全面神经符号视觉强化学习与语言解释
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究介绍了一种神经符号强化学习(Neuro-symbolic reinforcement learning,NS-RL)的框架,通过将视觉基础模型精简为可扩展的感知模块,可以同时学习结构化状态和符号策略,并使用大型语言模型生成简明易读的策略和决策解释,实验结果显示在九个 Atari 任务中,该方法相比现有的 NS-RL 方法获得显著的性能提升,并展示了策略和决策的解释。
该研究提出了一种神经符号强化学习框架,通过简化视觉模型和学习结构化状态和符号策略,实现了在九个 Atari 任务中的显著性能提升。同时,该方法还能生成简明易读的策略和决策解释。