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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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Actor-Critic Hypothesis

Houk, Adams and Barto attempted to solve the credit assignment problem in animals by linking activity of dopamine neurons in the basal ganglia to an actor-critic model [8]. There is evidence that links an actor to habitual behavior (stimulus response or S-R associations) of mammals with action selection mechanisms in the dorsolateral striatum located in the basal ganglia [14].

In his review on reinforcement learning and the neural basis of conditioning, Tiago V. Maia states that in order for an area to be taken seriously as the critic, it needs to fulfill three requirements. The area should show neuronal activity during the expectation of reward. The area should also show activation during an unexpected reward or a reward-predicting stimulus but not in the period between predictor and the reward itself. The third requirement is that the area should project to and from neurons in the dopamine system because they represent prediction errors as discussed in the section above [12]. The ventral striatum fulfills all three criteria. It has been shown that the expectation of external events with behavioral significance is related to activity in the ventral striatum [19]. This area also sends dopaminergic projections to and receives from all regions in the striatum including what is hypothesized to be the actor [10]. The orbitofrontal cortex and the amygdala are two other structures in the brain that also fulfill these criteria [17]. The two areas are both anatomically and functionally closely related to the ventral striatum [1]. Fig. I shows a diagram that depicts how the structure of a neural actor-critic might look like. The actor in the dorsolateral striatum receives its input from the posterior regions (somatosensory and visual cortices) and sends action decisions back to the environment through signals to the motor cortex. The critic in the ventral striatum computes the prediction error and returns it to the actor through dopamine projections to the dorsal striatum.

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Multiple Critics Hypothesis

As was mentioned in the previous subsection, the amygdala and the orbitofrontal cortex are also correlated with learning and have dopamine receptors/projections from and to the dorsal striatum. The former shows activation patterns during emotional learning [13] and the latter during associative learning [6]. This raises the question of whether there can be multiple critics with different criteria interacting with each other. The main function of each structure could represent a unique criterion that perhaps projects its value to the other areas. If this hypothesis is valid, then we might see excitatory or inhibitory dopamine receptors being activated by presynaptic neurons in the amygdala during learning while different emotions that trigger activation in the amgydala are induced. Furthermore, it would be interesting to investigate the role of different dopamine transmitter sub-types and receptors that might play different learning roles in these structures.

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Limitations

The main difficulty with neuroscience research is our limited understanding of how biochemical reactions in the brain can represent and process information. Studies on humans are conducted mostly with fMRI and EEG (electroencephalography). fMRI achieves relatively high spatial resolution with one voxel representing a few million neurons and tens of billions of synapses [9]. However, fMRI has low temporal resolution producing images after 1 second of the event. This is not desirable when we consider that prediction errors are time-based. EEG measures electrophysiological activity by placing non-invasive electrodes on the scull. The electrodes achieve a high temporal resolution in the range of milliseconds but with a very low spatial resolution. This is due to volume conduction and other distortions which can even affect the validity of the temporal resolution [3].

Transferring concepts of reinforcement learning between psychology, neuroscience and computer science has resulted in mutual progress. The early development of classical conditioning in behavioral psychology eventually resulted in TD learning and an actor-critic paradigm is now being hypothesized to function in the brain. We believe that despite current limitations in measurement technologies, future research which integrates integrates reinforcement learning in psychology, neuroscience, and computer science can bring novel theories to the three fields.

强化学习代写

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Actor-Critic Hypothesis

Houk、Adams 和 Barto 试图通过将基底神经节中多巴胺神经元的活动与演员-评论模型联系起来来解决动物的信用分配问题 [8]。有证据表明，行为者与哺乳动物的习惯行为（刺激反应或 SR 关联）与位于基底神经节的背外侧纹状体中的行为选择机制有关 [14]。

在他对强化学习和条件反射的神经基础的评论中，Tiago V. Maia 指出，为了让一个领域被认真对待，它需要满足三个要求。该区域应在期望奖励期间显示神经元活动。该区域还应该在意外奖励或奖励预测刺激期间显示激活，但不是在预测变量和奖励本身之间的时期内。第三个要求是该区域应该投射到多巴胺系统中的神经元和从多巴胺系统中的神经元投射，因为它们代表了上面部分中讨论的预测误差[12]。腹侧纹状体满足所有三个标准。已经表明，对具有行为意义的外部事件的预期与腹侧纹状体的活动有关 [19]。该区域还向纹状体的所有区域发送和接收多巴胺能投射，包括被假设为演员的区域 [10]。眶额皮质和杏仁核是大脑中另外两个也符合这些标准的结构 [17]。这两个区域在解剖学和功能上都与腹侧纹状体密切相关 [1]。图 I 显示了一个图表，描述了神经演员-评论家的结构可能是什么样子。背外侧纹状体中的参与者接收来自后部区域（躯体感觉和视觉皮层）的输入，并通过运动皮层的信号将动作决策发送回环境。腹侧纹状体中的批评者计算预测误差并通过多巴胺对背侧纹状体的投射将其返回给演员。

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Multiple Critics Hypothesis

如前一小节所述，杏仁核和眶额叶皮层也与学习相关，并且具有来自和到背侧纹状体的多巴胺受体/投射。前者显示情绪学习期间的激活模式[13]，后者显示关联学习期间的激活模式[6]。这就提出了一个问题，即是否可以有多个具有不同标准的评论家相互影响。每个结构的主要功能可以代表一个独特的标准，可能会将其价值投射到其他领域。如果这个假设是有效的，那么我们可能会看到兴奋性或抑制性多巴胺受体在学习过程中被杏仁核中的突触前神经元激活，而引发杏仁核激活的不同情绪被诱导。此外，

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Limitations

神经科学研究的主要困难是我们对大脑中的生化反应如何代表和处理信息的理解有限。对人类的研究主要使用 fMRI 和 EEG（脑电图）进行。fMRI 实现了相对较高的空间分辨率，一个体素代表数百万个神经元和数百亿个突触 [9]。然而，fMRI 在事件发生 1 秒后生成图像的时间分辨率较低。当我们认为预测误差是基于时间的时，这是不可取的。EEG 通过在双桨上放置非侵入性电极来测量电生理活动。电极实现了毫秒范围内的高时间分辨率，但空间分辨率非常低。

在心理学、神经科学和计算机科学之间转移强化学习的概念已经导致相互进步。行为心理学中经典条件反射的早期发展最终导致了 TD 学习，现在假设演员-批评范式在大脑中发挥作用。我们相信，尽管目前测量技术存在局限性，但未来将强化学习与心理学、神经科学和计算机科学相结合的研究可以为这三个领域带来新的理论。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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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

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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。

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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。

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机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Hypotheses in the Brain

Abstract Humans, as well as other life forms, can be seen as agents in nature who interact with their environment to gain rewards like pleasure and nutrition. This view has parallels with reinforcement learning from computer science and engineering. Early developments in reinforcement learning were inspired by intuitions from animal learning theories. More recent research in computational neuroscience has borrowed ideas that come from reinforcement learning to better understand the function of the mammalian brain during learning. In this report, we will compare computational, behavioral, and neural views of reinforcement learning. For each view we start by introducing the field and discuss the problems of prediction and control while focusing on the temporal difference learning method and the actor-critic paradigm. Based on the literature survey, we then propose a hypothesis for learning in the brain using multiple critics.

While science is the systematic study of natural phenomena, technology is often inspired by our observations of them. Computer scientists for example have developed algorithms based on behavior of animals and insects. On the other hand, sometimes developments from mathematics and pure reasoning find connections in nature afterwards. The actor-critic hypothesis of learning in the brain is an example of the latter case.

This report is composed of the three views of behaviorism from psychology, (computational) neuroscience from biology, and reinforcement learning from computer science and engineering. Each view is divided into the problems of prediction and control. The goal of prediction is to measure an expected value like a reward. The goal of control is to find an optimal strategy that maximizes the expected reward. We begin the discussion with the computational view in Sect. 2 by specifying the underlying framework and introducing Temporal Difference learning for prediction and the actor-critic method for control. Next we discuss the behavioral view in Sect. $3 .$ There we will highlight historical developments of two conditioning (i.e learning) theories in animals. These two theories, called classical conditioning and instrumental conditioning, can be directly mapped to prediction and control. Furthermore, we discuss the neuroscientific view in Sect. 4. In this section, we discuss the prediction error and actor-critic hypotheses in the brain. Finally, we propose further research into the interaction between different regions associated with the critic in the brain. Before we conclude, we will highlight some limitations within the neuroscientific view.

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Computational View

Reinforcement learning (RL) in computer science and engineering is the branch of machine learning that deals with decision making. For this view we use the Markov decision process (MDP) as the underlying framework. MDP is defined mathematically as the tuple $(S, A, P, R)$. An agent that observes a state $s_{t} \in S$ of the environment at time $t$. The agent can then interact with the environment by taking action $a \in A$. The results of this interaction yields a reward $r(s, a) \in R$ which depends on the current state $s$ produced by taking the action $a$. At the same time the action can cause a state transition. In this case the resulting state $s_{t+1}$ is produced according to state transition model $P$, which defines the probability of reaching state $s_{t+1}$ when taking action $a$ on state $s$. The goal of the agent is then to learn a policy $\pi$ that maximizes the cumulative reward. A key difference to supervised learning is that RL deals with data that is dynamically generated by the agent as opposed to having a fixed set already available beforehand.

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Behavioral View

Behaviorism is a branch of psychology that focuses on reproducible behavior in animals. Thorndike wrote in 1898 about animal intelligence based on his experiments that were used to study associative behaviour in animals [26]. He formulated the law of effect which states that responses that produce rewards tend to occur more likely given a similar situation and responses that produce punishments tend to be avoided in the future when given a similar situation. In behavioral psychology, there are two different concepts of conditioning (i.e. learning) called classical and operant conditioning. These two concepts can be mapped to prediction and control in reinforcement learning and will be discussed in the subsections below.

Animal behavior, as well as their underlying neural substrates, consists of complicated and not fully understood mechanisms. There are many, possibly antagonist processes in biology happening simultaneously as opposed to artificial agents that implement idealized computational algorithms. This shows that the difference between the function of artificial and biological agents should not be taken for granted. Furthermore, there is an unresolved gap in the relationship between subjective experience of (biological) agents and measurable neural activity [4].

Classical conditioning, sometimes referred to as Pavlovian conditioning, is a type of learning documented by Ivan Pavlov in the mid-20th century during his experiments with dogs [15]. In classical conditioning, animals learn by associating stimuli with rewards. In order to understand how animals can learn to predict rewards, we invoke terminology from Pavlov’s experiments:

• Unconditioned Stimulus (US): A dog is presented with a reward, for example a piece of meat.
• Unconditioned Response $(U R)$ : Shortly after noticing the meat, the dog starts to salivate.
• Neutral Stimulus (NS): The dog hears a unique sound. We will assume its the sound of a bell. Neutral here means that it does not initially produce a specific response relevant for the experiment.
• Conditioning: The dog is repeatedly presented with meat and the bell sound simultaneously.
• Conditioned Stimulus (CS): Now the bell has been paired with the expectation of getting the reward.
• Conditioned Response (SR): Subsequently, when the dog hears the sound of the bell, he starts to salivate. Here we can assume that the dog has learned to predict the reward.

强化学习代写

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Hypotheses in the Brain

摘要 人类以及其他生命形式可以被视为自然界中的代理人，他们与环境互动以获得快乐和营养等奖励。这种观点与计算机科学和工程的强化学习有相似之处。强化学习的早期发展受到动物学习理论直觉的启发。最近的计算神经科学研究借鉴了强化学习的想法，以更好地理解哺乳动物大脑在学习过程中的功能。在本报告中，我们将比较强化学习的计算、行为和神经观点。对于每个视图，我们首先介绍该领域并讨论预测和控制问题，同时关注时间差异学习方法和演员-评论家范式。根据文献调查，

虽然科学是对自然现象的系统研究，但技术往往受到我们对自然现象的观察的启发。例如，计算机科学家已经开发出基于动物和昆虫行为的算法。另一方面，有时数学和纯粹推理的发展后来在自然界中找到了联系。大脑中学习的演员-批评家假设是后一种情况的一个例子。

本报告由心理学的行为主义、生物学的（计算）神经科学和计算机科学与工程的强化学习三种观点组成。每个视图都分为预测和控制问题。预测的目标是衡量一个期望值，比如奖励。控制的目标是找到最大化预期回报的最优策略。我们从 Sect 中的计算视图开始讨论。2 通过指定底层框架并引入用于预测的时间差异学习和用于控制的 actor-critic 方法。接下来我们讨论 Sect 中的行为观。3.在那里，我们将重点介绍两种动物条件反射（即学习）理论的历史发展。这两种理论，称为经典条件反射和工具条件反射，可以直接映射到预测和控制。此外，我们在 Sect 中讨论了神经科学观点。4. 在本节中，我们讨论大脑中的预测误差和演员批评假设。最后，我们建议进一步研究与大脑中批评者相关的不同区域之间的相互作用。在我们结束之前，我们将强调神经科学观点中的一些局限性。

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Computational View

计算机科学与工程中的强化学习 (RL) 是处理决策的机器学习的一个分支。对于这个观点，我们使用马尔可夫决策过程（MDP）作为底层框架。MDP 在数学上定义为元组(小号,一种,磷,R). 观察状态的代理s吨∈小号当时的环境吨. 然后代理可以通过采取行动与环境交互一种∈一种. 这种互动的结果产生了回报r(s,一种)∈R这取决于当前状态s采取行动产生的一种. 同时该动作可以引起状态转换。在这种情况下，结果状态s吨+1根据状态转移模型产生磷，它定义了达到状态的概率s吨+1采取行动时一种在状态s. 代理的目标是学习策略圆周率最大化累积奖励。与监督学习的一个关键区别在于，RL 处理由代理动态生成的数据，而不是预先拥有一个固定的数据集。

机器学习代写|强化学习project代写reinforence learning代考|Behavioral View

行为主义是心理学的一个分支，专注于动物的可重复行为。桑代克在 1898 年根据他用于研究动物联想行为的实验写了关于动物智能的文章 [26]。他制定了效果定律，该定律指出，在类似的情况下，产生奖励的反应往往更有可能发生，而在未来类似的情况下，产生惩罚的反应往往会被避免。在行为心理学中，有两种不同的条件反射（即学习）概念，称为经典条件反射和操作条件反射。这两个概念可以映射到强化学习中的预测和控制，并将在下面的小节中讨论。

动物行为及其潜在的神经基础由复杂且尚未完全理解的机制组成。与实现理想化计算算法的人工代理相反，生物学中有许多可能是拮抗的过程同时发生。这表明不应将人工制剂和生物制剂的功能差异视为理所当然。此外，（生物）代理的主观体验与可测量的神经活动之间的关系存在未解决的差距[4]。

经典条件反射，有时也称为巴甫洛夫条件反射，是 Ivan Pavlov 在 20 世纪中叶用狗做实验时记录的一种学习方式 [15]。在经典条件反射中，动物通过将刺激与奖励联系起来进行学习。为了了解动物如何学习预测奖励，我们引用了巴甫洛夫实验中的术语：

• 无条件刺激（美国）：向狗提供奖励，例如一块肉。
• 无条件反应(在R): 注意到肉后不久，狗开始​​流口水。
• 中性刺激（NS）：狗听到独特的声音。我们假设它是铃声。这里的中性意味着它最初不会产生与实验相关的特定响应。
• 调理：狗被反复呈现肉和铃声同时响起。
• 条件刺激（CS）：现在已经与获得奖励的期望配对。
• 条件反应（SR）：随后，当狗听到铃声时，他开始流口水。在这里，我们可以假设狗已经学会了预测奖励。

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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。

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