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深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。这些神经网络试图模拟人脑的行为–尽管远未达到与之匹配的能力–允许它从大量数据中 “学习”。

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• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Automating HPO with Random Search

We just looked at manual HPO of DL using a function approximation problem. During this scenario we provided a set of tools by which the practitioners could run the notebook consecutively using different hyperparameters to generate comparisons. As you likely discovered from working through that exercise manual HPO is time consuming and just downright boring.

Of course, there are now numerous tools for performing HPO automatically. These tools range from Python packaggés too full systêms incorpóratẻa intoo clouud téchnólogiēs as part of an AutọML solution. We could certainly use any of those tools to perform a baseline comparison against EC methods but for our purposes we want to understand the automation and search process deeper.

Random search HPO, as its name implies, is the process of sampling random values from a known set of hyperparameters within given ranges and then evaluating the effectiveness. The hope in random search is that you will eventually find the best or desired solution. An example of this is someone throwing darts blindfolded hoping to hit a bullseye. The blindfolded person likely won’t hit a bullseye in a couple throws but over many throws we may expect they might.

Notebook EDL_5_2_RS_HPO.ipynb is an upgraded version of our previous notebook that automates HPO using a simple random search algorithm. Open that notebook in Colab and run all the cells before jumping into the exercise.

1. Open the notebook EDL_5_2_RS_HPo.ipynb in Colab and run all the cells. Runtime $\rightarrow$ Run all from the menu. As a before comparison feel free to open EDL_5_1_Hyperparameter_Tuning.ipynb notebook.
2. We will start by exploring the problem function that we want our DL network to approximate. The first cell of code revisits our polynomial function from chapter 4 as shown in figure 5.1. Below is the code which generates the sample set of input and target data points we will use to train the network on.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Using Grid Search for Automatic HPO

In our next exercise we are going to upgrade our earlier random search attempt to use a more sophisticated grid search technique. While this technique is more robust and efficient it is still bounded by the size of the grid. Using larger grid cells will often limit results to local minimums or maximums. Finer and smaller cells can locate global min and maximums but at the cost of increased search space.

The code in the next exercise notebook EDL_5_3_GS_HPo.ipynb is derived from our earlier random search example. As such much of the code is the same and as usual, we will focus on just the parts that make this sample unique.

11. Open the EDL_5_3_GS_HPO.ipynb in Colab and run all the cells, Runtime $\boldsymbol{>}$ Run all.
12. The primary difference in the code for this example is the hyperparameter object now needs to track a parameter grid. We will first look at the construction of a new class HyperparametersGrid class and the init function. Inside this function we extract the names of the input parameters into self. hparms and then test if the first input points to a generator. If it does then we generate a parameter grid with self.create_grid otherwise the instance will just be a child HP container.

Next we will take a look at how the parameter grid is constructed in the self.create_grid function. The function starts by creating an empty grid dictionary and then loops through the list of hyperparameters. It calls the hyperparameter generator using next to return in this case a value and the total number of values. Then we loop again through the generator to extract each unique value and append it to a row list. After which we append the row to the grid and then finish by injecting the grid into the Parametergrid class. ParameterGrid is a helper class from skLearn that takes as input a dictionary of inputs and list of values and then constructs a grid where each cell represents the various hyperparameter combinations. While we are only running this example with 2 hyperparameters over a 2-dimensional grid, Parametergrid can manage any number of dimensions.

深度学习代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Automating HPO with Random Search

我们刚刚使用函数逼近问题查看了 DL 的手动 HPO。在这种情况下，我们提供了一组工具，从业者可以使用这些工具使用不同的超参数连续运行笔记本以生成比较。正如您可能通过练习手册发现的那样，HPO 既耗时又乏味。

当然，现在有很多工具可以自动执行 HPO。这些工具的范围从 Python 包到完整系统，再到将云技术整合为 AutọML 解决方案的一部分。我们当然可以使用这些工具中的任何一种来与 EC 方法进行基线比较，但出于我们的目的，我们希望更深入地了解自动化和搜索过程。

随机搜索HPO，顾名思义，就是从给定范围内的一组已知超参数中随机抽取值，然后评估有效性的过程。随机搜索的希望是您最终会找到最佳或所需的解决方案。这方面的一个例子是有人蒙着眼睛投掷飞镖，希望能击中靶心。被蒙住眼睛的人可能不会在几次投掷中击中靶心，但我们可以预期他们可能会投掷多次。

笔记本 EDL_5_2_RS_HPO.ipynb 是我们之前笔记本的升级版本，它使用简单的随机搜索算法自动执行 HPO。在 Colab 中打开该笔记本并在开始练习之前运行所有单元格。

1. 在 Colab 中打开笔记本 EDL_5_2_RS_HPo.ipynb 并运行所有单元格。运行→从菜单运行所有。作为之前的比较，请随意打开 EDL_5_1_Hyperparameter_Tuning.ipynb 笔记本。
2. 我们将从探索我们希望 DL 网络近似的问题函数开始。代码的第一个单元格重新访问了第 4 章中的多项式函数，如图 5.1 所示。下面是生成我们将用来训练网络的输入和目标数据点样本集的代码。

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Using Grid Search for Automatic HPO

在我们的下一个练习中，我们将升级我们之前的随机搜索尝试，以使用更复杂的网格搜索技术。虽然这种技术更加稳健和高效，但它仍然受到网格大小的限制。使用较大的网格单元通常会将结果限制为局部最小值或最大值。更精细和更小的单元可以定位全局最小值和最大值，但以增加搜索空间为代价。

下一个练习笔记本 EDL_5_3_GS_HPo.ipynb 中的代码源自我们之前的随机搜索示例。由于大部分代码与往常一样，因此我们将只关注使该示例与众不同的部分。

11. 在 Colab 中打开 EDL_5_3_GS_HPO.ipynb 并运行所有单元格，Runtime>全部运行。
12. 此示例代码的主要区别是超参数对象现在需要跟踪参数网格。我们将首先看一下新类HyperparametersGrid 类的构造和init 函数。在这个函数中，我们将输入参数的名称提取到 self. hparms 然后测试第一个输入是否指向生成器。如果是，那么我们使用 self.create_grid 生成一个参数网格，否则该实例将只是一个子 HP 容器。

接下来我们来看看参数grid在self.create_grid函数中是如何构造的。该函数首先创建一个空的网格字典，然后遍历超参数列表。它使用 next 调用超参数生成器，在这种情况下返回一个值和值的总数。然后我们再次遍历生成器以提取每个唯一值并将其附加到行列表。之后我们将行附加到网格，然后通过将网格注入 Parametergrid 类来完成。ParameterGrid 是 skLearn 的一个辅助类，它将输入字典和值列表作为输入，然后构建一个网格，其中每个单元格代表各种超参数组合。虽然我们只在二维网格上运行带有 2 个超参数的示例，

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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。