从视频中学习识别强化学习的关键状态
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。最近的深度强化学习研究指出，即使缺乏关于执行动作的显式信息，也可以从离线数据中提取有关良好策略的算法信息。本文介绍一种名为 Deep State Identifier 的新方法，该方法通过编码为视频的剧集学习预测回报，并利用一种基于掩码的敏感性分析来提取和识别重要的关键状态。大量实验证明了我们方法理解和改进代理行为的潜力。源代码和生成的数据集可在此链接中获得。
最近的深度强化学习研究发现，可以从离线数据中提取有关良好策略的算法信息。本文介绍了一种名为Deep State Identifier的新方法，通过编码为视频的剧集学习预测回报，并利用敏感性分析来提取和识别重要的关键状态。实验证明了该方法理解和改进代理行为的潜力。
