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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|Computation and Statistical Estimation
Iterative policy evaluation finds an approximation to the value function $V^\pi$ by successively computing the iterates
$$
V_{k+1}=T^\pi V_k,
$$
defined by an arbitrary initial value function estimate $V_0 \in \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$. We can also think of temporal-difference learning as computing an approximation to the value function $V^\pi$, albeit with a different mode of operation. To begin, recall from Chapter 3 the TD learning update rule:
$$
V(x) \leftarrow(1-\alpha) V(x)+\alpha\left(r+\gamma V\left(x^{\prime}\right)\right) .
$$
One of the aims of this chapter is to study the long-term behaviour of the value function estimate $V$ (and eventually, of estimates produced by incremental, distributional algorithms).
At the heart of our analysis is the behaviour of a single update. That is, for a fixed $V \in \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$ we may understand the learning dynamics of temporal-difference learning by considering the random value function estimate $V^{\prime}$ defined via the sample transition model $\left(X=x, A, R, X^{\prime}\right)$ :
$$
\begin{aligned}
&V^{\prime}(x)=(1-\alpha) V(x)+\alpha\left(R+\gamma V\left(X^{\prime}\right)\right), \
&V^{\prime}(y)=V(y), \quad y \neq x .
\end{aligned}
$$
There is a close connection between the expected effect of the update given by Equation $6.3$ and iterative policy evaluation. Specifically, the expected value of the quantity $R+\gamma V\left(X^{\prime}\right)$ precisely corresponds to the application of the Bellman operator to $V$, evaluated at the source state $x$ :
$$
\mathbb{E}_\pi\left[R+\gamma V\left(X^{\prime}\right) \mid X=x\right]=\left(T^\pi V\right)(x)
$$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|From Operators To Incremental Algorithms
As illustrated in the preceding section, we can explain the behaviour of temporaldifference learning (an incremental algorithm) by relating it to the Bellman operator. New incremental algorithms can also be obtained by following the reverse process – by deriving an update rule from a given operator. This technique is particularly effective in distributional reinforcement learning, where one often needs to implement incremental counterparts to a variety of dynamic programming algorithms. To describe how one might derive an update rule from an operator, we now introduce an abstract framework based on what is known as stochastic approximation theory. ${ }^{45}$
Let us assume that we are given a contractive operator $\mathcal{O}$ over some stateindexed quantity, and that we are interested in determining the fixed point $U^$ of this operator. With dynamic programming methods, we obtain an approximation of $U^$ by computing the iterates
$$
U_{k+1}(x)=\left(\mathcal{O} U_k\right)(x), \quad \text { for all } x \in \mathcal{X} .
$$
To construct a corresponding incremental algorithm, we must first identify what information is available at each update; this constitutes our sampling model. For example, in the case of temporal-difference learning, this is the sample transition model $\left(X, A, R, X^{\prime}\right)$. For Monte Carlo algorithms, the sampling model is the random trajectory $\left(X_t, A_t, R_t\right)_{t \geq 0}$ (see Exercise 6.1). In the context of this chapter, we assume that the sampling model takes the form $(X, Y)$, where $X$ is the source state to be updated, and $Y$ comprises all other information in the model, which we term the sample experience.
强化学习代写
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代 考|COMPUTATION AND STATISTICAL ESTIMATION
迭代策略评估找到价值函数的近似值 $V^\pi$ 通过连续计算迭代
$$
V_{k+1}=T^\pi V_k,
$$
由任意初始值函数估计定义 $V_0 \in \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$. 我们还可以将时间差分学习视为计算价值函数的近似值 $V^\pi$ ，尽管操作方式不同。首先，回顾第 3 章的 TD 学习更新规则：
$$
V(x) \leftarrow(1-\alpha) V(x)+\alpha\left(r+\gamma V\left(x^{\prime}\right)\right) .
$$
本章的目的之一是研究价值函数估计的长期行为 $V$ andeventually, ofestimatesproducedbyincremental, distributionalalgorithms.
我们分析的核心是单个更新的行为。也就是说，对于一个固定的 $V \in \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$ 我们可以通过考虑随机值函数估计来理解时间差分学习的学习动态 $V^{\prime}$ 通过示例转换模型定 义 $\left(X=x, A, R, X^{\prime}\right)$ :
$$
V^{\prime}(x)=(1-\alpha) V(x)+\alpha\left(R+\gamma V\left(X^{\prime}\right)\right), \quad V^{\prime}(y)=V(y), \quad y \neq x .
$$
方程给出的更新的预期效果之间存在密切联系 $6.3$ 和迭代策略评估。具体来说，数量的期望值 $R+\gamma V\left(X^{\prime}\right)$ 正好对应贝尔曼算子的应用 $V$, 在源状态评估 $x$ :
$$
\mathbb{E}\pi\left[R+\gamma V\left(X^{\prime}\right) \mid X=x\right]=\left(T^\pi V\right)(x) $$
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代 考|FROM OPERATORS TO INCREMENTAL ALGORITHMS
如上一节所示, 我们可以解释时间差分学习的行为anincrementalalgorithm通过将其与 Bellman 运算符相关联。新的增量算法也可以通过邅唕相反的过程来获 得一一通过从给定的算子派生更新规则。这种技术在分布式强化学习中特别有效，在这种情况下，人们经常需要对各种动态编程算法实现增量对应。为了描述如何 从算子中推导出更新规则，我们现在介绍一个基于所佣的随机逼近理论的抽象框架。 45 让我们假设给定一个收缩运算符 $O$ 在一些状态索引的数量上，我们有兴趣确定不动点 \$U^ ofthisoperator. Withdynamicprogrammingmethods, weobtainanapproximationof 你 bycomputingtheiterates $U{k+1}(x)=\left(\mathcal{O} U_k\right)(x), \quad$ for all $x \in \mathcal{X}$
Toconstructacorrespondingincrementalalgorithm, wemust firstidentifywhatin formationisavailableateachupdate; thisconstitutesoursamplingmo
(seeExercise6.1). Inthecontextofthischapter, weassumethatthesamplingmodeltakesthe form $X$, $Y$, whereXisthesourcestatetobeupdated, and 包含模型中的所有其他信息，我们称之为样本体验。
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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。
