强化学习的可解释方法分类研究
Classification study of interpretable methods for reinforcement learning
长安大学 信息工程学院, 西安 710018
摘要
强化学习能够在动态复杂环境中实现自主学习，这使其在法律、医学、金融等领域有着广泛应用。但强化学习仍面临着全局状态空间不可观测、对奖励函数强依赖和因果关系不确定等诸多问题，导致其可解释性弱，严重影响其在相关领域的推广，会遭遇诸如难以判断决策是否违反社会法律道德的要求，是否准确及值得信任等的限制。为了进一步了解强化学习可解释性研究现状，从可解释模型、可解释策略、环境交互、可视化等方面展开讨论。基于此，对强化学习可解释性研究现状进行系统论述，对其可解释方法进行归类阐述，最后提出强化学习可解释性的未来发展方向。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0430
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1601-1609
文章编号: 1001-3695(2024)06-001-1601-09
发布历史
[2023-12-18] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
唐蕾, 牛园园, 王瑞杰, 等. 强化学习的可解释方法分类研究 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1601-1609. (Tang Lei, Niu Yuanyuan, Wang Ruijie, et al. Classification study of interpretable methods for reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1601-1609. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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