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transfer_rl_icml_2018:用于尝试各种先验动作方法的代码库
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2021-05-01
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终身RL的政策和价值转移 附在我们2018年ICML论文》上的用于尝试终身RL转移方法的代码 实验需要 ,可以使用通常的方法安装它: pip install simple_rl 要重现我们所有的图,请运行run_all_policy_experiments.py (图2), run_all_learning_experiments.py (图3)-您必须在文件中选择学习算法以生成图3(a,d),(b,e)或(c,f))。 作者:David Abel,Yu Jinnai,Yu Guo,George Konidaris,Michael L. Littman。 如有任何疑问,请与Dave或Yuu联系。
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transfer_rl_icml_2018-master.zip (32个子文件)
transfer_rl_icml_2018-master
single_action_prior_exp.py 8KB
agents
UpdatingQLearnerAgentClass.py 9KB
RMaxAgentClass.py 7KB
UpdatingRMaxAgentClass.py 9KB
__init__.py 0B
OptimalBeliefAgentClass.py 2KB
QLearningAgentClass.py 8KB
UpdatingDelayedQLearnerAgentClass.py 13KB
learning_exp.py 12KB
utils.py 5KB
run_all_policy_experiments.py 690B
icml_results
.DS_Store 6KB
combo.pdf 64KB
spread_grid.pdf 63KB
four_room.pdf 95KB
lava.pdf 128KB
rm_corridor.pdf 48KB
ql_four_room.pdf 56KB
chain.pdf 63KB
tight_grid.pdf 32KB
octo.pdf 95KB
discounted
four_room_d.pdf 182KB
lava_d.pdf 155KB
maze_d.pdf 152KB
combo_d.pdf 95KB
chain_d.pdf 123KB
octo_d.pdf 150KB
rmax_four_room.pdf 24KB
maze.pdf 151KB
README.md 753B
run_all_learning_experiments.py 784B
.gitignore 30B
共 32 条
- 1
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张岱珅
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