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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|DRL Framework
Taking the training performance and efficiency into account, ScaleDRL uses ACKTR as the DRL framework. ACKTR uses the actor-critic (Konda and Tsitsiklis 2000) method to construct the neural networks. Actor-critic method uses two sets of neural networks with similar structure. The actor network takes network state $s$ as the input and generates action $a$ as the output. The critic network takes both network state $s$ and temporary action $a$ as the input and generates an evaluation value for the temporary action. ACKTR adopts the natural gradient (Kakade 2002) to update the parameters of its neural networks. The natural gradient method usually calculates a Fisher matrix to generate the neural network update value. To reduce the computation complexity in calculating the Fisher matrix, ACKTR uses the Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC) (Martens and Grosse 2015) to perform approximate natural gradient updates efficiently. In this way, ACKTR framework ensures both the algorithm performance and training efficiency (Wu et al. 2017). Figure $2.3$ shows the overall working process of ACKTR in ScaleDRL.
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Customized Neural Networks and Interfaces
ScaleDRL uses traffic distribution as the input of the DRL algorithm. Since the traffic exhibits temporal patterns (Lakhina et al. 2004), we use Recurrent Neural Network (RNN) to extract the statistical characteristics of traffic. Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) are two typical RNNs. GRU and LSTM have similar performance in many scenarios, but GRU is more computationally efficient. Thus, we choose GRU in ScaleDRL. To better calculate the temporal characteristics of the traffic, we concatenate a two-layer fully connected feedforward neural network after the GRU. Figure $2.4$ shows the overall structure of the actor network. The neural network structure of the critic network is similar to the actor network (Mnih et al. 2016; Wang et al. 2016), with one additional neuron connected to the output layer. The number of the elements in state as $N_L$, and the output size of GRU is also set to $N_L$. The number of neurons in the first hidden layer of the fully-connected layer is set to $3 * N_L$.
The interfaces of DRL in ScaleDRL are designed as follows:
- State: The state information is the input of the DRL. We use the traffic distribution on each link as the state information. The traffic intensity on each link is normalized as the input value to the DRL algorithm. Specifically, we use vector $^{|E|}$ to denote the state, where $|E|$ is the number of links in the network.
- Action: The control target is the link weights of critical links, and the action of the DRL algorithm is to adjust the link weight of critical links. When there aremultiple paths in the TE, we use multiple sets of link weights for the critical links. Action is donated as vector $\mathbf{a}^{|L| \cdot d}$, where $|L|$ denotes the number of critical links and $d$ denotes the number of candidate paths for each flow. To accelerate the training process, we expect to enrich the exploration of the DRL policy Fortunato et al. (2017), so that the DRL policy can converge more quickly. Therefore, we add a random value vector $\varepsilon$ to action value generated by the DRL agent. Thus, final action is $\mathbf{a}_{\text {out }}=\mathbf{a}+\operatorname{clip}(\varepsilon)$.
- Reward: The reward is the objective of the TE. In this work, we use the average end-to-end delay as the evaluation metric.
机器学习代写
CS代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|DRL FRAMEWORK
考虑到训练性能和效率，ScaleDRL 使用 ACKTR 作为 DRL 框架。ACKTR 使用 actor-criticKondaandTsitsiklis 2000构建神经网络的方法。Actor-critic 方法使用两组 具有相似结构的神经网络。演员网络采取网络状态 $s$ 作为输入并生成动作 $a$ 作为输出。评论家网络同时采用网络状态 $s$ 和临时行动 $a$ 作为输入并生成临时动作的评估
值。ACKTR采用自然梯度Kakade2002更新其神经网络的参数。自然梯度法通常计算一个Fisher矩阵来生成神经网络更新值。为了降低计算 Fisher 矩阵的计算复杂
度，ACKTR 使用 Kronecker-Factored Approximate CurvatureK – F AC MartensandGrosse2015有效地执行近似自然梯度更新。这样， ACKTR 框架既保证了算法 性能，又保证了训练效率Wuetal. 2017. 数字 $2.3$ 展示了 ScaleDRL 中 ACKTR 的整体工作流程。
CS代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|CUSTOMIZED NEURAL NETWORKS AND INTERFACES
ScaleDRL 使用流量分布作为 DRL算法的输入。由于交通表现出时间模式Lakhinaetal. 2004，我们使用循环神经网络 $R N N$ 提取流量的统计特征。长短期记忆 $L S T M$ 和门控循环单元 $G R U$ 是两个典型的 RNN。GRU 和 LSTM 在很多场景下具有相似的性能，但 GRU 的计算效率更高。因此，我们在 ScaleDRL 中选择 GRU。为
了更好地计算流量的时间特征，我们在 GRU 之后连接了一个两层的全连接前帻神经网络。数字 $2.4$ 显示了actor网咯的整体结构。评论家网络的神经网络结构类似于 演员网络 Mnihetal. 2016; Wangetal. 2016，一个额外的神经元连接到输出层。状态中的元焦数为 $N_L$, GRU 的输出大小也设置为 $N_L$. 全连接层第一个隐藏层的神 经元个数设置为 $3 * N_L$.
ScaleDRL中DRL的接口设计如下:
- 状态: 状态信息是DRL的输入。我们使用每个链路上的流量分布作为状态信息。每个链路上的流量强度被归一化为 DRL算法的输入值。具体来说，我们使用 向量 $^{|E|}$ 表示状态，其中 $|E|$ 是网终中的链接数。
- 动作: 控制目标是关键链路的链路权重，DRL算法的动作是调整关键链路的链路权重。当 TE中存在多条路径时，我们对关键链路使用多组链路权重。行动被 捐赠为矢量 $\mathbf{a}^{|L| \cdot d}$ ，在哪里 $|L|$ 表示关键链接的数量和 $d$ 表示每个流的候选路径数。为了加快训练过程，我们希望丰富 DRL 政策 Fortunato 等人的探索。2017， 这样 DRL 策略可以更快地收敛。因此，我们添加一个随机值向量 $\varepsilon$ 由 DRL代理生成的动作值。因此，最终行动是 $\mathbf{a}_{\text {out }}=\mathbf{a}+\operatorname{clip}(\varepsilon)$.
- 奖励：奖励是 $T E$ 的目标。在这项工作中，我们使用平均端到端延迟作为评估指标。
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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。
