关键词interpretable policies
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- 可解释和可编辑的程序化树策略用于强化学习
我们提出了 INTERPRETER，一种快速蒸馏方法，用于生成用于强化学习的可解释可编辑的树程序。我们通过实验证明，我们的树程序在各种顺序决策任务中能够与训练数据匹配，同时评估了我们设计选择对可解释性和性能的影响。我们展示了我们的策略如何被 - 高效的符号策略学习与可微分符号表达
通过提出一种名为 Efficient Symbolic Policy Learning（ESPL）的高效梯度学习方法，在深度强化学习中实现从头开始学习符号策略，并扩展至元强化学习，生成出性能更高、效率更高且具有潜力解释的符号策略。
- 深度可解释关系强化学习：神经符号方法
提出了一种新的框架 Deep Explainable Relational Reinforcement Learning (DERRL)，它结合了神经网络和符号世界的优势来提取可解释的策略。通过在倒计时游戏、积木世界、网格世界和交通等不同环 - EMNLP一阶逻辑中的神经符号强化学习
为了在文本角色扮演游戏中实现快速收敛和可解释的知识表示，我们提出了一种新的基于逻辑神经网络的强化学习方法，该方法可以从文本观察中提取一阶逻辑事实并使用逻辑算子训练策略，实验结果表明该方法比其他基于神经元符号框架的方法更快收敛。