本研究提出了一种新方法SMOSE，旨在解决连续控制任务中的可解释性问题。通过结合多个可解释决策者和路由器，SMOSE提高了解释的便利性，并在多个基准环境中超越现有的可解释基线，缩小了与非可解释算法的差距。

SMOSE：稀疏混合浅层专家用于连续控制任务中的可解释强化学习
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