如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning CSE546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|Technical Remarks
Remark 2.1. Our account of random variables in this chapter has not required a measure-theoretic formalism, and in general this will be the case for the remainder of the book. For readers with a background in measure theory, the existence of the joint distribution of the random variables $\left(X_t, A_t, R_t\right) \geq 0$ in the Markov decision process model described in this chapter can be deduced from constructing a consistent sequence of distributions for the random variables $\left(X_t, A_t, R_t\right)_{t=0}^H$ for each horizon $H \in \mathbb{N}$ using the conditional distributions given in the definition, and then appealing to the Ionescu-Tulcea theorem [Tulcea, 1949]. See Lattimore and Szepesvári [2020] for further discussion in the context of Markov decision processes.
We also remark that a more formal definition of probability measures restricts the subsets of outcomes under consideration to be measurable with an underlying $\sigma$-algebra. Here, and elsewhere in the book, we will generally avoid repeated mention of the qualifier ‘measurable’ in cases such as these. The issue can be safely ignored by readers without a background in measure theory. For readers with such a background, measurability is always implicitly with respect to the power set $\sigma$-algebra on finite sets, the Borel $\sigma$-algebra on the reals, and the corresponding product $\sigma$-algebra on products of such spaces.
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Bibliographical Remarks
An introduction to random variables and probability distributions may be found in any undergraduate textbook on the subject. For a more technical presentation, see Williams [1991] and Billingsley [2012].
2.2. Markov decision processes are generally attributed to Bellman [1957a]. A deeper treatment than we give here can be found in most introductory textbooks, including those by Bertsekas and Tsitsiklis [1996], Szepesvári [2010], Puterman [2014]. Our notation is most aligned with that of Sutton and Barto [2018]. Interestingly, while it is by now standard to use reward as an indicator of success, Bellman’s own treatment does not make it an integral part of the formalism.
2.3. The formulation of a trajectory as a sequence of random variables is central to control as inference [Toussaint, 2009, Levine, 2018], which uses tools from probabilistic reasoning to derive optimal policies. Howard [1960] used the analogy of a frog hopping around a lily pond to convey the dynamics of a Markov decision process; we find our own analogy more vivid. The special consideration owed to infinite sequences is studied at length by Hutter [2005].
2.4. The work of Veness et al. [2015] makes the return (as a random variable) the central object of interest, and is the starting point of our own investigations into distributional reinforcement learning. Issues regarding the existence of the random return and a proper probabilistic formulation can be found in that paper. An early formulation of the random-variable function can be found in Jaquette [1973], who used it to study alternative optimality criteria. The Blackjack and cliff-walking examples are adapted from Sutton and Barto [2018] and in the latter case, inspired by one of the authors’ trip to Ireland. In both cases we put a special emphasis on the probability distribution of the random return. The uniform distribution example is taken from Bellemare et al. [2017a]; such discounted sums of Bernoulli random variables also have a long history in probability theory [Jessen and Wintner, 1935], see Solomyak [1995], Diaconis and Freedman [1999], Peres et al. [2000] and references therein.
强化学习代写
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|技术备注
我们在本章中对随机变量的描述不需要测量理论的形式主义，一般来说，本书的其余部分将是这种情况。对于具有度量理论背景的读者来说，本章描述的马尔可夫决策过程模型中随机变量$\left(X_t, A_t, R_t\right) \geq 0$的联合分布的存在，可以通过使用定义中给出的条件分布为每个视界$H \in \mathbb{N}$的随机变量$\left(X_t, A_t, R_t\right)_{t=0}^H$构造一个一致的分布序列，然后引用Ionescu-Tulcea定理[Tulcea, 1949]来推导。参见Lattimore和Szepesvári[2020]以进一步讨论马尔可夫决策过程
我们还注意到，概率度量的更正式的定义限制了所考虑的结果子集可以用底层的$\sigma$ -代数测量。在这里，以及本书的其他地方，我们通常会避免在诸如此类的情况下重复提到限定词“可度量的”。没有测量理论背景的读者可以安全地忽略这个问题。对于有这种背景的读者来说，可测性总是隐含于有限集上的幂集$\sigma$ -algebra，实数上的波雷尔$\sigma$ -algebra，以及此类空间积上的相应乘积$\sigma$ -algebra
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|参考说明
. CS代写|强化学习代写
关于随机变量和概率分布的介绍可以在任何有关该学科的本科教科书中找到。有关更多技术性的介绍，请参见Williams[1991]和Billingsley[2012]。马尔可夫决策过程一般归因于Bellman [1957a]。在大多数介绍性教科书中，包括Bertsekas和Tsitsiklis[1996]、Szepesvári[2010]、Puterman[2014]等，都可以找到比我们在这里给出的更深入的处理。我们的符号与Sutton和Barto[2018]的最一致。有趣的是，虽然现在用奖励作为成功的指标是标准的，但Bellman自己的处理方法并没有使它成为形式主义的一个组成部分。轨迹作为随机变量序列的表达是控制推理的核心[Toussaint, 2009, Levine, 2018]，它使用来自概率推理的工具来获得最优策略。Howard[1960]用青蛙绕着百合池跳跃的比喻来表达马尔可夫决策过程的动态;我们发现自己的类比更生动。Hutter[2005]详细研究了无限序列的特殊考虑。维内斯等人[2015]的工作使回报(作为一个随机变量)成为关注的中心对象，这也是我们自己研究分布式强化学习的起点。关于随机回归的存在性和适当的概率公式的问题可以在那篇论文中找到。jaaquette[1973]提出了随机变量函数的一个早期公式，他用它来研究备选的最优性标准。21点和悬崖行走的例子改编自Sutton和Barto[2018]，而后者的灵感来自其中一位作者的爱尔兰之旅。在这两种情况下，我们都特别强调了随机收益的概率分布。均匀分布的例子来自Bellemare等人[2017a];这种伯努利随机变量的折现和在概率论中也有很长的历史[Jessen和Wintner, 1935]，见Solomyak [1995]， Diaconis和Freedman [1999]， Peres等人[2000]及其参考文献
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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。