文件名称：Inverse-Reinforcement-Learning:选定的逆强化学习算法的实现
文件大小：27KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 19:38:33
reinforcement-learning inverse-reinforcement-learning Python
逆向强化学习 作为COMP3710的一部分，在Mayank Daswani博士和Marcus Hutter博士的监督下，实现了选定的逆向强化学习（IRL）算法。 我的最终报告可用并描述了已实现的算法。 如果在工作中使用此代码，则可以按以下方式引用它： @misc { alger16 , author = { Matthew Alger } , title = { Inverse Reinforcement Learning } , year = 2016 , doi = { 10.5281/zenodo.555999 } , url = { https://doi.org/10.5281/zenodo.555999 } } 实现的算法 线性编程IRL。 摘自Ng和Russell，2000
【文件预览】：
Inverse-Reinforcement-Learning-master
----irl()
--------value_iteration.py(5KB)
--------linear_irl.py(9KB)
--------maxent.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
--------deep_maxent.py(12KB)
--------mdp()
----examples()
--------lp_large_gridworld.py(2KB)
--------maxent_objectworld.py(2KB)
--------experiments.py(19KB)
--------deep_maxent_objectworld.py(2KB)
--------maxent_gridworld.py(2KB)
--------lp_gridworld.py(1KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(7KB)
----.gitignore(702B)