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1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

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源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batch_size、lr等）选其中至少1-2个进行分析 ps：用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分