如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning COMP4702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|The Right Step Sizes
To understand the role of step sizes in the learning process, consider an abstract algorithm described by Equation $6.18$ and for which
$$
\hat{\mathcal{O}}\left(U_k, X_k, Y_k\right)=\left(\mathcal{O} U_k\right)\left(X_k\right) .
$$
In this case, the noise term $w_k$ is always zero and can be ignored: the abstract algorithm adjusts its estimate directly towards $\mathcal{O} U_k$. Here we should take the step sizes $\left(\alpha_k\right)_{k \geq 0}$ to be large in order to make maximal progress towards $U^$. For $\alpha_k=1$, we obtain a kind of dynamic programming algorithm that updates its estimate one state at a time, and whose convergence to $U^$ can be reasonably easily demonstrated; conversely, taking $\alpha_k<1$ must in some sense slow down the learning process.
In general, however, the noise term is not zero and cannot be neglected. In this case, large step sizes amplify $w_k$ and prevent the algorithm from converging to $U^*$ (consider, in the extreme, what happens when $\alpha_k=1$ ). A suitable choice of step size must therefore balance rapid learning progress and eventual convergence to the right solution.
To illustrate what “suitable choice” might mean in practice, let us distil the issue down to its essence and consider the process that estimates the mean of a distribution $\nu \in \mathscr{P}1(\mathbb{R})$ according to the incremental update $$ V{k+1}=\left(1-\alpha_k\right) V_k+\alpha_k R_k,
$$
where $\left(R_k\right){k \geq 0}$ are i.i.d. random variables distributed according to $\nu$. For concreteness, let us assume that $\nu=\mathcal{N}(0,1)$, so that we would like $\left(V_k\right){k \geq 0}$ to converge to 0 .
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Overview of Convergence Analysis
Provided that an incremental algorithm satisfies the template laid out in Section 6.5, with a step size schedule that satisfies the Robbins-Monro conditions, we can prove that the sequence of estimates produced by this algorithm must converge to the fixed point $U^*$ of the implied operator $\mathcal{O}$. Before presenting the proof in detail, we illustrate the main bounding-box argument underlying the proof.
Let us consider a two-dimensional state space $\mathcal{X}=\left{x_1, x_2\right}$ and an incremental algorithm for estimating a 1-dimensional quantity $(m=1)$. As per the template, we consider a contractive operator $\mathcal{O}: \mathbb{R}^{\mathcal{X}} \rightarrow \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$ given by $\mathcal{O} U=\left(0.8 U\left(x_2\right), 0.8 U\left(x_2\right)\right)$; note that the fixed point of $\mathcal{O}$ is $U^*=(0,0)$. At each time step, a source state $\left(x_1\right.$ or $\left.x_2\right)$ is chosen uniformly at random and the corresponding estimate is updated. The step sizes are $\alpha_k=(k+1)^{-0.7}$, satisfying the Robbins-Monro conditions.
Suppose first that the sample target is noiseless. That is,
$$
\hat{\mathcal{O}}\left(U_k, X_k, Y_k\right)=0.8 U_k\left(x_2\right)
$$
In this case, each iteration of the algorithm contracts along a particular coordinate. Figure 6.2(a) illustrates a sequence $\left(U_k\right){k \geq 0}$ defined by the update equations $$ \begin{aligned} U{k+1}\left(X_k\right) &=\left(1-\alpha_k\right) U_k\left(X_k\right)+\alpha_k \hat{\mathcal{O}}\left(X_k, U_k, Y_k\right) \
U_{k+1}(x) &=U_k(x), \quad x \neq X_k
\end{aligned}
$$
强化学习代写
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代考|THE RIGHT STEP SIZES
要了解步长在学习过程中的作用，请考虑由方程式描述的抽象算法 $6.18$ 并且为此
$$
\hat{\mathcal{O}}\left(U_k, X_k, Y_k\right)=\left(\mathcal{O} U_k\right)\left(X_k\right) .
$$
在这种情况下，噪声项 $w_k$ 总是零并且可以忽略：抽象算法直接将其估计调整为 $\mathcal{O} U_k$. 在这里我们应该采取步长 $\left(\alpha_k\right){k \geq 0}$ 做大，以取得最大的进步你 $\mathrm{n}$. 为了 $\alpha_k=1$ 我们得到一种动态规划算法，它一次更新一个状态的估计，并且收敛到你^可以相当容易地证明; 相反，取 $\alpha_k<1$ 必须在某种意义上减缓学习过程。 然而，一般来说，噪声项不为零，不能忽略。在这种情况下，大步长放大 $w_k$ 并防止算法收敛到 $U^$ consider, intheextreme, whathappenswhen $\alpha_k=1 \$$. 因 此，步长的合适选择必须平衡快速学习进度和最终收敛到正确的解决方案。 为了说明“合适的选择”在实践中可能意味着什么，让我们提炼问题的本质并考虑估计分布均值的过程 $\nu \in \mathscr{P} 1(\mathbb{R})$ 根据增量更新 $$ V k+1=\left(1-\alpha_k\right) V_k+\alpha_k R_k, $$ 在哪里 $\left(R_k\right) k \geq 0$ 是独立同分布的随机变量根据 $\nu$. 为了具体起见，让我们假设 $\nu=\mathcal{N}(0,1)$ ，所以我们想要 $\left(V_k\right) k \geq 0$ 收敛到 0 。
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代 考|OVERVIEW OF CONVERGENCE ANALYSIS
假设增量算法满足 $6.5$ 节中列出的模板，并且步长调度满足 Robbins-Monro 条件，我们可以证明该算法产生的估计序列必须收敛到固定点 $U^$ 隐含运算符的 $\mathcal{O}$. 在详 细展示证明之前，我们先说明证明背后的主要边界框论点。 $\mathcal{O} U=\left(0.8 U\left(x_2\right), 0.8 U\left(x_2\right)\right)$; 注意固定点 $\mathcal{O}$ 是 $U^*=(0,0)$. 在每个时间步，一个源状态 $\left(x_1\right.$ 或者 $\left.x_2\right)$ 是随机均匀选择的，并更新相应的估计值。步长是 $\alpha_k=(k+1)^{-0.7}$ ，满足 Robbins-Monro 条件。
首先假设样本目标是无噪声的。那是,
$$
\hat{\mathcal{O}}\left(U_k, X_k, Y_k\right)=0.8 U_k\left(x_2\right)
$$
$U{-}{k+1} x \&=U_{-} k x, \backslash q u a d x \backslash$ neq $X_{-} k$ lend ${$ 对齐 $}$
$\$$
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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。
