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自然语言处理（NLP）是指计算机程序理解人类语言的能力，因为它是口头和书面的，被称为自然语言。它是人工智能（AI）的一个组成部分。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Running downstream tasks
In this section, we will just jump into some transformer cars and drive them around a bit to see what they do. There are many models and tasks. We will run a few of them in this section. Once you understand the process of running a few tasks, you will quickly understand all of them. After all, the human baseline of all of these tasks is us!
A downstream task is a fine-tuned transformer task that inherited the model and parameters from a pretrained transformer model.
A downstream task is thus the perspective of a pretrained model running finetuned tasks. That means, depending on the model, a task is downstream if it wasn’t used to fully pretrain the model. In this section, we will consider all of the tasks as downstream since we did not pretrain them.
Models will evolve, as will databases, benchmark methods, accuracy measurement methods, and leaderboard criteria. But the structure of human thought reflected through the downstream tasks in this chapter will remain.
Let’s start with CoLA.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Machine Translation with the Transformer
Humans master sequence transduction, transferring a representation to another object. We can easily imagine a mental representation of a sequence. If somebody says, “The flowers in my garden are beautiful,” we can easily visualize a garden with flowers in it. We see images of the garden, although we might never have seen that garden. We might even imagine chirping birds and the scent of flowers.
A machine has to learn transduction from scratch with numerical representations. Recurrent or convolutional approaches have produced interesting results but have not reached significant BLEU translation evaluation scores. Translating requires the representation of language $A$ transposed into language $B$.
The Transformer model’s self-attention innovation increases the analytic ability of machine intelligence. A sequence in language $A$ is adequately represented before attempting to translate it into language $B$. Self-attention brings the level of intelligence required by a machine to obtain better BLEU scores.
The seminal “Attention Is All You Need” Transformer obtained the best results for English-German and English-French translations in 2017. Since then, the scores have been improved by other transformers.
At this point in the book, we have covered the essential aspects of transformers: the architecture of the Transformer, training a RoBERTa model from scratch, fine-tuning a BERT, evaluating a fine-tuned BERT, and exploring downstream tasks with some transformer examples.
In this chapter, we will go through machine translation in three additional topics. We will first define what machine translation is. We will then preprocess a WMT dataset. Finally, we will see how to implement machine translations.
This chapter covers the following topics:
- Defining machine translation
- Human transduction
- Machine transduction
- Preprocessing a WMT dataset
- Evaluating machine translation with BLEU
- Geometric evaluations
- Chencherry smoothing
- Enabling eager execution
- Initializing the English-German problem with Trax
Our first step will be to define machine translation.
NLP代考
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Running downstream tasks
在本节中，我们将跳入一些变压器车并驾驶它们四处看看它们的作用。有许多模型和任务。我们将在本节中运行其中的一些。一旦您了解了运行几个任务的过程，您将很快了解所有这些任务。毕竟，所有这些任务的人类基线是我们！
下游任务是从预训练的 Transformer 模型继承模型和参数的微调 Transformer 任务。
因此，下游任务是运行微调任务的预训练模型的视角。这意味着，根据模型，如果任务未用于完全预训练模型，则该任务处于下游。在本节中，我们将所有任务视为下游，因为我们没有对它们进行预训练。
模型将不断发展，数据库、基准方法、准确度测量方法和排行榜标准也将不断发展。但是本章中通过下游任务反映的人类思想结构将保留下来。
让我们从 CoLA 开始。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Machine Translation with the Transformer
人类掌握序列转导，将表示转移到另一个对象。我们可以很容易地想象一个序列的心理表征。如果有人说“我花园里的花很漂亮”，我们可以很容易地想象一个花园里有花。我们看到了花园的图像，尽管我们可能从未见过那个花园。我们甚至可以想象鸟鸣和花香。
机器必须从头开始学习带有数字表示的转换。循环或卷积方法产生了有趣的结果，但尚未达到显着的 BLEU 翻译评估分数。翻译需要语言的表现一个转换成语言乙.
Transformer 模型的自注意力创新增加了机器智能的分析能力。语言序列一个在尝试将其翻译成语言之前已充分表达乙. Self-attention 带来了机器获得更好的 BLEU 分数所需的智能水平。
开创性的“Attention Is All You Need”Transformer 在 2017 年获得了英德和英法翻译的最佳成绩。从那时起，其他变压器的分数一直在提高。
在本书的这一点上，我们已经介绍了转换器的基本方面：转换器的架构、从头开始训练 RoBERTa 模型、微调 BERT、评估微调后的 BERT，以及使用一些转换器示例探索下游任务.
在本章中，我们将在另外三个主题中介绍机器翻译。我们将首先定义什么是机器翻译。然后，我们将预处理 WMT 数据集。最后，我们将看到如何实现机器翻译。
本章涵盖以下主题：
- 定义机器翻译
- 人类转导
- 机器换能
- 预处理 WMT 数据集
- 使用 BLEU 评估机器翻译
- 几何评估
- 陈樱桃平滑
- 启用急切执行
- 使用 Trax 初始化英语-德语问题
我们的第一步是定义机器翻译。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。
