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强化学习是一种基于奖励期望行为和/或惩罚不期望行为的机器学习训练方法。一般来说，强化学习代理能够感知和解释其环境，采取行动并通过试验和错误学习。
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机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Operant Conditioning
In instrumental conditioning, animals learn to modify their behavior in order to enforce a reward or to repress a punishment. The difference to classical conditioning is therefore that the animal does not receive the reward if he does not a perform desired action. As mentioned above, Thorndike already provided early evidence for this behavior in his law of effect. In some of the experiments, cats were put in puzzle boxes and they had to escape in order to receive a reward (like food). He noted that the cats initially tried actions that appeared random but gradually started to stamp out behavior which was not successful and stamp in rewarding behavior. As one could imagine, the cat became faster after a while. This showed that the cats were learning by trial and error and Thorndike called this the “law of effect”. The idea of the law of effect corresponds to learning algorithms that select among different alternatives and that actions on specific states are associated with a reward or even a right step to the expected future reward. Influenced by Thorndike’s research, Hull and Skinner argued that behavior is selected on the basis of the consequences they produce and coined the term operant conditioning. For his experiments, Skinner invented what is now called Skinner’s box in which he put pigeons that can press a lever in order to get a reward. Skinner further popularized what he called the process of shaping. Shaping occurs when the trainer rewards the agent with any taken action that has a slight resemblance to the desired behavior and this process converged to the correct result when applied to pigeons [21]. This process can be directly mapped to reward shaping in reinforcement learning.
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Neural View
Neuroscience is the field that is concerned with studying the structure and function of the central nervous system including the brain. Neurons are the basic building blocks of brains and, unlike other cells, are densely interconnected. On average each neuron has 7000 synaptic connections and the cerebral cortex alone (the folded outer layer of the brain) is estimated to have $1.5 \times 10^{14}$ synapses [5]. Synaptic connections can be of a chemical or an electrical nature. We concentrate on the former because they are a basis for synaptic plasticity which is correlated with learning [7]. According to the Hebbian theory, repeated stimulation of the postsynaptic neurons increases or decreases the synaptic efficacy. Chemical communication occurs through the synapses by secreting neurotransmitters from the presynaptic cell to receptors on the postsynaptic cell through the synaptic cleft. Fig. 2 shows an illustration of such a chemical synapse. The effect of these neurotransmitters on the postsynaptic neurons can be of an excitatory or an inhibitory nature. Dopamine is perhaps the most famous neurotransmitter. Dopamine plays a role in multiple brain areas and is correlated with different brain functions including learning and will be discussed further in the subsections below. A key feature that makes dopamine a promising candidate to be involved with learning is that the dopamine system is a neuromodulator. Neuromodulators are not as restricted as excitatory or inhibitory neurotransmitters and can reach distant regions in the CNS and affect large numbers of neurons simultaneously.
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Reward Prediction Error Hypothesis
Work by Schultz et al. and others have shown that there is a strong similarity between the phasic activation of midbrain dopamine neurons and the prediction error $\delta[20]$. They showed that when an animal receives an unpredicted reward, dopamine neuron activity increases substantially. After the conditioning phase, the neuronal activity relocates to the moment when the $\mathrm{CS}$ is presented and not of the reward itself. If the $\mathrm{CS}$ is presented but with omitting the reward afterwards, a decrease of the activity below the baseline is observed approximately at the moment when the reward was presented during conditioning. These observations are consistent with the concept of prediction error. Findings from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) have shown activation correlated with prediction errors in the striatum and the orbitofrontal cortex [2]. The presence or absence of activity related to prediction errors in the striatum distinguishes participants who learn to perform optimally from those who do not [18].
强化学习代写
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Operant Conditioning
在工具性条件反射中，动物学会改变自己的行为以强制奖励或抑制惩罚。因此，与经典条件反射的不同之处在于，如果动物没有执行所需的动作，则不会获得奖励。如上所述，桑代克已经在他的效力定律中为这种行为提供了早期证据。在一些实验中，猫被放在拼图盒中，它们必须逃跑才能获得奖励（比如食物）。他指出，猫最初会尝试看似随机的行为，但逐渐开始消除不成功的行为并刻意奖励行为。可以想象，过了一会儿，猫变得更快了。这表明猫是通过反复试验来学习的，桑代克称之为“效果法则”。效应定律的概念对应于在不同备选方案中进行选择的学习算法，并且对特定状态的动作与奖励相关联，甚至与预期未来奖励的正确步骤相关联。受桑代克研究的影响，赫尔和斯金纳认为，行为是根据它们产生的后果来选择的，并创造了操作性条件反射一词。在他的实验中，斯金纳发明了现在被称为斯金纳的盒子，他在里面放了可以按下杠杆以获得奖励的鸽子。斯金纳进一步普及了他所谓的塑造过程。当训练员用与预期行为略有相似之处的任何行动奖励代理时，就会发生塑造，并且当应用于鸽子时，这个过程会收敛到正确的结果[21]。
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Neural View
神经科学是研究包括大脑在内的中枢神经系统的结构和功能的领域。神经元是大脑的基本组成部分，与其他细胞不同，它们紧密相连。平均每个神经元有 7000 个突触连接，仅大脑皮层（大脑的折叠外层）估计有1.5×1014突触[5]。突触连接可以是化学或电气性质的。我们专注于前者，因为它们是与学习相关的突触可塑性的基础[7]。根据赫布理论，对突触后神经元的反复刺激会增加或减少突触的功效。通过突触间隙将神经递质从突触前细胞分泌到突触后细胞上的受体，从而通过突触发生化学通讯。图 2 显示了这种化学突触的示意图。这些神经递质对突触后神经元的影响可以是兴奋性或抑制性的。多巴胺可能是最著名的神经递质。多巴胺在多个大脑区域中发挥作用，并与包括学习在内的不同大脑功能相关，将在下面的小节中进一步讨论。使多巴胺成为参与学习的有希望的候选者的一个关键特征是多巴胺系统是一种神经调节剂。神经调节剂不像兴奋性或抑制性神经递质那样受到限制，可以到达中枢神经系统的较远区域并同时影响大量神经元。
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Reward Prediction Error Hypothesis
舒尔茨等人的工作。和其他人已经表明，中脑多巴胺神经元的阶段性激活与预测误差之间存在很强的相似性d[20]. 他们表明，当动物获得意想不到的奖励时，多巴胺神经元的活动会大幅增加。在调节阶段之后，神经元活动重新定位到C小号是呈现出来的，而不是奖励本身。如果C小号被呈现但随后省略了奖励，大约在调节期间呈现奖励的那一刻观察到低于基线的活动减少。这些观察结果与预测误差的概念是一致的。功能性磁共振成像 (fMRI) 的研究结果表明，激活与纹状体和眶额皮质的预测误差相关 [2]。纹状体中是否存在与预测误差相关的活动将学习最佳表现的参与者与不学习的参与者区分开来[18]。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。