机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS224n

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|Fine-Tuning BERT Models

In Chapter 1, Getting Started with the Model Architecture of the Transformer, we defined the building blocks of the architecture of the original Transformer. Think of the contains bricks such as encoders, decoders, embedding layers, positional encoding methods, multi-head attention layers, masked multi-head attention layers, post-layer normalization, feed-forward sub-layers, and linear output layers. The bricks come in various sizes and forms. You can spend hours building all sorts of models using the same building kit! Some constructions will only require some of the bricks. Other constructions will add a new piece, just like when we obtain additional bricks for a model built using $\mathrm{LEGO}^{\infty}$ components.
BERT added a new piece to the Transformer building kit: a bidirectional multihead attention sub-layer. When we humans are having problems understanding a sentence, we do not just look at the past words. BERT, like us, looks at all the words in the same sentence at the same time.

In this chapter, we will first explore the architecture of Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). BERT only uses the blocks of the encoders of the Transformer in a novel way and does not use the decoder stack.
Then we will fine-tune a pretrained BERT model. The BERT model we will fine-tune was trained by a third party and uploaded to Hugging Face. Transformers can be pretrained. Then, a pretrained BERT, for example, can be fine-tuned on several NLP tasks. We will go through this fascinating experience of downstream Transformer usage using Hugging Face modules.
This chapter covers the following topics:

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
The architecture of BERT
The two-step BERT framework
Preparing the pretraining environment
Defining pretraining encoder layers
Defining fine-tuning
Downstream multitasking
Building a fine-tuning BERT model
Loading an accessibility judgement dataset
Creating attention masks
BERT model configuration
Measuring the performance of the fine-tuned model
Our first step will be to explore the background of the Transformer.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The encoder stack

The first building block we will take from the original Transformer model is an encoder layer. The encoder layer as described in Chapter 1, Getting Started with the Model Architecture of the Transformer, is shown in Figure 2.1:

The BERT model does not use decoder layers. A BERT model has an encoder stack but no decoder stacks. The masked tokens (hiding the tokens to predict) are in the attention layers of the encoder, as we will see when we zoom into a BERT encoder layer in the following sections.

The original Transformer contains a stack of $N=6$ layers. The number of dimensions of the original Transformer is $d_{\text {mudd }}=512$. The number of attention heads of the original Transformer is $A=8$. The dimensions of a head of the original Transformer is:
$$
d_{k}=\frac{d_{\text {model }}}{A}=\frac{512}{8}=64
$$
BERT encoder layers are larger than the original Transformer model.
Two BERT models can be built with the encoder layers: also be expressed as $H=768$, as in the BERT paper. A multi-head attention sub-layer contains $A=12$ heads. The dimensions of each head $z_{A}$ remains 64 as in the original Transformer model:
$$
d_{k}=\frac{d_{\text {model }}}{A}=\frac{768}{12}=64
$$

The output of each multi-head attention sub-layer before concatenation will be the output of the 12 heads:
output_multi-head_attention $=\left{z_{0}, z_{1}, z_{2}, \ldots, z_{11}\right}$ multi-head attention sub-layer contains $A=16$ heads. The dimensions of each head $z_{A}$ also remains 64 as in the original Transformer model:
$$
d_{k}=\frac{d_{\text {model }}}{A}=\frac{1024}{16}=64
$$
The output of each multi-head attention sub-layer before concatenation will be the output of the 16 heads:
$$
\text { output_multi-head_attention }=\left{z_{0}, z_{1}, z_{2}, \ldots, z_{15}\right}
$$

表示论代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Fine-Tuning BERT Models

在第 1 章，Transformer 模型架构入门中，我们定义了原始 Transformer 架构的构建块。想想其中包含的砖块，例如编码器、解码器、嵌入层、位置编码方法、多头注意力层、蒙面多头注意力层、后层归一化、前馈子层和线性输出层。这些砖有各种尺寸和形式。您可以花费数小时使用相同的拼搭套件来拼搭各种模型！有些建筑只需要一些砖块。其他结构将添加一个新块，就像我们为使用构建的模型获得额外的砖块时一样乐高∞成分。
BERT 在 Transformer 构建工具包中添加了一个新部分：双向多头注意力子层。当我们人类在理解句子时遇到问题时，我们不会只看过去的单词。BERT 和我们一样，会同时查看同一个句子中的所有单词。

在本章中，我们将首先探索来自 Transformers (BERT) 的双向编码器表示的架构。BERT 仅以新颖的方式使用 Transformer 的编码器块，不使用解码器堆栈。
然后我们将微调一个预训练的 BERT 模型。我们将微调的 BERT 模型由第三方训练并上传到 Hugging Face。变形金刚可以进行预训练。然后，例如，预训练的 BERT 可以在多个 NLP 任务上进行微调。我们将通过 Hugging Face 模块来体验下游 Transformer 使用的迷人体验。
本章涵盖以下主题：

来自 Transformers (BERT) 的双向编码器表示
BERT的架构
两步 BERT 框架
准备预训练环境
定义预训练编码器层
定义微调
下游多任务处理
构建微调的 BERT 模型
加载可访问性判断数据集
创建注意力面具
BERT模型配置
测量微调模型的性能
我们的第一步将是探索 Transformer 的背景。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The encoder stack

我们将从原始 Transformer 模型中获取的第一个构建块是编码器层。第 1 章“”Transformer 模型架构入门”中描述的编码器层如图 $2.1$ 所示:

BERT 模型不使用解码器层。BERT 模型有一个编码器堆栈，但没有解码器堆栈。掩码标记（隐藏要预测的标记) 位于编码器的注意力层中，正如我们将在以下部分中放大 BERT 编码器层时看到的那样。
原始的 Transformer 包含一堆 $N=6$ 层。原始Transformer的维数是 $d_{\text {mudd }}=512$. 原始Transformer的注意力头数为 $A=8$. 原始 Transformer 的头部尺寸为:
$$
d_{k}=\frac{d_{\text {model }}}{A}=\frac{512}{8}=64
$$
BERT 编码器层大于原始的 Transformer 模型。
可以使用编码器层构建两个 BERT 模型：也可以表示为 $H=768$ ，就像在 BERT 论文中一样。一个多头注意力子层包含 $A=12$ 头。每个头的尺寸 $z_{A}$ 与原始 Transformer 模型一样，仍为 64 :
$$
d_{k}=\frac{d_{\text {model }}}{A}=\frac{768}{12}=64
$$
连接前每个多头注意力子层的输出将是12个头的输出:
output_multi-head_attention \left 的分隔符缺失或无法识别
多头注意力子层包含 $A=16$ 头。每个头的尺寸 $z_{A}$ 与原始
Transformer 模型一样，也保持 64：
$$
d_{k}=\frac{d_{\text {model }}}{A}=\frac{1024}{16}=64
$$
连接前每个多头注意力子层的输出将是 16 个头的输出:
$\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别

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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。

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