Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretable Local Tree Surrogate Policies

論文の概要: Interpretable Local Tree Surrogate Policies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08180v1
Date: Thu, 16 Sep 2021 18:28:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-21 08:30:33.490638
Title: Interpretable Local Tree Surrogate Policies
Title（参考訳）: 解釈可能なローカルツリーサロゲートポリシー
Authors: John Mern, Sidhart Krishnan, Anil Yildiz, Kyle Hatch, Mykel J. Kochenderfer
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークなどのポリシのサロゲートとして,予測可能なポリシツリーを構築する手法を提案する。ポリシーツリーは人間の解釈が容易であり、将来の行動の定量的予測を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.781221210925498
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: High-dimensional policies, such as those represented by neural networks, cannot be reasonably interpreted by humans. This lack of interpretability reduces the trust users have in policy behavior, limiting their use to low-impact tasks such as video games. Unfortunately, many methods rely on neural network representations for effective learning. In this work, we propose a method to build predictable policy trees as surrogates for policies such as neural networks. The policy trees are easily human interpretable and provide quantitative predictions of future behavior. We demonstrate the performance of this approach on several simulated tasks.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークで表されるような高次元のポリシーは、人間によって合理的に解釈できない。この解釈可能性の欠如は、ユーザーが政策行動において持つ信頼を減らし、ビデオゲームのような低インパクトなタスクに制限する。残念ながら、多くの手法は効果的な学習のためにニューラルネットワーク表現に依存している。本研究では,ニューラルネットワークなどのポリシの代理として,予測可能なポリシツリーを構築する手法を提案する。ポリシーツリーは容易に解釈可能であり、将来の行動の定量的予測を提供する。本手法の性能を複数のシミュレーションタスクで実証する。

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