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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|Understanding the Summation Operator
In this section, we will take a quick look at the summation operator. The summation operator, represented by the capital Greek letter sigma, can be seen in Equation 1.1.
Equation 1.1: The Summation Operator
$$
s=\sum_{i=1}^{10} 2 i
$$
The above equation is a summation. If you are unfamiliar with sigma notation, it is essentially the same thing as a programming for loop. Figure 1.1 shows Equation 1.1 reduced to pseudocode.
As you can see, the summation operator is very similar to a for loop. The information just below the sigma symbol specifies the stating value and the indexing variable. The information above the signa specifies the limit of the loop. The information to the right of sigma specifies the value that is being summed.
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Calculating a Neural Network
We will begin by looking at how a neural network calculates its output. You should already know the structure of a neural network from the resources included in this book’s introduction. Consider a neural network such as the one in Figure 1.2.
This neural network has one output neuron. As a result, it will have one output value. To calculate the value of this output neuron (O1), we must calculate the activation for each of the inputs into O1. The inputs that feed into $\mathbf{O 1}$ are $\mathbf{H 1}, \mathrm{H} 2$ and $\mathrm{B} 2$. The activation for $\mathrm{B} 2$ is simply 1.0 , because it is a bias neuron. However, $\mathbf{H 1}$ and $\mathbf{H} 2$ must be calculated independently. To calculate $\mathbf{H 1}$ and $\mathbf{H} 2$, the activations of $\mathbf{I 1}, \mathbf{I 2}$ and $\mathbf{B 1}$ must be considered. Though $\mathbf{H 1}$ and H2 share the same inputs, they will not calculate to the same activation. This is because they have different weights. In the above diagram, the weights are represented by lines.
First, we must find out how one activation calculation is done. This same activation calculation can then be applied to the other activation calculations. We will examine how $\mathbf{H 1}$ is calculated. Figure 1.3 shows only the inputs to $\mathbf{H 1}$.
神经网络代写
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Understanding the Summation Operator
在本节中，我们将快速浏览一下求和操作符。求和算子用大写希腊字母sigma表示，见式1.1。
方程1.1:求和运算符
$$
s=\sum_{i=1}^{10} 2 i
$$
上面的方程是一个求和。如果你不熟悉符号，它本质上和for循环编程是一样的。图1.1显示了简化为伪代码的方程1.1。
可以看到，求和操作符与for循环非常相似。sigma符号下方的信息指定了声明值和索引变量。信号上方的信息指定了循环的极限。sigma右边的信息指定要求和的值。
机器学习代写|神经网络代写Neural Networks代考|Calculating a Neural Network
我们将从神经网络如何计算其输出开始。您应该已经从本书的介绍中了解了神经网络的结构。考虑一个如图1.2所示的神经网络。
这个神经网络有一个输出神经元。因此，它将有一个输出值。为了计算这个输出神经元(O1)的值，我们必须计算每个输入到O1的激活。提供给$\mathbf{O 1}$的输入是$\mathbf{H 1}, \mathrm{H} 2$和$\mathrm{B} 2$。$\mathrm{B} 2$的激活值仅为1.0，因为它是一个偏置神经元。但是，$\mathbf{H 1}$和$\mathbf{H} 2$必须独立计算。为了计算$\mathbf{H 1}$和$\mathbf{H} 2$，必须考虑$\mathbf{I 1}, \mathbf{I 2}$和$\mathbf{B 1}$的活化。虽然$\mathbf{H 1}$和H2共享相同的输入，但它们不会计算为相同的激活。这是因为它们的权重不同。在上图中，权重用线表示。
首先，我们必须找出一个激活计算是如何完成的。然后可以将相同的激活计算应用于其他激活计算。我们将研究如何计算$\mathbf{H 1}$。图1.3只显示了$\mathbf{H 1}$的输入。
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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。
