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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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|Preparing the pretraining input environment

The BERT model has no decoder stack of layers. As such, it does not have a masked multi-head attention sub-layer. BERT goes further and states that a masked multihead attention layer that masks the rest of the sequence impedes the attention process.
A masked multi-head attention layer masks all of the tokens that are beyond the present position. For example, take the following sentence:
The cat sat on it because it was a nice rug.
If we have just reached the word “it,” the input of the encoder could be:
The cat sat on it<masked sequences
The motivation of this approach is to prevent the model from seeing the output it supposed to predict. This left-to-right approach produces relatively good results.
However, the model cannot learn much this way. To know what “it” refers to, we need to see the whole sentence to reach the word “rug” and figure out that “it” was the rug.
The authors of BERT came up with an idea. Why not pretrain the model to make predictions using a different approach?

Masked language modeling does not require training a model with a sequence of visible words followed by a masked sequence to predict.

BERT introduces the bidirectional analysis of a sentence with a random mask on a word of the sentence.

A potential input sequence could be:
“The cat sat on it because it was a nice rug.”
The decoder would mask the attention sequence after the model reached the word “it”:
“The cat sat on it .”
But the BERT encoder masks a random token to make a prediction:
“The cat sat on it [MASK] it was a nice rug.”
The multi-attention sub-layer can now see the whole sequence, run the self-attention process, and predict the masked token.
The input tokens were masked in a tricky way to force the model to train longer but produce better results with three methods:

• Surprise the model by not masking a single token on $10 \%$ of the dataset; for example:
“The cat sat on it [because] it was a nice rug.”
• Surprise the model by replacing the token with a random token on $10 \%$ of the dataset; for example:
“The cat sat on it [often] it was a nice rug.”
• Replace a token by a [MASK] token on $80 \%$ of the dataset; for example:
“The cat sat on it [MASK] it was a nice rug.”
The authors’ bold approach avoids overfitting and forces the model to train efficiently.
BERT was also trained to perform next sentence prediction.

## 机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Preparing the pretraining input environment

BERT 模型没有层的解码器堆栈。因此，它没有蒙面的多头注意力子层。BERT 走得更远，并指出屏蔽了序列其余部分的屏蔽多头注意力层会阻碍注意力过程。

BERT 的作者提出了一个想法。为什么不预训练模型以使用不同的方法进行预测？

BERT 引入了对句子的一个词进行随机掩码的句子的双向分析。

“猫坐在上面，因为它是一块漂亮的地毯。”

“the cat sat on it”。

• 通过不掩盖单个标记来给模型带来惊喜10%数据集的；例如：
“猫坐在上面[因为]这是一块漂亮的地毯。”
• 通过用随机标记替换标记来给模型带来惊喜10%数据集的；例如：
“猫坐在上面 [经常] 这是一块漂亮的地毯。”
作者大胆的方法避免了过度拟合，并迫使模型有效地训练。
BERT 还被训练来执行下一句预测。

## 有限元方法代写

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## 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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