論文の概要: imitation: Clean Imitation Learning Implementations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11972v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 03:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 16:49:49.798812
• Title: imitation: Clean Imitation Learning Implementations
• Title（参考訳）: 模倣:クリーンな模倣学習実装
• Authors: Adam Gleave, Mohammad Taufeeque, Juan Rocamonde, Erik Jenner, Steven H. Wang, Sam Toyer, Maximilian Ernestus, Nora Belrose, Scott Emmons, Stuart Russell
• Abstract要約: 模倣は、PyTorchにおける模倣と報酬学習アルゴリズムのオープンソース実装を提供する。 3つの逆強化学習(IRL)アルゴリズム、3つの模倣学習アルゴリズム、選好比較を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7064239657103375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: imitation provides open-source implementations of imitation and reward learning algorithms in PyTorch. We include three inverse reinforcement learning (IRL) algorithms, three imitation learning algorithms and a preference comparison algorithm. The implementations have been benchmarked against previous results, and automated tests cover 98% of the code. Moreover, the algorithms are implemented in a modular fashion, making it simple to develop novel algorithms in the framework. Our source code, including documentation and examples, is available at https://github.com/HumanCompatibleAI/imitation
• Abstract（参考訳）: 模倣はpytorchの模倣と報酬学習アルゴリズムのオープンソース実装を提供する。 3つの逆強化学習(irl)アルゴリズム,3つの模倣学習アルゴリズム,選好比較アルゴリズムを含む。 実装は以前の結果とベンチマークされ、自動テストはコードの98%をカバーする。 さらに、これらのアルゴリズムはモジュラー方式で実装されており、フレームワークで新しいアルゴリズムを簡単に開発できる。 ドキュメントや例を含む私たちのソースコードは、https://github.com/humancompatibleai/imitationで利用可能です。

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