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 ...