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|Distributional Dynamic Programming
We embed the projected Bellman operator in an for loop to obtain an algorithmic template for approximating the return function (Algorithm 5.2). We call this template distributional dynamic programming (DDP), ${ }^{42}$ as it computes
$$
\eta_{k+1}=\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi \eta_k
$$
by iteratively applying a projected distributional Bellman operator. A special case is when the representation is closed under $\mathcal{T}^\pi$, in which case no projection is needed. However, by contrast with Equation 5.6, the use of a projection allows us to consider algorithms for a greater variety of representations. Summarising the results of the previous sections, instantiating this template involves three parts:
Choice of representation. We first need a probability distribution representation $\mathscr{F}$. Provided that this representation uses finitely many parameters, this enables us to store return functions in memory, using the implied mapping from parameters to probability distributions.
Update step. We then need a subroutine for computing a single application of the distributional Bellman operator to a return function represented by $\mathscr{F}$ (Equation 5.8)
Projection step. We finally need a subroutine that maps the outputs of the update step to probability distributions in $\mathscr{F}$. In particular, when $\Pi_{\mathscr{F}}$ is a $d$-projection, this involves finding an optimal $(d, \mathscr{F})$-approximation at each iteration.
For empirical representations, including the categorical and quantile representations, the update step can be implemented by Algorithm 5.1. That is, when there are finitely many rewards the output of $\mathcal{T}^\pi$ applied to any $m$-particle representation is a collection of empirical distributions:
$$
\eta \in \mathscr{F}{\mathrm{E}, m} \Longrightarrow \mathcal{T}^\pi \eta \in \mathscr{F}{\mathrm{E}} .
$$
As a consequence, it is sufficient to have an efficient subroutine for projecting empirical distributions back to $\mathscr{F}{\mathrm{C}, m}, \mathscr{F}{\mathrm{Q}, m}$ or $\mathscr{F}_{\mathrm{E}, m}$.
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Error Due To Diffusion
In Section $5.4$ we showed that the distributional algorithm for the normal representation finds the best fit to the return function $\eta^\pi$, as measured in Kullback-Leibler divergence. Implicit in our derivation was the fact that we could interleave projection and update steps to obtain the same solution as if we had first determined $\eta^\pi$ without approximation, and then found its best fit in $\mathscr{F}{\mathrm{N}}$. We call a projection operator with this property diffusion-free (Figure 5.5). Definition 5.18. Consider a representation $\mathscr{F}$ and a projection operator $\Pi{\mathscr{F}}$ for that representation. The projection operator $\Pi_{\mathscr{F}}$ is said to be diffusion-free if, for any return function $\eta \in \mathscr{F} \mathcal{X}$, we have
$$
\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi \Pi_{\mathscr{F} \eta}=\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi \eta .
$$
As a consequence, for any $k \geq 0$ and any $\eta \in \mathscr{F} \mathcal{X}$, a diffusion-free projection operator satisfies
$$
\left(\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi\right)^k \eta=\Pi_{\mathscr{F}}\left(\mathcal{T}^\pi\right)^k \eta
$$
Algorithms that implement diffusion-free projection operators are quite appealing, because they behave as if no approximation had been made until the final iteration. Unfortunately, such algorithms are the exception, rather than the rule. By contrast, without this guarantee an algorithm may accumulate excess error from iteration to iteration – we say that the iterates $\eta_0, \eta_1, \eta_2, \ldots$ undergo diffusion. Known projection algorithms for $m$-particle representations suffer from this issue, as the following example illustrates.
强化学习代写
CS代写强化学习代写Reinforcement learning代考|Distributional Dynamic Programming
我们将投影的 Bellman 算子嵌入到 for 循环中, 以获得近似返回函数的算法模板（算法 5.2)。我们将此模 板称为分布式动态规划 (DDP), 42 因为它计算
$$
\eta_{k+1}=\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi \eta_k
$$
通过迭代应用投影分布贝尔蔓算子。一种特殊情况是当表示在以下情况下关闭时 $\mathcal{T}^\pi$, 在这种情况下不需要 投影。然而, 与等式 $5.6$ 相比, 投影的使用使我们能够考虑用于更多种类表示的算法。总结前几节的结果, 实例化这个模板涉及三个部分:
代表的选择。我们首先需要一个概率分布表示 $\mathscr{F}$. 假设这种表示使用有限多个参数, 这使我们能够使用从参 数到概率分布的隐含映射将返回函数存储在内存中。
更新步骤。然后涐们需要一个子程序来计算分布式贝尔曼算子对返回函数的单个应用 $\mathscr{F}$ (公式 5.8)
投影步骤。我们最后需要一个子程序, 将更新步骤的输出映射到概率分布 $\mathscr{F}$. 特别是, 当 $\Pi_{\mathscr{F}}$ 是一个 $d$-投 影，这涉及找到一个最佳的 $(d, \mathscr{F})$-每次迭代的近似值。
对于经验表示, 包括分类和分位数表示, 更新步聯可以通过算法 $5.1$ 实现。也就是说, 当有有限多个奖励 时, $\mathcal{T}^\pi$ 适用于任何 $m$-粒子表示是经验分布的集合:
$$
\eta \in \mathscr{F} \mathrm{E}, m \Longrightarrow \mathcal{T}^\pi \eta \in \mathscr{F} \mathrm{E} .
$$
因此, 有一个有效的子程序将经验分布投影回 $\mathscr{F} \mathrm{C}, m, \mathscr{F} \mathrm{Q}, m$ 或者 $\mathscr{F}{\mathrm{E}, m}$.
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Error Due To Diffusion
在部分 $5.4$ 涐们证明了正态表示的分布算法找到了最适合返回函数 $\eta^\pi$, 以 Kullback-Leibler 散度衡荲。我 们推导中隐含的事实是, 我们可以交错投影和更新步䯅以获得与我们首先确定的相同的解决方案 $\eta^\pi$ 没有近 似，然后找到最适合的 $\mathscr{F} \mathrm{N}$. 我们称具有此属性的投影算子为无扩散 (图 5.5)。定义 5.18。考虑一个表示 $\mathscr{F}$ 和一个投影算子 $\Pi \mathscr{F}$ 对于那个表示。投影算子 $\Pi{\mathscr{F}}$ 被称为无扩散如果，对于任何返回函数 $\eta \in \mathscr{F} \mathcal{X}$ ，我 们有
$$
\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi \Pi_{\mathscr{F} \eta}=\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi \eta .
$$
因此, 对于任何 $k \geq 0$ 和任何 $\eta \in \mathscr{F} \mathcal{X}$, 无扩散投影算子满足
$$
\left(\Pi_{\mathscr{F}} \mathcal{T}^\pi\right)^k \eta=\Pi_{\mathscr{F}}\left(\mathcal{T}^\pi\right)^k \eta
$$
实现无扩散投影算子的算法非常吸引人, 因为它们表现得好像直到最后一次迭代才进行近似。不幸的是, 这 样的算法是例外, 而不是规则。相比之下, 如果没有这种保证, 算法可能会在一次迭代中累积过多的误差 一-我们说迭代 $\eta_0, \eta_1, \eta_2, \ldots$ 进行扩散。已知的投影算法 $m$ – 粒子表示会遇到这个问题, 如下例所示。
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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。