Interpreting the Learning Model in MuZero Planning
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对MuZero在规划过程中学习的潜在状态缺乏透明性的问题，提出将观察重构和状态一致性纳入MuZero训练的创新方法。研究发现，尽管动态网络在长时间模拟中准确性下降，但MuZero仍通过规划修正错误，且在棋类游戏中的潜在状态学习表现优于Atari游戏。这一研究为理解MuZero提供了新视角，并为未来提升算法的性能、稳健性和可解释性指明了方向。
本研究提出将观察重构和状态一致性纳入MuZero训练，以解决其潜在状态透明性不足的问题。结果表明，MuZero在棋类游戏中的潜在状态学习优于Atari游戏，为提升算法性能和可解释性提供了新思路。
