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|How Is Distributional Reinforcement Learning Different?
In reinforcement learning, the value function describes the expected return that one would counterfactually obtain from beginning in any given state. It is reasonable to say that its fundamental object of interest – the expected return – is a scalar, and that algorithms that operate on value functions operate on collections of scalars (one per state). On the other hand, the fundamental object of distributional reinforcement learning is a probability distribution over returns: the return distribution. The return distribution characterises the probability of different returns that can be obtained as an agent interacts with its environment from a given state. Distributional reinforcement learning algorithms operate on collections of probability distributions that we call return-distribution functions (or simply return functions).
More than a simple type substitution, going from scalars to probability distributions results in changes across the spectrum of reinforcement learning topics.
In distributional reinforcement learning, equations relating scalars become equations relating random variables. For example, the Bellman equation states that the expected return at a state $x$, denoted equals the expectation of the immediate reward $R$, plus the discounted expected return at the next state $X^{\prime}$ :
$$
V^\pi(x)=\mathbb{E}_\pi\left[R+\gamma V^\pi\left(X^{\prime}\right) \mid X=x\right],
$$
Here $\pi$ is the agent’s policy – a description of how it chooses actions in different states. By contrast, the distributional Bellman equation states that the random return at a state $x$, denoted $G^\pi(x)$, is itself related to the random immediate reward and the random next-state return according to a distributional equation: ${ }^1$
$$
G^\pi(x) \stackrel{\mathcal{D}}{=} R+\gamma G^\pi\left(X^{\prime}\right), \quad X=x .
$$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Intended Audience and Organisation
This book is intended for advanced undergraduates, graduate students, and researchers who have some exposure to reinforcement learning and are interested in understanding its distributional counterpart. We present core ideas from classical reinforcement learning as they are needed to contextualise distributional topics, but often omit longer discussions and a presentation of specialised methods in order to keep the exposition concise. The reader wishing a more in-depth review of classical reinforcement learning is invited to consult one of the literature’s many excellent books on the topic, including Bertsekas and Tsitsiklis [1996], Szepesvári [2010], Bertsekas [2012], Puterman [2014], Sutton and Barto [2018], Meyn [2022].
Already, an exhaustive treatment of distributional reinforcement learning would require a substantially larger book. Instead, here we emphasise key concepts and challenges of working with return distributions, in a mathematical language that aims to be both technically correct but also easily applied. Our choice of topics is driven by practical considerations (such as scalability in terms of available computational resources), a topic’s relative maturity, and our own domains of expertise. In particular, this book contains only one chapter about what is commonly called the control problem, and focuses on dynamic programming and temporal-difference algorithms over Monte Carlo methods. Where appropriate, in the bibliographical remarks we provide references on these omitted topics. In general, we chose to include proofs when they pertain to major results in the chapter, or are instructive in their own right. We defer the proof of a number of smaller results to exercises.
强化学习代写
CS代写强化学习代写Reinforcement learning代考|How Is Distributional Reinforcement Learning Different?
在强化学习中，价值函数描述了在任何给定状态下从一开始就会反事实获得的预期回报。可以合理地说，它感兴趣的甚本对彖 $–$ 预期收益一-是一个标量，而对价值函数进行操作的算法对标量集合（每个状态一个) 进行操作。另一方面，分布强化学习的其本 目标是收益的概率分布: 收益分布。回报分布表征了当代理从给定状态与其环境交互时可以获得的不同回报的概率。分布强化学习 算法在概率分布集合上运行，我们称之为回报分布函数（或简称回报函数）。
不仅仅是简单的类型菖换，从标量到概率分布会导敚强化学习主题范围内的变化。
在分布式强化学习中，与标量相关的方程变成了与随机变量相关的方程。例如，贝尔曼方程表明，在一个状态下的预期回报 $x$ ，表 示等于即时奖励的期肓 $R$ ，加上下一个状态的贴现预期回报 $X^{\prime}$ :
$$
V^\pi(x)=\mathbb{E}_\pi\left[R+\gamma V^\pi\left(X^{\prime}\right) \mid X=x\right],
$$
这里 $\pi$ 是代理的策略一一描述它如何在不同状态下选择动作。相比之下，分布贝尔曼方程表明，在一个状态下的随机回报 $x$, 表示 $G^\pi(x)$ ，根据分布方程，它本身与随机即时奖劢和随机下一状态回报相关: 1
$$
G^\pi(x) \stackrel{\mathcal{D}}{=} R+\gamma G^\pi\left(X^{\prime}\right), \quad X=x .
$$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Intended Audience and Organisation
本书适用于对强化学习有一定了解并有兴趣了解其分布对应的高级本科生、研究生和研究人员。我们提出了经典强化学习的核心思 想，因为它们需要将分布主题背景化，但通常会覍略较长的讨论和专门方法的介绍，以保持阐述的简洁。希望更深入地回顾经典强 化学习的读者可以参考文献中关于该主题的许多优秀书籍之一，包括 Bertsekas 和 Tsitsiklis [1996]、Szepesvári [2010]、 Bertsekas [2012]、Puterman [2014]，萨顿和巴托 [2018]，梅思 [2022]。
对分布式强化学习的详庝处理已经需要一本大得多的书了。相反，我们在这里强调使用回报分布的关键概念和挑战，使用一种旨在 在技术上正确且易于应用的数学语言。我们对主题的选择是由实际考虑（例如可用计算资源方面的可扩展性）、主题的相对成䚺度 和我们自己的专业领域驱动的。特别是，本书仅包含一章关于通常称为控制问题的内容，并伅重于动态规划和时间差分算法，而不 是蒙特卡洛方法。在适当的情况下，我们会在参考书目注释中提供有关这些省略主题的参考资料。一般来说，当证明与本章中的主 要结果相关或本身具有指导意义时，我们选择包含证明。我们将一些较小结果的证明推迟到练习中。
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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。