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On the Correctness and Sample Complexity of
       Inverse Reinforcement Learning

          Abi Komanduru                  Jean Honorio
          Purdue University               Purdue University
        West Lafayette IN 47906            West Lafayette IN 47906
        akomandu@purdue.edu              jhonorio@purdue.edu

                       Abstract
     Inverse reinforcement learning (IRL) is the problem of finding a reward function
     that generates a given optimal policy for a given M ...

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关键词：correctness Complexity Learning inverse earning