如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning COMP5328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。
海外留学生论文代写;英美Essay代写佼佼者!
EssayTA™有超过2000+名英美本地论文代写导师, 覆盖所有的专业和学科, 每位论文代写导师超过10,000小时的学术Essay代写经验, 并具有Master或PhD以上学位.
EssayTA™在线essay代写、散文、论文代写,3分钟下单,匹配您专业相关写作导师,为您的留学生涯助力！
我们拥有来自全球顶级写手的帮助,我们秉承：责任、能力、时间,为每个留学生提供优质代写服务
论文代写只需三步, 随时查看和管理您的论文进度, 在线与导师直接沟通论文细节, 在线提出修改要求. EssayTA™支持Paypal, Visa Card, Master Card, 虚拟币USDT, 信用卡, 支付宝, 微信支付等所有付款方式.
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Computational Model
As before, we assume that the environment is described as a finite-state, finiteaction Markov decision process. We write $N_{\mathcal{X}}$ and $N_{\mathcal{A}}$ for the size of the state and action spaces $\mathcal{X}$ and $\mathcal{A}$. When describing algorithms in this chapter, we will further assume that the reward distributions $P_{\mathcal{R}}(\cdot \mid x, a)$ are supported on a finite set $\mathcal{R}$ of size $N_{\mathcal{R}}$; we discuss a way of lifting this assumption in Remark 5.1. Of note, having finitely many rewards guarantees the existence of an interval $\left[V_{\text {MIN }}, V_{\text {MAX }}\right]$ within which the returns lie. ${ }^{35}$ We measure the complexity of a particular algorithm in terms of the number of atomic instructions or memory words it requires, assuming that these can reasonably be implemented in a physical computer, as described by the random-access machine (RAM) model of computation [Cormen et al., 2001].
In classical reinforcement learning, linear algebra provides a simple algorithm for computing the value function of a policy $\pi$. In vector notation, the Bellman equation is
$$
V^\pi=r^\pi+\gamma P^\pi V^\pi,
$$
where the transition function $P^\pi$ is represented as an $N_{\mathcal{X}}$-dimensional square stochastic matrix, and $r^\pi$ is an $N_{\mathcal{X}}$-dimensional vector. With some matrix algebra we deduce that
$$
\begin{aligned}
V^\pi &=r^\pi+\gamma P^\pi V^\pi \
\Longleftrightarrow\left(I-\gamma P^\pi\right) V^\pi &=r^\pi \
\Longleftrightarrow V^\pi &=\left(I-\gamma P^\pi\right)^{-1} r^\pi .
\end{aligned}
$$
The computational cost of determining $V^\pi$ is dominated by the matrix inversion, requiring $O\left(N_{\mathcal{X}}^3\right)$ operations. The result is exact. The matrix $P^\pi$ and the vector $r^\pi$ are constructed entry-wise by writing expectations as sums:
$$
\begin{aligned}
P^\pi\left(x^{\prime} \mid x\right) &=\sum_{a \in \mathcal{A}} \pi(a \mid x) P_{\mathcal{X}}\left(x^{\prime} \mid x, a\right) \
r^\pi(x) &=\sum_{a \in \mathcal{A}} \sum_{r \in \mathcal{R}} \pi(a \mid x) P_{\mathcal{R}}(r \mid x, a) \times r .
\end{aligned}
$$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Representing Return-Distribution Functions
Now, let us consider what happens in distributional reinforcement learning. As with any computational problem, we first must decide on a data structure that our algorithms operate on. The heart of our data structure is a scheme for representing return-distribution functions in memory. We call such a scheme a probability distribution representation.
Definition 5.2. A probability distribution representation $\mathscr{F}$, or simply representation, is a collection of probability distributions indexed by a parameter $\theta$ from some set of allowed parameters $\Theta$ :
$$
\mathscr{F}=\left{P_\theta \in \mathscr{P}(\mathbb{R}): \theta \in \Theta\right} .
$$
Example 5.3. The Bernoulli representation is the set of all Bernoulli distributions:
$$
\mathscr{F}_{\mathrm{B}}=\left{(1-p) \delta_0+p \delta_1: p \in[0,1]\right}
$$
Example 5.4. The uniform representation is the set of all uniform distributions on finite-length intervals:
$$
\mathscr{F}_U={\mathcal{U}([a, b]): a, b \in \mathbb{R}, a<b} .
$$
We represent return functions using a table of probability distributions, each associated with a given state and described in our chosen representation. For example, a uniform return function is described in memory by a table of $2 N_{\mathcal{X}}$ numbers, corresponding to the upper and lower ends of the distribution at each state. By extension, we call such a table a representation of return-distribution functions. Formally, for a representation $\mathscr{F}$, the space of representable return functions is $\mathscr{F}^{\mathcal{X}}$.
强化学习代写
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Computational Model
如前所述, 我们假设环境被描述为一个有限㚭态、有限动作马尔可夫决策过程。我们写 $N_{\mathcal{X}}$ 和 $N_{\mathcal{A}}$ 状态和动力 作空间的大小 $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{A}$. 在本章描述算法时, 我们将进一步假设奖励分布 $P_{\mathcal{R}}(\cdot \mid x, a)$ 在有限集上得到支持 $\mathcal{R}$ 大小的 $N_{\mathcal{R}}$; 我们在备注 $5.1$ 中讨论了解除这个假设的方法。值得注意的是, 有限多的奖励保证了一个区间 的存在 $\left[V_{\mathrm{MIN}}, V_{\mathrm{MAX}}\right]$ 回报在其中。 ${ }^{35}$ 我们根据它所需的原子指含或内存字的数黑来衡荲特定算法的复杂 性, 假设这些可以在物理计算机中合理地实现, 如随机存取机 (RAM) 计算模型所描述的 [Cormen等人, $2001]0$ 在经典强化学习中, 线性代数提供了一种简单的算法来计算策略的价值函数 $\pi$. 在矢量符号中, 贝尔瞢方程是 $$ V^\pi=r^\pi+\gamma P^\pi V^\pi, $$ 转换函数在哪里 $P^\pi$ 表示为 $N{\mathcal{X}}$-维方随机矩阵, 和 $r^\pi$ 是一个 $N_{\mathcal{X}}$ 维向量。通过一些矩阵代数, 我们推断出
$$
V^\pi=r^\pi+\gamma P^\pi V^\pi \Longleftrightarrow\left(I-\gamma P^\pi\right) V^\pi \quad=r^\pi \Longleftrightarrow V^\pi=\left(I-\gamma P^\pi\right)^{-1} r^\pi .
$$
确定的计算成本 $V^\pi$ 主要是矩阵求逆, 需要 $O\left(N_{\mathcal{X}}^3\right)$ 操作。结果是准确的。矩阵 $P^\pi$ 和向荲 $r^\pi$ 通过将期望写 为总和来构建条目:
$$
P^\pi\left(x^{\prime} \mid x\right)=\sum_{a \in \mathcal{A}} \pi(a \mid x) P_{\mathcal{X}}\left(x^{\prime} \mid x, a\right) r^\pi(x) \quad=\sum_{a \in \mathcal{A}} \sum_{r \in \mathcal{R}} \pi(a \mid x) P_{\mathcal{R}}(r \mid x, a) \times r .
$$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Representing ReturnDistribution Functions
现在, 让我们考虑分布式强化学习中会发生什么。与任何计算问题一样, 我们首先氺须确定算法运行的数据 结构。我们数据结构的核心是在内存中表示返回分布函数的方案。我们称这种方案为概率分布表示。
昰义 5.2。概率分布表示 $\mathscr{F}$ ，或简单的表示，是由参数索引的概率分布的集吕 $\theta$ 从一组允许的参数 $\Theta:$
$\backslash$ mathscr ${F}=\backslash$ left $\left{P_{-} \backslash\right.$ theta $\backslash$ in $\backslash$ mathscr ${P}(\backslash$ mathbb ${R}): \backslash$ theta $\backslash$ in $\backslash$ Theta $\backslash$ right $} \circ$
例 5.3。伯努利表示是所有伯努利分布的集合:
$\backslash$ mathscr ${\mathrm{F}}_{-}{\backslash$ mathrm ${\mathrm{B}}}=\backslash \backslash \mathrm{eft}{(1-\mathrm{p}) \backslash$ delta_0+p \delta_1: $\mathrm{p} \backslash$ in $[0,1] \backslash$ right $}$
例 5.4。均匀表示是有限长度区间上所有均匀分布的集合:
$$
\mathscr{F}U=\mathcal{U}([a, b]): a, b \in \mathbb{R}, a{\mathcal{X}}$ 数字, 对应于每个州分布的上端和下端。通过扩展, 我们 称这样的表为回报分布函数的表示。正式地, 为了代表 $\mathscr{F}$, 可表示的返回函数的空间是 $\mathscr{F}^{\mathcal{X}}$.
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。