Interpreting the Learning Model in MuZero Planning

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内容提要

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。

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