Ada-IRL
Adaboost逆向强化学习
一种使用类似于Adaboost的I-Rl算法的方法。
RL
开始进行强化学习的测试演示。
python rl_test.py
内部收益率
开始进行逆向强化学习的测试演示。
python irl_test.py
2021-12-06 17:11:17
8KB
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模仿学习基准实施
该项目旨在提供模仿学习算法的清晰实现。 目前，我们已经实现了行为克隆， （带有综合示例），和。
安装：
安装PyPI版本
pip install imitation
安装最新的提交
git clone http://github.com/HumanCompatibleAI/imitation
cd imitation
pip install -e .
可选的Mujoco依赖性：
请按照说明在安装 。
CLI快速入门：
我们提供了几个CLI脚本作为imitation实现的算法的前端。 这些使用进行配置和复制。
从examples / quickstart.sh中：
# Train PPO agent on cartpole and collect expert demonstrations. Tensorboard logs saved in `quickstar
2021-10-05 10:11:55
1.55MB
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逆向强化学习
要求
Python 3.6+
准备
要运行此代码，请通过pip安装numpy和Gym。
$ pip install numpy gym
克隆此存储库。
$ git clone https://github.com/yasufumy/python_irl.git
价值迭代
$ python value_iteration
最大熵逆强化学习
$ python main.py
2021-09-14 16:54:28
5KB
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逆强化学习配套专栏2-最大熵学习的会议论文-presentation的PPT，含paper的主要思想和公式
2021-09-01 14:13:16
180KB
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