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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|Intrinsic Motivation
As stated before, another large branch of methods tackling the curse of sparse rewards is based on the idea of intrinsic motivation. These methods, similar to shaping, originate in behavioral science. Harlow [6] observed that even in the absence of
extrinsic rewards, monkeys have intrinsic drives, such as curiosity to solve complex puzzles. And these intrinsic drives can even be on par in strength with extrinsic incentives, such as food.
Singh et al. [12] transferred the notion of intrinsic motivation to reinforcement learning, illuminating it from an evolutionary perspective. Instead of postulating and hard-coding innate reward signals, an evolutionary-like process was run to optimize the reward function. The resulting reward functions turned out to incentivize exploration in addition to providing task-related guidance to the agent.
It is interesting to compare the computational discovery of Singh et al. [12] that the evolutionary optimal reward consists of two parts-one part responsible for providing motivation for solving a given task and the other part incentivizing exploration-with the way the reward signal is broken up in psychology into a primary reinforcer (basic needs) and a secondary reinforcer (abstract desires correlated with later satisfaction of basic needs). The primary reinforcer corresponds to the immediate physical reward defined by the environment the agent finds itself in. The secondary reinforcer corresponds to the evolutionary beneficial signal, which can be described as curiosity or desire for novelty/surprise, that helps the agent quickly adapt to variations in the environment.
Taking advantage of this two-part reward signal structure – task reward plus exploration bonus-Schmidhuber [11] proposed to design the exploration bonus directly, instead of performing costly evolutionary reward optimization. A variety of exploration bonuses have been described since then. Among the first ones were prediction error and improvement in the prediction error [11]. Recently, a large-scale study of curiosity-driven learning has been carried out [3], which showed that many problems, including Atari games and Mario, can be solved even without explicit task-specific rewards, by agents driven by pure curiosity.
However, curiosity is only one example of an intrinsic motivation signal. There is vast literature on intrinsic motivation, studying signals such as information gain, diversity, empowerment, and many more. We direct the interested reader to a comprehensive recent survey on intrinsic motivation in reinforcement learning [1] for further information.
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Introduction
Recent deep RL algorithms achieved impressive results, such as learning to play Atari games from pixels [27], how to walk [49] or reaching superhuman performance at chess, go and shogi [51]. However, a highly informative reward signal is typically necessary, and without it RL performs poorly, as shown in domains such as Montezuma’s Revenge [5].
The quality of the reward signal depends on multiple factors. First, the frequency at which rewards are emitted is crucial. Frequently emitted rewards are called “dense”, in contrast to infrequent emissions which are called “sparse”. Since improving the policy relies on getting feedback via rewards, the policy cannot be improved until a reward is obtained. In situations where this occurs very rarely, the agent can barely improve. Furthermore, even if the agent manages to obtain a reward, the feedback provided by it might still be less informative than the one of dense signals. In the case of infrequent rewards, in fact, it may be necessary to perform several action to achieve a reward. Hence, assigning credit to specific actions from a long sequence of actions is harder, since there are more actions to reason about.
One of the benchmarks for sparse rewards is the Arcade Learning Environment [5], which features several games with sparse rewards, such as Montezuma’s Revenge and Pitfall. The performance of most of RL algorithms in these games is poor, and
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Exploration Methods
Exploration methods aim to increase the agents knowledge about the environment. Since the agent starts off in an unknown environment, it is necessary to explore and gain knowledge about its dynamics and reward function. At any point the agent can exploit the current knowledge to gain the highest possible (to its current knowledge) cumulative reward. However, these two behaviours are conflicting ways of acting. Exploration is a long term endeavour where the agent tries to maximize the possibility of high rewards in the future, while exploitation is making use of the current knowledge and maximizing the expected rewards in the short term. The agent needs to strike a balance between these two contrasting behaviours, often referred to as “exploration-exploitation dilemma”.
强化学习代写
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Intrinsic Motivation
如前所述，解决稀疏奖励诅咒的另一大分支方法是基于内在动机的概念。这些方法，类似于塑造，起源于行为科学。Harlow [6] 观察到，即使没有
外在的奖励，猴子有内在的动力，比如解决复杂谜题的好奇心。这些内在驱动力甚至可以与食物等外在诱因相提并论。
辛格等人。[12] 将内在动机的概念转移到强化学习中，从进化的角度对其进行了阐释。不是假设和硬编码先天奖励信号，而是运行类似进化的过程来优化奖励功能。除了为代理提供与任务相关的指导外，由此产生的奖励功能还可以激励探索。
比较 Singh 等人的计算发现很有趣。[12]进化最优奖励由两部分组成——一部分负责为解决给定任务提供动力，另一部分激励探索——奖励信号在心理学中被分解为主要强化物（基本需求）和次要强化物（抽象的欲望与后来的基本需求满足相关）。初级强化物对应于智能体所处环境定义的即时物理奖励。次级强化物对应于进化有益信号，可以描述为好奇心或对新奇/惊喜的渴望，帮助智能体快速适应变化在环境中。
利用这种两部分的奖励信号结构——任务奖励加探索奖励——Schmidhuber [11] 提出直接设计探索奖励，而不是执行代价高昂的进化奖励优化。从那时起，已经描述了各种探索奖励。首先是预测误差和预测误差的改进[11]。最近，对好奇心驱动的学习进行了大规模研究 [3]，结果表明，即使没有明确的任务特定奖励，由纯粹的好奇心驱动的代理也可以解决许多问题，包括 Atari 游戏和马里奥。
然而，好奇心只是内在动机信号的一个例子。有大量关于内在动机的文献，研究信息增益、多样性、授权等信号。我们将有兴趣的读者引导到最近关于强化学习的内在动机的综合调查 [1] 以获取更多信息。
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Introduction
最近的深度强化学习算法取得了令人瞩目的成果，例如从像素学习玩 Atari 游戏 [27]、如何走路 [49] 或在国际象棋、围棋和将棋方面达到超人的表现 [51]。然而，信息量大的奖励信号通常是必要的，如果没有它，RL 的表现就会很差，如 Montezuma’s Revenge [5] 等领域所示。
奖励信号的质量取决于多种因素。首先，发放奖励的频率至关重要。经常发出的奖励被称为“密集”，而不经常发出的奖励被称为“稀疏”。由于改进策略依赖于通过奖励获得反馈，因此在获得奖励之前无法改进策略。在这种情况很少发生的情况下，代理几乎无法改进。此外，即使代理设法获得奖励，它提供的反馈可能仍然比密集信号提供的信息少。实际上，在不频繁奖励的情况下，可能需要执行多个动作才能获得奖励。因此，从一长串动作中将功劳分配给特定动作更难，因为要推理的动作更多。
稀疏奖励的基准之一是 Arcade 学习环境 [5]，它具有几个具有稀疏奖励的游戏，例如 Montezuma’s Revenge 和 Pitfall。在这些游戏中，大多数 RL 算法的性能都很差，并且
机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Exploration Methods
探索方法旨在增加代理对环境的了解。由于代理在未知环境中开始，因此有必要探索并获得有关其动态和奖励功能的知识。在任何时候，代理都可以利用当前知识来获得尽可能高的（就其当前知识而言）累积奖励。然而，这两种行为是相互冲突的行为方式。探索是一项长期的努力，代理人试图最大限度地提高未来获得高回报的可能性，而开发则是利用现有知识并在短期内最大限度地提高预期回报。智能体需要在这两种截然不同的行为之间取得平衡，这通常被称为“探索-利用困境”。
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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。
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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。