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Human-in-the-Loop Feature Selection in Double Deep Q-Networks Based on Interpretable Kolmogorov-Arnold Networks
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内容提要
本研究提出了一种新框架，将人机协作特征选择与双深度Q网络结合，解决高维空间中特征选择的适应性和可扩展性问题。该方法通过模拟人类反馈，动态精炼特征子集，显著提高了MNIST和FashionMNIST数据集的分类准确率和模型可解释性，适用于实时决策需求。
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关键要点
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本研究提出了一种新框架，将人机协作特征选择与双深度Q网络结合。
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该方法解决了高维空间中特征选择的适应性和可扩展性问题。
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通过模拟人类反馈和随机分布采样，动态精炼特征子集。
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在MNIST和FashionMNIST数据集上显著提高了分类准确率。
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提升了模型的可解释性，适合实时、自适应的决策需求。
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