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通过时间策略分解实现可解释的强化学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了强化学习政策的时间解释，提出了时间策略分解（TPD）方法，通过期望未来结果（EFO）分解价值函数，揭示特定结果发生的时机，从而提升对政策的理解和奖励函数的优化。
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关键要点
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本文探讨了强化学习政策的时间解释问题。
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重点关注与个别行动相关的未来结果序列。
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提出了一种新的可解释性方法——时间策略分解（TPD）。
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通过期望未来结果（EFO）分解一般化价值函数。
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揭示特定结果发生的时机。
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这种方法提升了对政策未来策略的理解。
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有助于更好地调整奖励函数以符合人类期望。
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