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神经DNF-MT：一种用于学习可解释和可编辑策略的神经符号方法

💡 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。

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内容提要

本研究提出了一种名为神经DNF-MT的神经符号方法，旨在解决深度强化学习中的策略可解释性问题。该方法结合模型训练与标准逻辑程序，实现了可编辑的确定性政策表示，允许对学习策略进行手动干预和适应。

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