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逆向强化学习：选定算法的实现

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简介：
《逆向强化学习：选定算法的实现》一书深入探讨了逆向强化学习的基本原理及其在实际问题中的应用。本书选取了一系列具有代表性的算法进行了详细的介绍和实践操作，旨在帮助读者掌握逆向强化学习的核心技术，并能够将其应用于解决各种复杂问题中。 作为COMP3710的一部分，在Mayank Daswani博士和Marcus Hutter博士的指导下，我实现了一些选定的逆向强化学习（IRL）算法，并完成了最终报告以描述这些已实现的算法。如果在工作中使用了此代码，则可以引用如下： @misc { alger16 , author = { Matthew Alger } , title = { Inverse Reinforcement Learning } , year = 2016, doi = { 10.5281/zenodo.555999 }} 我实现的算法包括线性编程IRL，该方法基于Ng和Russell在2000年的研究。

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  • 逆向强化学习：选定算法的实现
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    《逆向强化学习：选定算法的实现》一书深入探讨了逆向强化学习的基本原理及其在实际问题中的应用。本书选取了一系列具有代表性的算法进行了详细的介绍和实践操作，旨在帮助读者掌握逆向强化学习的核心技术，并能够将其应用于解决各种复杂问题中。 作为COMP3710的一部分，在Mayank Daswani博士和Marcus Hutter博士的指导下，我实现了一些选定的逆向强化学习（IRL）算法，并完成了最终报告以描述这些已实现的算法。如果在工作中使用了此代码，则可以引用如下： @misc { alger16 , author = { Matthew Alger } , title = { Inverse Reinforcement Learning } , year = 2016, doi = { 10.5281/zenodo.555999 }} 我实现的算法包括线性编程IRL，该方法基于Ng和Russell在2000年的研究。
     
  • irl_methods: 逆向强化学习算法的高品质实现參考資源
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    irl_methods 是一个专注于逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）算法的高质量代码库和资源集合，为研究者提供便捷的学习与实验平台。 IRL方法逆向强化学习的各种算法的高质量参考实现。 该代码旨在作为学习和研究的辅助工具。 不建议（或未经测试）将其用于产品用途。 要求在Windows上使用Python 3.5.5进行测试和开发，需求由处理，但当前包括安装克隆存储库后让setup.py完成它。 建议您使用python环境管理器。 通过以下步骤来安装： 1. 克隆该存储库 2. 进入irl_methods目录 3. 使用命令`python setup.py install`进行安装 当PIP软件包更加成熟时，将发布此软件包。用法文档即将到来，请检查各个模块中的文档字符串以获取更多信息。 目前实现了Ng和Russell在2000年提出的线性编程IRL算法，并已通过测试。
     
  • 实践：在Python TensorFlow中实现逆向强化学习（IRL）算法——深度MaxEnt、MaxEnt、LPIRL
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    本项目深入探索并实现了三种逆向强化学习(IRMV, MaxEnt, LPIRL)算法，尤其是聚焦于深度最大熵方法，利用Python和TensorFlow框架进行高效实践。 在Python/TensorFlow环境中实现选定的逆向强化学习（IRL）算法。使用`python demo.py`可以运行线性逆向强化学习（Ng & Russell 2000）、最大熵逆向强化学习（Ziebart et al. 2008）以及最大熵深度逆向强化学习（Wulfmeier et al. 2015）。这些算法在MDP和求解器中得到了实现，包括二维网格世界和一维网格世界的环境。此外，还实现了价值迭代方法。 所需依赖关系为： - Python 2.7 - cvxopt - TensorFlow 0.12.1 - matplotlib 线性逆向强化学习的算法基于Ng & Russell（2000）的工作，并通过`linear_irl.py`文件实现。
     
  • Python中强化学习算法的实现
    优质
    本项目旨在通过Python语言实现多种经典强化学习算法，并应用到实际问题求解中，以验证其有效性和实用性。 这个库提供了代码和练习，并包含了一些受欢迎的强化学习算法的解决方案。
     
  • A2C算法的深度强化学习实现
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    简介：本文探讨了在决策过程中运用深度强化学习技术实现A2C（Advantage Actor-Critic）算法的方法，通过实验验证其有效性和优越性。 本段落将详细介绍如何在Google Colab环境中实现A2C（Advantage Actor-Critic）算法，包括其实现要点、模型构建方法、虚拟环境交互步骤、模型训练过程以及信息监控技术，并亲测其运行效果。
     
  • 基于Keras的REINFORCE算法实现（强化学习）
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    本项目利用Keras框架实现了REINFORCE算法，并应用于强化学习场景中，展示了如何通过代码实践来解决智能体决策问题。 使用Keras实现REINFORCE算法的强化学习：Policy Gradient最小化实现 这是一个基于随机策略梯度算法在Keras中的简单实现。 Pong Agent示例显示，在大约8000集之后，该代理获得胜利的频率有所增加。下面是得分图。
     
  • 互动：深度强化学习算法的实现
    优质
    本项目专注于开发和测试先进的深度强化学习算法，通过模拟环境中的交互来优化决策过程，旨在推动人工智能在复杂任务上的应用。 Interact包含几种深度强化学习算法的实现。 安装方法如下： 可以通过以下命令克隆并安装Interact： ``` git clone https://github.com/rystraussinteract cd interact pip install . ``` 如果需要使用Gym默认未提供的环境，比如Atari游戏相关的环境，则需自行安装（例如通过`pip install gym[atari]` 安装）。 用法说明： 训练代理时可以使用以下命令： ```bash python -m interact.train --config ``` 该软件包采用配置文件来实验设置，并且--config选项应该指向Gin配置文件的路径。关于特定算法参数的信息可以在每个代理文档中找到。 在目录中有一些示例配置供参考。 可视化训练后的代理： 完成代理训练后，可以通过以下命令在其环境中进行可视化操作： ```bash python -m interact.play --config ``` 请注意，在具体使用时可能需要根据实际情况调整上述命令和参数。
     
  • 【Python逆向强化学习系列】学徒学习与Gym仿真
    优质
    本系列教程深入浅出地介绍如何运用Python进行逆向强化学习研究，特别聚焦于学徒学习方法，并结合Gym环境进行仿真实验。适合对AI和机器学习感兴趣的进阶学习者探索实践。 【Python逆强化学习系列】学徒学习与gym的MountainCar仿真（建议在Linux环境下运行），包含requirments.txt配置文件、人类专家制作的单步仿真文件、训练曲线(png)和效果图(gif)。
     
  • Python深度强化学习的PyTorch实现精选
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    本教程深入浅出地介绍了如何使用PyTorch进行深度强化学习模型的构建与训练，适合希望掌握前沿技术的数据科学家和机器学习爱好者。 此仓库包含大多数经典的深度强化学习算法，包括DQN、DDPG、A3C、PPO和TRPO。更多的算法仍在开发中。
     
  • Pytorch下的强化学习算法实现全家桶
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    本项目汇集了在PyTorch平台上多种经典和现代的强化学习算法的高效实现，旨在为研究人员与实践者提供一套全面、灵活且易于使用的工具集。 该框架基于PyTorch实现了一系列算法，包括Q-Learning、Sarsa、DQN、DQN-CNN、Double DQN、Hierarchical DQN、PG（策略梯度）、A2C（异步优势演员评论家）、SAC（软演员批评）、PPO（ proximal 政策优化）和TD3等。框架能够适应GPU与CPU的不同条件，支持模型保存及断点续训功能，并具备测试结果绘图能力。此外，用户可以根据自己的需求对环境进行定制化修改，具有较高的灵活性和实用性。