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。
强化学习Reinforcement learning代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的强化学习Reinforcement learning作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此强化学习Reinforcement learning作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在计算机Quantum computer代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Quantum computer代写服务。我们的专家在机器学习Machine Learning代写方面经验极为丰富，各种机器学习Machine Learning相关的作业也就用不着 说。
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Categorical Temporal-Difference Learning
Categorical dynamic programming (CDP) computes a sequence $\left(\eta_k\right){k \geq 0}$ of return-distribution functions, defined by iteratively applying the projected distributional Bellman operator $\Pi{\mathrm{C}} \mathcal{T}^\pi$ to an initial return-distribution function $\eta_0:$
$$
\eta_{k+1}=\Pi_{\mathrm{C}} \mathcal{T}^\pi \eta_k .
$$
As we established in Section 5.9, the sequence generated by CDP converges to the fixed point $\hat{\eta}{\mathrm{C}}^\pi$. Let us express this fixed point in terms of a collection of probabilities $\left(\left(p_i^\pi(x)\right){i=1}^m: x \in \mathcal{X}\right)$ associated with $m$ particles located at $\theta_1, \ldots, \theta_m$
$$
\hat{\eta}{\mathrm{C}}^\pi(x)=\sum{i=1}^m p_i^\pi(x) \delta_{\theta_i} .
$$
To derive an incremental algorithm from the categorical-projection Bellman operator, let us begin by expressing the projected distributional operator $\Pi_{\mathrm{C}} \mathcal{T}^\pi$ in terms of an expectation over the sample transition $\left(X=x, A, R, X^{\prime}\right)$ :
$$
\left(\Pi_{\mathrm{C}} \mathcal{T}^\pi \eta\right)(x)=\Pi_{\mathrm{C}} \mathbb{E}\pi\left[\left(\mathrm{b}{R, \gamma}\right)_{#} \eta^\pi\left(X^\gamma\right) \mid X=x\right]
$$
Following the line of reasoning from Section 6.2, in order to construct an unbiased sample target by substituting $R$ and $X^{\prime}$ with their realisations, we need to rewrite Equation $6.8$ with the expectation outside of the projection $\Pi_C$. The following establishes the validity of exchanging the order of these two operations.
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Quantile Temporal-Difference Learning
Quantile regression is a method for determining the quantiles of a probability distribution incrementally and from samples. ${ }^{47}$ In this section, we develop an algorithm that aims to find the fixed point $\hat{\eta}_{\mathrm{Q}}^\pi$ of the quantile-projected Bellman operator $\Pi_Q \mathcal{T}^\pi$ via quantile regression.
To begin, suppose that given $\tau \in(0,1)$ we are interested in estimating the $\tau^{\text {th }}$ quantile of a distribution $\nu$, corresponding to $F_\nu^{-1}(\tau)$. Quantile regression maintains an estimate $\theta$ of this quantile. Given a sample $z$ drawn from $\nu$, it adjusts $\theta$ according to
$$
\theta \leftarrow \theta+\alpha\left(\tau-\mathbb{1}{{z<\theta}}\right) . $$ One can show that quantile regression follows the negative gradient of the quantile $\operatorname{loss}^{48}$ $$ \begin{aligned} \mathcal{L}\tau(\theta) &=\left(\tau-\mathbb{1}{z<\theta}}\right)(z-\theta) \ &=\left|\mathbb{1}{{z<\theta}}-\tau\right| \times|z-\theta| . \end{aligned} $$ In Equation 6.12, the term $\left|\mathbb{1}{{z<\theta}}-\tau\right|$ is an asymmetric step size which is either $\tau$ or $1-\tau$, according to whether the sample $z$ is greater or smaller than $\theta$, respectively. When $\tau<0.5$, samples greater than $\theta$ have a lesser effect on it than samples smaller than $\theta$; the effect is reversed when $\tau>0.5$. The update rule in Equation $6.11$ will continue to adjust the estimate until the equilibrium point $\theta^$ is reached (Exercise $6.4$ asks you to visualise the behaviour of quantile regression with different distributions). This equilibrium point is the location at which smaller and larger samples have an equal effect in expectation. At that point, letting $Z \sim \nu$, we have $$ \begin{aligned} 0 &=\mathbb{E}\left[\tau-\mathbb{1}{\left{Z<\theta^\right}}\right] \
&=\tau-\mathbb{E}\left[\mathbb{1}{\left{Z<\theta^\right}}\right] \ &=\tau-\mathbb{P}\left(Z<\theta^\right) \
\Longrightarrow \mathbb{P}\left(Z<\theta^\right) &=\tau \ \Longrightarrow \theta^ &=F\nu^{-1}(\tau) .
\end{aligned}
$$
强化学习代写
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代 考|CATEGORICAL TEMPORAL-DIFFERENCE LEARNING
分类动态规划 $C D P$ 计算一个序列 $\left(\eta_k\right) k \geq 0$ 收益分布函数，通过迭代应用投影分布贝尔曼算子来定义 $\Pi C \mathcal{T}^\pi$ 到初始收益分配函数 $\eta_0$ :
$$
\eta_{k+1}=\Pi_{\mathrm{C}} \mathcal{T}^\pi \eta_k .
$$
正如我们在 $5.9$ 节中建立的， $\mathrm{CDP}$ 生成的序列收敛到不动点 $\hat{\eta} \mathrm{C}^\pi$. 让我们用一组概率来表达这个固定点 $\left(\left(p_i^\pi(x)\right) i=1^m: x \in \mathcal{X}\right)$ 有关联 $m$ 粒子位于 $\theta_1, \ldots, \theta_m$
$$
\hat{\eta} \mathrm{C}^\pi(x)=\sum i=1^m p_i^\pi(x) \delta_{\theta_i} .
$$
为了从分类投影贝尔曼算子推导出增量算法，让我们从表达投影分布算子开始 $\Pi_{\mathrm{C}} \mathcal{T}^\pi$ 就样本转换的期望而言 $\left(X=x, A, R, X^{\prime}\right):$
按照第 $6.2$ 节的推理，为了通过代入构造一个无偏的样本目标 $R$ 和 $X^{\prime}$ 有了他们的认识，我们需要重写方程 $6.8$ 与投影之外的期望川 序的有效性。
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代考|QUANTILE TEMPORAL-DIFFERENCE LEARNING
分位数回归是一种从样本中逐步确定概率分布分位数的方法。 ${ }^{47}$ 在本节中，我们开发了一种旨在找到不动点的算法 $\hat{\eta}{\mathrm{Q}}^\pi$ 分位数投影贝尔曼算子的 $\Pi_Q \mathcal{T}^\pi$ 通过分位数 回归。 首先，假设给定 $\tau \in(0,1)$ 我们有兴趣估计 $\tau^{\text {th }}$ 分布的分位数 $\nu$ ，对应于 $F\nu^{-1}(\tau)$. 分位数回归保持估计 $\theta$ 这个分位数。给定一个样本 $z$ 取自 $\nu$, 它调整 $\theta$ 根据
$$
\theta \leftarrow \theta+\alpha(\tau-1 z<\theta) . $$ 可以证明分位数回归邅循分位数的负梯度loss ${ }^{48}$ 在公式 $6.12$ 中，项 $|1 z<\theta-\tau|$ 是一个不对称的步长，它是 $\tau$ 或者 $1-\tau$ ，根据样品是否 $z$ 大于或小于 $\theta$ ，分别。什么时候 $\tau<0.5$, 样本大于 $\theta$ 对它的影响小于小于的 样本 $\theta$; 效果相反时 $\tau>0.5$. 方程中的更新规则 $6.11$ 将继续调整估计直到平衡点 $\backslash \theta^{\wedge}$ 到达了
Exercise\$6.4\$asksyoutovisualisethebehaviourofquantileregressionwithdifferentdistributions. 这个平衡点是较小和较大样本在预期中具有相同效果 的位置。那时，让 $Z \sim \nu$ ，我们有
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。