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IJCAICODEX：一种基于聚类的可解释强化学习方法
通过语义聚类的方法，该研究提出了对强化学习（RL）代理行为进行总结的方法 CODEX，以解释代理行为并建立用户信任。实验结果表明，CODEX 方法能够保留时间和实体信息，构建代理行为的总结。此外，对游戏环境中的离散 + 连续游戏状态潜在表示
PDF7 months ago
面向目标导向任务的模块化、可定制的增强学习环境：Minigrid 和 Miniworld
介绍了 Minigrid 和 Miniworld 库，它们提供了一套目标导向的 2D 和 3D 环境，旨在让用户快速开发出适用于各种研究需求的新环境，两个库都被 RL 社区广泛采用，促进了在广泛领域内的研究。通过案例研究展示了 Minigr
PDFa year ago
利用离线数据加速程序生成环境下的强化学习
研究了强化学习中采用离线轨迹进行数据增强的方法，发现采用离线轨迹进行前置训练或同时进行在线强化学习和离线轨迹训练均能提高样本效率和收敛到最优策略，预训练只需要两条轨迹数据即可对最终学习结果产生较大影响。
PDFa year ago
何时出发，何时探索：后探索对内在动机的益处
本文对 Go-Explore 论文中未解决的问题进行了系统研究，通过对一系列 MiniGrid 环境的实验发现，采用后探索策略能够显著提高强化学习的性能，并利用新的自适应方法进一步提高了效果，证明了自适应后探索是强化学习探索研究的一个有前途
PDF2 years ago
AAAINovGrid: 评估智能体对新颖性响应的灵活网格世界
研究提出了一种新奇性改进的强化学习方法，针对具有改变环境机制 / 属性的新奇性，提出了 NovGrid 框架及其本体，以及可以应用于 MiniGrid 兼容环境的新奇性模板，并通过内置度量指标评估了基线强化学习模型的特征。
PDF2 years ago