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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|Activation Functions
Activation functions are very commonly used in neural networks. They serve several important functions for a neural network. The primary reason to use an activation function is to introduce non-linearity to the neural network. Without this non-linearity, a neural network could do little to learn non-linear functions. The output that we expect neural networks to learn is rarely linear.
The two most common activation functions are the sigmoid and hyperbolic tangent activation function. The hyperbolic tangent activation function is the more common of these two, as it has a number range from -1 to 1 , compared to the sigmoid function which ranges only from 0 to 1 .
Equation 1.3: The Hyperbolic Tangent Function
$$
f(x)=\frac{e^{2 x}-1}{e^{2 x}+1}
$$
The hyperbolic tangent function is actually a trigonometric function. However, our use for it has nothing to do with trigonometry. This function was chosen for the shape of its graph. You can see a graph of the hyperbolic tangent function in Figure 1.4.
Notice that the range is from -1 to 1 . This allows it to accept a much wider range of numbers. Also notice how values beyond -1 to 1 are quickly scaled. This provides a consistent range of numbers for the network.
Now we will look at the sigmoid function. You can see this in Equation 1.4
Equation 1.4: The Sigmoid Function
$$
f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}
$$
The sigmoid function is also called the logistic function. Typically it does not perform as well as the hyperbolic tangent function. However, if the values in the training data are all positive, it can perform well. The graph for the sigmoid function is shown in Figure 1.5.
Figure 1.5: The Sigmoid Function As you can see, it scales numbers to 1.0. It also has a range that only includes positive numbers. It is less general purpose than hyperbolic tangent, but it can be useful. The sigmoid function outperforms the hyperbolic tangent function.
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Bias Neurons
You may be wondering why bias values are even needed. The answer is that bias values allow a neural network to output a value of zero even when the input is near one. Adding a bias allows the output of the activation function to be shifted to the left or right on the x-axis. To understand this, consider a simple neural network where a single input neuron 11 is directly connected to an output neuron $\mathbf{O 1}$. The network shown in Figure 1.6 has no bias.
This network’s output is computed by multiplying the input $(\mathbf{x})$ by the weight (w). The result is then passed through an activation function. In this case, we are using the sigmoid activation function.
Consider the output of the sigmoid function for the following four weights.
sigmoid $(0.5 * x)$
sigmoid $\left(1.0^* x\right)$
sigmoid $(1.5 * x)$
sigmoid $\left(2.0^* x\right)$
$\operatorname{sigmoid}(0.5 * x)$
sigmoid $(1.0 * x)$
sigmoid $(1.5 \cdot x)$
sigmoid $(2.0 * x)$
Given the above weights, the output of the sigmoid will be as seen in Figure 1.7.
Figure 1.7: Adjusting Weights
Changing the weight $w$ alters the “steepness” of the sigmoid function. This allows the neural network to learn patterns. However, what if you wanted the network to output 0 when $\mathrm{x}$ is a value other than 0 , such as 3 ? Simply changing the steepness of the sigmoid will not accomplish this. You must be able to shift the entire curve to the right.
神经网络代写
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Activation Functions
激活函数在神经网络中是非常常用的。它们为神经网络提供了几个重要的功能。使用激活函数的主要原因是将非线性引入神经网络。如果没有这种非线性，神经网络就无法学习非线性函数。我们期望神经网络学习的输出很少是线性的。
两种最常见的激活函数是s型和双曲正切激活函数。双曲正切激活函数是这两种函数中更常见的，因为它的数字范围从-1到1，而sigmoid函数的范围只有0到1。
方程1.3:双曲正切函数
$$
f(x)=\frac{e^{2 x}-1}{e^{2 x}+1}
$$
双曲正切函数实际上是一个三角函数。然而，我们对它的使用与三角函数无关。选择这个函数是因为它的图形的形状。您可以在图1.4中看到双曲正切函数的曲线图。
注意范围是从-1到1。这使得它可以接受更大范围的数字。还要注意，从-1到1的值是如何快速缩放的。这为网络提供了一个一致的号码范围。
现在我们来看看s型函数。你可以在公式1.4中看到这一点
公式1.4:Sigmoid函数
$$
f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}
$$
Sigmoid函数也被称为logistic函数。通常它不如双曲正切函数那么好。但是，如果训练数据中的值都是正的，它可以表现得很好。sigmoid函数的图形如图1.5所示。
图1.5:Sigmoid函数正如您所看到的，它将数字缩放到1.0。它也有一个只包含正数的范围。它不像双曲正切那样通用，但也很有用。s型函数优于双曲正切函数。
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Bias Neurons
您可能想知道为什么甚至需要偏差值。答案是，偏差值允许神经网络输出零值，即使输入接近于1。添加偏置允许激活函数的输出在x轴上向左或向右移动。为了理解这一点，考虑一个简单的神经网络，其中单个输入神经元11直接连接到输出神经元$\mathbf{O 1}$。图1.6所示的网络不存在偏差。
该网络的输出是通过将输入$(\mathbf{x})$乘以权重(w)来计算的。然后将结果传递给激活函数。在本例中，我们使用的是s形激活函数。
考虑以下四个权重的sigmoid函数的输出。
sigmoid $(0.5 * x)$
sigmoid $\left(1.0^* x\right)$
sigmoid $(1.5 * x)$
sigmoid $\left(2.0^* x\right)$
$\operatorname{sigmoid}(0.5 * x)$
sigmoid $(1.0 * x)$
sigmoid $(1.5 \cdot x)$
sigmoid $(2.0 * x)$
给定上述权重，sigmoid的输出如图1.7所示。
图1.7:调整权重
改变权重$w$改变了sigmoid函数的“陡峭度”。这使得神经网络能够学习模式。但是，如果希望网络在$\mathrm{x}$不是0的情况下输出0，比如3，该怎么办呢?简单地改变s形曲线的陡度是无法做到这一点的。你必须能够将整个曲线向右平移。
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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。
