如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning CS59300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 Pinball Model
The game of American pinball provides a useful metaphor for how the various pieces of a Markov decision process come together to describe real systems. A classic American pinball machine consists of a slanted, glass-enclosed play area filled with bumpers of various shapes and sizes. The player initiates the game by using a retractable spring to launch a metal ball into the play area, a process that can be likened to sampling from the initial state distribution. The metal ball progresses through the play area by bouncing off the various bumpers (the transition function), which reward the player with a variable number of points (the reward function). The game ends when the ball escapes through a gap at the bottom of the play area, to which it is drawn by gravity (the terminal state). The player can prevent this fate by controlling the ball’s course with a pair of flippers on either side of the gap (the action space). Good players also use the flippers to aim the ball towards the most valuable bumpers or other, special high-scoring zones, and may even physically shake the pinball cabinet (called nudging) to exert additional control. The game’s state space describes possible arrangements of the machine’s different moving parts, including the ball’s location.
Turning things around, we may think of any Markov decision process as an abstract pinball machine. Initiated by the equivalent of inserting the traditional quarter into the machine, we call a single play through the Markov decision process a trajectory, beginning from the random initial state and lasting until a terminal state is reached. This trajectory is the sequence $X_0, A_0, R_0, X_1, A_1, \ldots$ of random interleaved states, actions, and rewards. We use the notation $\left(X_t, A_t, R_t\right)_{t \geq 0}$ to express this sequence compactly.
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|The Bellman Equation
The cliff-walking scenario (Example 2.9) shows how different policies can lead to qualitatively different return distributions: one where a positive reward for reaching the goal is likely, and one where high rewards are likely, but where there is also a substantial chance of a low reward (due to a fall). Which should be preferred? In reinforcement learning, the canonical way to answer this question is to reduce return distributions to scalar values, which can be directly compared. More precisely, we measure the quality of a policy by the expected value of its random return, ${ }^{12}$ or simply expected return:
$$
\mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{\infty} \gamma^t R_t\right] .
$$
Being able to determine the expected return of a given policy is thus central to most reinforcement learning algorithms. A straightforward approach is to enumerate all possible realisations of the random trajectory $\left(X_t, R_t, A_t\right)t \geq 0$ up to length $T \in \mathbb{N}$ By weighting them according to their probability, we obtain the approximation $$ \mathbb{E}\pi\left[\sum_{t=0}^{T-1} \gamma^t R_t\right]
$$
However, even for reasonably small $T$ this is problematic, because the number of partial trajectories of length $T \in \mathbb{N}$ may grow exponentially with $T{ }^{13}$ Even for problems as small as cliff-walking, enumeration quickly becomes impractical. The solution lies in the Bellman equation, which provides a concise characterisation of the expected return under a given policy.
强化学习代写
CS代写强化学习代写Reinforcement learning代考|The Pinball Model
美国弹球游浅为马尔可夫决策过程的各个部分如何组合在一起来描述真实系统提供了一个有用的比喻。经典 的美式弹球机由一个倾斜的、玻璃封闭的游浅区组成, 里面装满了各种形状和大小的保险杠。玩家通过使用 可伸缩弹簧将金属球发射到游戏区域来启动游胈, 这个过程可以比作从初始㚭态分布中采样。金属球通过不 同的保险杠在游戏区域中前进 (过渡功能), 这些保险杠会以可变数鲤的点数奖励玩家 (奖励功能)。当球 从比寒区域底部的空隙中逃脱时, 比寒结束, 球被重力吸引到该空隙（最终状态）。玩家可以通过在间隙
(动作空间) 两侧使用一对脚蹼来控制球的路线来防止这种命运。优秀的球员还使用脚蹼将球瞄准最有价值 的保险杠或其他特殊的高得分区域, 甚至可以物理地摇动弹球柜 (称为轻推) 以施加额外的控制。游戏的状 态空间描述了机器不同运动部件的可能排列方式, 包括球的位置。
反过来, 我们可以将任何马尔可夫决策过程视为一个抽象的弹球机。由相当于将传统四分之一揷入机器开 始, 我们将通过马尔可夫决策过程的单次播放称为轨迹, 从随机初始状态开始, 一直持续到达到最终状态。 这个轨迹就是序列 $X_0, A_0, R_0, X_1, A_1, \ldots$.随机交错的状态、动作和奖励。我们使用符号 $\left(X_t, A_t, R_t\right){t \geq 0}$ 刹凑地表达这个序列。
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|The Bellman Equation
悬崖行走场景 (示例 2.9) 显示了不同的政策如何导致不同性质的回报分布: 一种可能会为实现目标而获得 积极的回报, 另一种可能是高回报, 但也有很大的机会实现目标。低奖励（由于跌倒）。应该首选呴个? 在 强化学习中, 回答这个问题的呗范方法是将回报分布减少为标荲值, 可以直接进行比较。更准确地说, 我们 通过随机回报的期望值来衡量政策的质量, ${ }^{12}$ 或简单的预期回报: $$ \mathbb{E} \pi\left[\sum t=0^{\infty} \gamma^t R_t\right] . $$ 因此, 能够确定给定策略的预期回报是大多数强化学习算法的核心。一种直接的方法是枚举随机轨迹的所有 可能实现 $\left(X_t, R_t, A_t\right) t \geq 0$ 最长 $T \in \mathbb{N}$ 通过根据它们的概率对它们进行加权, 我们得到了近似值 $$ \mathbb{E} \pi\left[\sum{t=0}^{T-1} \gamma^t R_t\right]
$$
然而, 即使对于相当小的 $T$ 这是有问题的, 因为长度的部分轨迹的数亶 $T \in \mathbb{N}$ 可能呈指数增长 $T^{13}$ 即使对于 像县崖行走这样小的问题, 枚举也很快变得不切实际。解决方案在于贝尔愳方程, 它提供了给定政策下预期 回报的简明特征。
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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。