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强化学习Reinforcement learning与监督学习的不同之处在于，不需要标记的输入/输出对，也不需要明确纠正次优的行动。相反，重点是在探索（未知领域）和利用（现有知识）之间找到平衡。部分监督RL算法可以结合监督和RL算法的优点。环境通常以马尔科夫决策过程（MDP）的形式陈述，因为许多强化学习算法在这种情况下使用动态编程技术。经典的动态编程方法和强化学习算法之间的主要区别是，后者不假定知道MDP的精确数学模型，它们针对的是精确方法变得不可行的大型MDP。
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CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Technical Remarks
Remark $3.1$ (Non-parametric distributional Monte Carlo algorithm). In Section 3.4, we saw that the (unprojected) finite-horizon categorical Monte Carlo algorithm can in theory learn finite-horizon return-distribution functions when there are only a small number of possible returns. It is possible to extend these ideas to obtain a straightforward, general-purpose algorithm that can be sometimes be used to learn an accurate approximation to the return distribution.
Like the sample-mean Monte Carlo method, the non-parametric distributional Monte Carlo algorithm takes as input $K$ finite-length trajectories with a common source state $x_0$. After computing the sample returns $\left(g_k\right){k=1}^K$ from these trajectories, it constructs the estimate $$ \hat{\eta}^\pi\left(x_0\right)=\frac{1}{K} \sum{k=1}^K \delta_{g_k}
$$
of the return distribution $\eta^\pi\left(x_0\right)$. Here, non-parametric refers to the fact that the approximating distribution in Equation $3.22$ is not described by a finite collection of parameters; in fact, the memory required to represent this object may grow linearly with $K$. Although this is not an issue when $K$ is relatively small, this can be undesirable when working with large amounts of data, and moreover precludes the use of function approximation (see Chapters 9 and 10).
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Bibliographical Remarks
The development of a distributional algorithm in this chapter follows our own development of the distributional perspective, beginning with our work on using compression algorithms in reinforcement learning [Veness et al., 2015].
3.1. The first-visit Monte Carlo estimate is studied by Singh and Sutton [1996], where it is used to characterise the properties of replacing eligibility traces [see also Sutton and Barto, 2018]. Statistical properties of model-based estimates (which solve for the Markov decision process’s parameters as an intermediate step) are analysed by Mannor et al. [2007]. Grünewälder and Obermayer [2011]
argue that model-based methods must incur statistical bias, an argument that also extends to temporal-difference algorithms. Their work also introduces a refined sample-mean Monte Carlo method that yields a minimum-variance unbiased estimator (MVUE) of the value function. See Browne et al. [2012] for a survey of Monte Carlo tree search methods, and Liu [2001], Robert and Casella [2004], Owen [2013] for further background on Monte Carlo methods more generally.
3.2. Incremental algorithms are a staple of reinforcement learning and have roots in stochastic approximation [Robbins and Monro, 1951, Widrow and Hoff, 1960, Kushner and Yin, 2003] and psychology [Rescorla and Wagner, 1972]. In the control setting, these are also called optimistic policy iteration methods, and exhibit fairly complex behaviour [Sutton, 1999, Tsitsiklis, 2002].
强化学习代写
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|技术备注
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备注$3.1$(非参数分布蒙特卡罗算法)。在第3.4节中，我们看到(非投影的)有限水平分类蒙特卡罗算法在理论上可以在只有少量可能的回报时学习有限水平的回报分布函数。有可能扩展这些想法，以获得一个直接的、通用的算法，有时可用于学习返回分布的精确近似。与样本均值蒙特卡罗方法一样，非参数分布蒙特卡罗算法将具有共同源状态$x_0$的有限长轨迹作为输入$K$。在从这些轨迹计算样本返回$\left(g_k\right){k=1}^K$之后，它构造了返回分布$\eta^\pi\left(x_0\right)$的估计$$ \hat{\eta}^\pi\left(x_0\right)=\frac{1}{K} \sum{k=1}^K \delta_{g_k}
$$
。这里的非参数是指方程$3.22$中的近似分布不是用有限的参数集合来描述的;事实上，表示该对象所需的内存可能会随着$K$线性增长。虽然当$K$相对较小时，这不是一个问题，但当处理大量数据时，这可能是不希望的，而且还排除了函数近似的使用(参见第9章和第10章)
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|参考说明
. CS代写|强化学习代写 本章中分布式算法的开发遵循了我们自己对分布式视角的开发，从我们在强化学习中使用压缩算法的工作开始[vity等人，2015]。Singh和Sutton[1996]研究了首次访问蒙特卡洛估计，并将其用于描述替换资格轨迹的属性[另见Sutton和Barto, 2018]。Mannor等人[2007]分析了基于模型的估计(求解马尔可夫决策过程的参数作为中间步骤)的统计特性。Grünewälder and Obermayer [2011]
.
认为基于模型的方法一定会产生统计偏差，这个论点也扩展到时间差异算法。他们的工作还引入了一种改进的样本均值蒙特卡罗方法，该方法产生了值函数的最小方差无偏估计(MVUE)。参见Browne等人[2012]对蒙特卡罗树搜索方法的概述，以及Liu[2001]、Robert和Casella[2004]、Owen[2013]对蒙特卡罗方法更广泛的进一步背景的了解。增量算法是强化学习的主要方法，它起源于随机逼近[Robbins和Monro, 1951, Widrow和Hoff, 1960, Kushner和Yin, 2003]和心理学[Rescorla和Wagner, 1972]。在控制设置中，这些也被称为乐观策略迭代方法，并表现出相当复杂的行为[Sutton, 1999, Tsitsiklis, 2002]
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
