相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握，或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目，按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持，100%退款保证，免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务，是你留学路上忠实可靠的小帮手！
机器学习代考_Machine Learning代考_Positional encoding
The performance of “vanilla” self-attention can be low, since attention is permutation invariant, and hence ignores the input word ordering. To overcome this, we can concatenate the word embeddings with a positional embedding, so that the model knows what order the words oocur in.
One way to do this is to represent each position by an integer. However, neural networks cannot natively handle integers. To overcome this, we can encode the integer in binary form. For example, if we assume the sequence length is $n=3$, we get the following sequence of $d=3$-dimensional bit vectors for each location: $000,001,010,011,100,101,110,111$. We see that the right most index toggles the fastest (has highest frequency), whereas the left most index (most significant bit) toggles the slowest. (We could of course change this, so that the left most bit toggles fastest.) We can represent this as a position matrix $\mathbf{P} \in \mathbb{R}^{n \times d}$.
We can think of the above representation as using a set of basis functions (corresponding to powers of 2), where the coefficients are 0 or 1 . We can obtain a more compact code by using a different set of basis functions, and real-valued weights. [Vas $+17$ ] propose to use a sinusoidal basis, as follows:
$$
p_{i, 2 j}=\sin \left(\frac{i}{C^{2 j / d}}\right), p_{i, 2 j+1}=\cos \left(\frac{i}{C^{2 j / d}}\right)
$$
where $C=10,000$ corresponds to some maximum sequence length. For example, if $d=4$, the $i$ ‘t row is
$$
\boldsymbol{p}_i=\left[\sin \left(\frac{i}{C^{0 / 4}}\right), \cos \left(\frac{i}{C^{0 / 4}}\right), \sin \left(\frac{i}{C^{2 / 4}}\right), \cos \left(\frac{i}{C^{2 / 4}}\right)\right]
$$
Figure $15.25$ a shows the corresponding position matrix for $n=60$ and $d=32$. In this case, the left-most columns toggle fastest. We see that each row has a real-valued “fingerprint” representing its location in the sequence. Figure $15.25$ b shows some of the basis functions (column vectors) for dimensions 6 to 9.
The advantage of this representation is two-fold. First, it can be computed for arbitrary length inputs (up to $T \leq C$ ), unlike a learned mapping from integers to vectors. Second, the representation of one location is linearly predictable from any other, given knowledge of their relative distance.
机器学习代考_Machine Learning代考_Transformers for images
CNNs (Chapter 14) are the most common model type for processing image data, since they have useful built-in inductive bias, such as locality (due to small kernels), equivariance (due to weight tying), and invariance (due to pooling). Suprisingly, it has been found that transformers can also do well at image classification, at least if trained on enough data. (They need a lot of data to overcome their lack of relevant inductive bias.)
In particular, [Dos+21] present the ViT model (vision transformer), that chops the input up into $16 \times 16$ patches, projects each patch into an embedding space, and then passes this set of embeddings $\boldsymbol{x}{1: T}$ to a transformer, analogous to the way word embeddings are passed to a transformer. The input is also prepended with a special [CLASS] embedding, $\boldsymbol{x}_0$. The output of the transformer is a set of encodings $\boldsymbol{e}{0: T}$; the model maps $\boldsymbol{e}_0$ to the target class label $y$, and is trained in a supervised way. See Figure $15.28$ for an illustration.
After supervised pretraining, the model is fine-tuned on various downstream classification tasks, an approach known as transfer learning (seee Section $19.2$ for more details). When trainéd on “small” datasets such as ImageNet (which has $1 \mathrm{k}$ classes and $1.3 \mathrm{M}$ images), they find that they cannot outperform a pretrained CNN ResNet model (Section 14.3.4) known as BiT (big transfer) $[$ Kol $+20 \mid$. However, when trained on larger datasets, such as ImageNet-21k (with $21 \mathrm{k}$ classes and $14 \mathrm{M}$ images), or the Google-internal JFT dataset (with $18 \mathrm{k}$ classes and 303M images), they find that ViT does better than BiT at transfer learning. It is also cheaper to train than ResNet at this scale. (However, training is still expensive: the large ViT model on ImageNet-21k takes 30 days on a Google Cloud TPUv3 with 8 cores!)
机器学习代考
机器学习代考_Machine Learning代考_Positional encoding
“vanilla”自注意力的性能可能很低，因为注意力是排列不变的，因此忽略了输入词的顺序。为了克服这个 问题，我们可以将单词嵌入与位置嵌入连接起来，这样模型就知道单词出现的顺序。
一种方法是用整数表示每个位置。然而，神经网络本身不能处理整数。为了克服这个问题，我们可以将 整数编码为二进制形式。例如，如果我们假设序列长度是 $n=3$ ，我们得到以下序列 $d=3$ 每个位置的维 位向量: $000,001,010,011,100,101,110,111$. 我们看到最右边的索引切换最快 (频率最高)，而最 左边的索引 (最高有效位) 切换最蜀。 (我们当然可以更改它，以便最左边的位切换最快。) 我们可以 将其表示为位置矩阵 $\mathbf{P} \in \mathbb{R}^{n \times d}$.
我们可以将上述表示视为使用一组基函数 (对应于 2 的幂)，其中系数为 0 或 1 。我们可以通过使用一 组不同的基函数和实值权重来获得更紧失的代码。[瓦斯 $+17]$ 建议使用正弦基，如下:
$$
p_{i, 2 j}=\sin \left(\frac{i}{C^{2 j / d}}\right), p_{i, 2 j+1}=\cos \left(\frac{i}{C^{2 j / d}}\right)
$$
在哪里 $C=10,000$ 对应于一些最大序列长度。例如，如果 $d=4$ ，这 $i^{\prime \prime}$ 行是
$$
\boldsymbol{p}_i=\left[\sin \left(\frac{i}{C^{0 / 4}}\right), \cos \left(\frac{i}{C^{0 / 4}}\right), \sin \left(\frac{i}{C^{2 / 4}}\right), \cos \left(\frac{i}{C^{2 / 4}}\right)\right]
$$
数字 $15.25 \mathrm{a}$ 显示相应的位置矩阵 $n=60$ 和 $d=32$. 在这种情况下，最左边的列切换最快。我们看到每 一行都有一个实值“指纹”，表示它在序列中的位置。数字 $15.25 \mathrm{~b}$ 显示了 6 到 9 维的一些基函数 (列向 量)。
这种表示的优点是双重的。首先，它可以针对任意长度的输入进行计算（最多 $T \leq C$ )，不像从整数到向 量的学习映射。其次，在知道它们的相对距离的情况下，一个位置的表示可以从任何其他位置线性预 测。
机器学习代考_Machine Learning代考_Transformers for images
CNN (第 14 章) 是处理图像数据的最常见模型类型，因为它们具有有用的内置归纳偏置，例如局部性 (由于小内核) 、等方差 (由于权重绑定) 和不变性 (由于池化) ). 令人惊讶的是，已经发现 transformer 在图像分类方面也能做得很好，至少在对足够的数据进行训练的情况下是这样。（他们需要 大量数据来克服相关归纳偏差的缺乏。）
特别是，[Dos+21] 展示了 ViT 模型（视觉转换器)，它将输入分成 $16 \times 16$ patches，将每个patch投射 到一个embedding空间中，然后传递这组embeddings $\boldsymbol{x} 1: T$ 到转换器，类似于词嵌入传递到转换器的 方式。输入还带有一个特殊的 [CLASS] 嵌入， $x_0$. transformer的输出是一组编码 $e 0: T$; 模型图 $e_0$ 到目标 类标签 $y$ ，并以有监督的方式进行训练。见图15.28一个例子。
在有监督的预训练之后，模型针对各种下游分类任务进行微调，这种方法称为迁移学习（参见第 $19.2$ 更 多细节) 。当在“小型”数据集上训练时，例如 ImageNet (具有 $1 \mathrm{k}$ 类和 $1.3 \mathrm{M}$ 图像)，他们发现他们无法 胜过称为 BiT (大转移) 的预训练 CNN ResNet 模型 (第 14.3.4 节) [上校 $+20 \mid$. 然而，当在更大的数据 集上训练时，例如 ImageNet-21k (带有 $21 \mathrm{k}$ 类和 $14 \mathrm{M}$ 图像) ，或谷歌内部的JFT 数据集（与 $18 \mathrm{k}$ 类和 $303 \mathrm{M}$ 图像)，他们发现 ViT 在迁移学习方面比 BiT 做得更好。在这种规模下，它的训练成本也比 ResNet 低。（然而，训练仍然很昂贵：ImageNet-21k 上的大型 ViT 模型在具有 8 核的 Google Cloud TPUv3 上需要 30 天!）
myassignments-help数学代考价格说明
1、客户需提供物理代考的网址，相关账户，以及课程名称，Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明，让您清楚的知道您的钱花在什么地方。
2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb，费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵)，报价后价格觉得合适，可以先付一周的款，我们帮你试做，满意后再继续，遇到Fail全额退款。
3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款，全款，周付款，周付款一方面方便大家查阅自己的分数，一方面也方便大家资金周转，注意:每周固定周一时先预付下周的定金，不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。
Math作业代写、数学代写常见问题
留学生代写覆盖学科？
代写学科覆盖Math数学,经济代写，金融,计算机,生物信息，统计Statistics,Financial Engineering，Mathematical Finance，Quantitative Finance，Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。
数学作业代写会暴露客户的私密信息吗？
我们myassignments-help为了客户的信息泄露，采用的软件都是专业的防追踪的软件，保证安全隐私，绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准，都是公开透明，不存在任何针对性收费及差异化服务，我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务，提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。
留学生代写提供什么服务？
我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz，Exam协助、期刊论文发表等学术服务，myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛；实战经验丰富的学哥学姐！为你解决一切学术烦恼！
物理代考靠谱吗？
靠谱的数学代考听起来简单，但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱，是把客户的网课当成自己的网课；把客户的作业当成自己的作业；并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中，坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手！这就是我们要做的靠谱！
数学代考下单流程
提早与客服交流，处理你心中的顾虑。操作下单，上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文，准时交给，在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改
付款操作：我们数学代考服务正常多种支付方法，包含paypal，visa，mastercard，支付宝，union pay。下单后与专家直接互动。
售后服务：论文结束后保证完美经过turnitin查看，在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改，直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地，只需求告诉您的批改要求或教师的comments，专家会据此批改。
保密服务：不需求提供真实的数学代考名字和电话号码，请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则，不会泄露您的个人信息。
myassignments-help擅长领域包含但不是全部:
myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ，我们的服务覆盖：Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。