说，提取特征的容量和判别力受到不同领域专家知识的限制。此外，在人类知识有限的许多领域中，如何提取自身特征对于领域专家来说是一个悬而未决的问题，例如癌症早期预测。为了避免这些缺点，减少学习算法对特征工程的依赖一直是机器学习和人工智能领域非常需要的目标，这样可以更快地构建新的应用程序，并有望更有效地解决问题。对于领域专家来说，提取什么特征是一个悬而未决的问题，例如癌症早期预测。为了避免这些缺点，减少学习算法对特征工程的依赖一直是机器学习和人工智能领域非常期望的目标，这样可以更快地构建新的应用程序，并有望更有效地解决。对于领域专家来说，提取什么特征是一个悬而未决的问题，例如癌症早期预测。为了避免这些缺点，减少学习算法对特征工程的依赖一直是机器学习和人工智能领域非常期望的目标，这样可以更快地构建新的应用程序，并有望更有效地解决。
机器学习代写|神经网络代写NEURAL NETWORKS代考|REPRESENTATION LEARNING IN DIFFERENT AREAS
在本节中，我们总结了表征学习在四个不同代表性领域的发展：（1）图像处理；(2) 语音识别；(3) 自然语言处理；(4)网络分析。对于每个研究领域的表示学习，我们考虑了一些推动该领域研究的基本问题。具体来说，是什么让一种表示比另一种更好，我们应该如何计算它的表示？为什么表示学习在该领域很重要？此外，学习良好表示的适当目标是什么？我们还分别从监督表示学习、无监督学习和迁移学习三个主要类别的角度介绍了相关的典型方法及其发展。
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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。
