强化学习的半事实解释
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了强化学习（RL）中深度强化学习（DRL）代理的决策难以解释的问题。提出了一种首创的方法，通过定义理想半事实解释的五个特性，并引入SGRL-Rewind和SGRL-Advance算法，生成RL代理的半事实解释。实验表明，这些算法生成的半事实更易于实现、能更好地代表代理策略，并且表现出更高的多样性，能够提升用户对代理行为的理解和信任。
本研究解决了深度强化学习代理决策难以解释的问题，通过定义理想半事实解释的特性并引入算法，生成RL代理的半事实解释。实验表明，这些算法生成的半事实更易于实现、能更好地代表代理策略，并且表现出更高的多样性，能够提升用户对代理行为的理解和信任。
