机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS11-711

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航在代写自然语言处理NLP方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写自然语言处理NLP代写方面经验极为丰富，各种代写自然语言处理NLP相关的作业也就用不着说。

我们提供的自然语言处理NLP及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

Statistical Inference 统计推断
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|Next sentence prediction

The second method found to train BERT is Next Sentence Prediction (NSP). The input contains two sentences.

Two new tokens were added:

$[\mathrm{CLS}]$ is a binary classification token added to the beginning of the first sequence to predict if the second sequence follows the first sequence. A positive sample is usually a pair of consecutive sentences taken from a dataset. A negative sample is created using sequences from different documents.
[SEP] is a separation token that signals the end of a sequence.
For example, the input sentences taken out of a book could be:
“The cat slept on the rug. It likes sleeping all day.”
These two sentences would become one input complete sequence:
[CLS] the cat slept on the rug [SEP] it likes sleep ##ing all day[SEP]
This approach requires additional encoding information to distinguish sequence $A$ from sequence $B$.
If we put the whole embedding process together, we obtain:

The input embeddings are obtained by summing the token embeddings, the segment (sentence, phrase, word) embeddings, and the positional encoding embeddings.
The input embedding and positional encoding sub-layer of a BERT model can be summed up as follows:

A sequence of words is broken down into WordPiece tokens.
A [MASK] token will randomly replace the initial word tokens for masked language modeling training.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Pretraining and fine-tuning a BERT model

BERT is a two-step framework. The first step is the pretraining, and the second is fine-tuning, as shown in Figure $2.4$ :Training a transformer model can take hours, if not days. It takes quite some time to engineer the architecture and parameters, and select the proper datasets to train a transformer model.

Pretraining is the first step of the BERT framework that can be broken down into two sub-steps:

Defining the model’s architecture: number of layers, number of heads, dimensions, and the other building blocks of the model
Training the model on Masked Language Modeling (MLM) and NSP tasks
The second step of the BERT framework is fine-tuning, which can also be broken down into two sub-steps:
Initializing the downstream model chosen with the trained parameters of the pretrained BERT model
Fine-tuning the parameters for specific downstream tasks such as Recognizing Textual Entailment (RTE), Question Answering (SQuAD v1.1, SQuAD v 2. $\theta$ ), and Situations With Adversarial Generations (SWAG)

In this section, we covered the information we need to fine-tune a BERT model. In the following chapters, we will explore the topics we brought up in this section in morë dèpth:

In Chapter 3, Pretraining a RoBERTa Model from Scratch, we will pretrain a BERT-like model from scratch in 15 steps. We will even compile our own data, train a tokenizer, and then train the model. The goal of this chapter is to first go through the specific building blocks of BERT and then fine-tune an existing model.
In Chapter 4, Downstream NLP Tasks with Transformers, we will go through many downstream NLP tasks, exploring GLUE, SQuAD v1.1, SQuAD, SWAG, BLEU, and several other NLP evaluation datasets. We will run several downstream transformer models to illustrate key tasks. The goal of this chapter is to finetune a downstream model.
In Chapter 6, Text Generation with OpenAI GPT-2 and GPT-3 Models, we will explore the architecture and usage of Open AI GPT, GPT-2, and GPT-3 transformers. BERT BASE was configured to be close to OpenAI GPT to show that it produced better performance. However, OpenAI transformers keep evolving too! We will see how.

In this chapter, the BERT model we will fine-tune will be trained on The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA). The downstream task is based on Neural Network Acceptability Judgments by Alex Warstadt, Amanpreet Singh, and Samuel R. Bowman.

表示论代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Next sentence prediction

第二种训练 BERT 的方法是 Next Sentence Prediction (NSP)。输入包含两个句子。

添加了两个新令牌：

[CLS]是添加到第一个序列开头的二进制分类标记，用于预测第二个序列是否跟随第一个序列。正样本通常是从数据集中提取的一对连续句子。使用来自不同文档的序列创建负样本。
[SEP] 是表示序列结束的分离标记。
例如，从一本书中取出的输入句子可能是：
“猫睡在地毯上。它喜欢整天睡觉。”
这两个句子将成为一个输入完整序列：
[CLS] 猫睡在地毯上 [SEP] 它喜欢睡觉 ##ing all day[SEP]
这种方法需要额外的编码信息来区分序列一个从序列乙.
如果我们把整个嵌入过程放在一起，我们得到：

输入嵌入是通过对标记嵌入、片段（句子、短语、单词）嵌入和位置编码嵌入求和来获得的。
BERT模型的输入嵌入和位置编码子层可以总结如下：

单词序列被分解为 WordPiece 标记。
[MASK] 标记将随机替换初始单词标记以进行掩码语言建模训练。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Pretraining and fine-tuning a BERT model

BERT 是一个两步框架。第一步是预训练，第二步是微调，如图2.4: 训练一个 Transformer 模型可能需要数小时，甚至数天。设计架构和参数并选择合适的数据集来训练 Transformer 模型需要相当长的时间。

预训练是 BERT 框架的第一步，可以分为两个子步骤：

定义模型的架构：层数、头数、维度和模型的其他构建块
在 Masked Language Modeling (MLM) 和 NSP 任务上训练模型
BERT 框架的第二步是微调，也可以分为两个子步骤：
使用预训练的 BERT 模型的训练参数初始化选择的下游模型
微调特定下游任务的参数，例如识别文本蕴涵（RTE）、问答（SQuAD v1.1、SQuAD v 2。一世)，以及对抗性世代的情况 (SWAG)

在本节中，我们介绍了微调 BERT 模型所需的信息。在接下来的章节中，我们将更深入地探讨我们在本节中提出的主题：

在第 3 章，从头开始预训练 RoBERTa 模型，我们将分 15 个步骤从头开始预训练类似 BERT 的模型。我们甚至会编译自己的数据，训练分词器，然后训练模型。本章的目标是首先了解 BERT 的特定构建块，然后微调现有模型。
在第 4 章，带有 Transformers 的下游 NLP 任务中，我们将介绍许多下游 NLP 任务，探索 GLUE、SQuAD v1.1、SQuAD、SWAG、BLEU 和其他几个 NLP 评估数据集。我们将运行几个下游 Transformer 模型来说明关键任务。本章的目标是微调下游模型。
在第 6 章，使用 OpenAI GPT-2 和 GPT-3 模型生成文本，我们将探讨 Open AI GPT、GPT-2 和 GPT-3 转换器的架构和用法。BERT BASE 被配置为接近 OpenAI GPT，以表明它产生了更好的性能。然而，OpenAI 转换器也在不断发展！我们将看到如何。

在本章中，我们将微调的 BERT 模型将在语言可接受性语料库 (CoLA) 上进行训练。下游任务基于 Alex Warstadt、Amanpreet Singh 和 Samuel R. Bowman 的神经网络可接受性判断。

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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。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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