如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning CS394R这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。强化学习Reinforcement learning是机器学习的一个领域，涉及到智能代理应该如何在环境中采取行动，以使累积奖励的概念最大化。强化学习是三种基本的机器学习范式之一，与监督学习和无监督学习并列。
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|Learning To Control
A large part of this book considers the problem of learning to predict the distribution of an agent’s returns. In Chapter 7, we will discuss how one might instead learn to maximise or control these returns, and the role that distributional reinforcement learning plays in this endeavour. By learning to control, we classically mean obtaining (from experience) a policy $\pi^$ that maximises the expected return: $$ \mathbb{E}{\pi^}\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t\right] \geq \mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t\right] \text {, for all } \pi .
$$
Such a policy is called an optimal policy. From Section 2.5, recall that the state-action value function $Q^\pi$ is given by
$$
Q^\pi(x, a)=\mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t \mid X_0=x, A_0=a\right] .
$$
Any optimal policy $\pi^$ has the property that its state-action value function also satisfies the Bellman optimality equation: $$ Q^{\pi^}(x, a)=\mathbb{E}\pi\left[R+\gamma \max {a^{\prime} \in \mathcal{A}} Q^{\pi^*}\left(X^{\prime}, a^{\prime}\right) \mid X=x, A=a\right] .
$$
Similar in spirit to temporal-difference learning, $Q$-learning is an incremental algorithm that finds an optimal policy. Q-learning maintains a state-action value function estimate, $Q$, which it updates according to
$$
Q(x, a) \leftarrow(1-\alpha) Q(x, a)+\alpha\left(r+\gamma \max _{a^{\prime} \in \mathcal{A}} Q\left(x^{\prime}, a^{\prime}\right)\right)
$$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Further Considerations
Categorical temporal-difference learning learns to predict return distributions from sample experience. As we will see in subsequent chapters, the choices that we made in designing CTD are not unique, and the algorithm is best thought of as a jumping-off point into a broad space of methods. For example, an important question in distributional reinforcement learning asks how we should represent probability distributions, given a finite memory budget. One issue with the categorical representation is that it relies on a fixed grid of locations to cover the range $\left[\theta_1, \theta_m\right]$, which lacks flexibility and is in many situations inefficient. We will take a closer look at this issue in Chapter 5 . In many practical situations we also need to deal with a few additional considerations, including the use of function approximation to deal with very large state spaces (Chapters 9 and 10).
强化学习代写
CS代写|强化学习代写强化学习代考|学习控制
这本书的很大一部分讨论了学习预测代理人收益分布的问题。在第7章中，我们将讨论如何学习最大化或控制这些回报，以及分布式强化学习在这一努力中所扮演的角色。通过学习控制，我们的经典意思是(从经验中)获得一个策略$\pi^$，最大化预期收益:$$ \mathbb{E}{\pi^}\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t\right] \geq \mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t\right] \text {, for all } \pi .
$$
这样的策略被称为最优策略。在第2.5节中，回顾一下状态-动作值函数$Q^\pi$由
$$
Q^\pi(x, a)=\mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t \mid X_0=x, A_0=a\right] .
$$
给出，任何最优策略$\pi^$都具有这样的属性:它的状态-动作值函数也满足Bellman最优性方程:$$ Q^{\pi^}(x, a)=\mathbb{E}\pi\left[R+\gamma \max {a^{\prime} \in \mathcal{A}} Q^{\pi^*}\left(X^{\prime}, a^{\prime}\right) \mid X=x, A=a\right] .
$$
在精神上类似于时间差异学习，$Q$ -学习是一个寻找最优策略的增量算法。Q-learning维护一个状态-动作值函数估计$Q$，它根据
$$
Q(x, a) \leftarrow(1-\alpha) Q(x, a)+\alpha\left(r+\gamma \max _{a^{\prime} \in \mathcal{A}} Q\left(x^{\prime}, a^{\prime}\right)\right)
$$ 更新该值
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|进一步考虑
. CS代写|强化学习代写
分类时间差学习学会从样本经验中预测回报分布。正如我们将在后续章节中看到的，我们在设计CTD时所做的选择并不是唯一的，该算法最好被认为是进入广泛方法空间的一个出发点。例如，分布式强化学习中的一个重要问题是，在给定有限内存预算的情况下，我们应该如何表示概率分布。分类表示的一个问题是，它依赖于固定的位置网格来覆盖$\left[\theta_1, \theta_m\right]$范围，这缺乏灵活性，在许多情况下效率低下。我们将在第5章详细讨论这个问题。在许多实际情况下，我们还需要处理一些额外的考虑事项，包括使用函数逼近来处理非常大的状态空间(第9章和第10章)
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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。
