論文の概要: GANterfactual-RL: Understanding Reinforcement Learning Agents'
Strategies through Visual Counterfactual Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12689v1
- Date: Fri, 24 Feb 2023 15:29:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 13:08:47.713995
- Title: GANterfactual-RL: Understanding Reinforcement Learning Agents'
Strategies through Visual Counterfactual Explanations
- Title（参考訳）: ganterfactual-rl:視覚相反説明による強化学習エージェントの戦略理解
- Authors: Tobias Huber, Maximilian Demmler, Silvan Mertes, Matthew L. Olson,
Elisabeth Andr\'e
- Abstract要約: 本稿では,RLエージェントの反実的説明を生成する手法を提案する。
本手法は完全にモデルに依存しないので,いくつかの計算量において,従来の手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7874708385247353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Counterfactual explanations are a common tool to explain artificial
intelligence models. For Reinforcement Learning (RL) agents, they answer "Why
not?" or "What if?" questions by illustrating what minimal change to a state is
needed such that an agent chooses a different action. Generating counterfactual
explanations for RL agents with visual input is especially challenging because
of their large state spaces and because their decisions are part of an
overarching policy, which includes long-term decision-making. However, research
focusing on counterfactual explanations, specifically for RL agents with visual
input, is scarce and does not go beyond identifying defective agents. It is
unclear whether counterfactual explanations are still helpful for more complex
tasks like analyzing the learned strategies of different agents or choosing a
fitting agent for a specific task. We propose a novel but simple method to
generate counterfactual explanations for RL agents by formulating the problem
as a domain transfer problem which allows the use of adversarial learning
techniques like StarGAN. Our method is fully model-agnostic and we demonstrate
that it outperforms the only previous method in several computational metrics.
Furthermore, we show in a user study that our method performs best when
analyzing which strategies different agents pursue.
- Abstract（参考訳）: 対物的説明は人工知能モデルを説明する一般的なツールである。
強化学習(rl)エージェントは、エージェントが別のアクションを選択するように、状態への最小限の変更が必要なのかを図示することで、"why not?" や "what if" に答える。
視覚的入力を伴うRLエージェントの対実的説明の生成は、その大きな状態空間と、その決定が長期的な意思決定を含む包括的な政策の一部であるため、特に困難である。
しかし、特に視覚的入力を持つRLエージェントに対する反事実的説明に焦点を当てた研究は乏しく、欠陥のあるエージェントを特定できない。
異なるエージェントの学習戦略の分析や、特定のタスクに適合するエージェントの選択など、カウンターファクトな説明がより複雑なタスクに役立つかどうかは不明だ。
提案手法は,stargan のような逆学習手法を応用可能なドメイン転送問題として問題を定式化することにより,rl エージェントの反事実的説明を生成する手法である。
提案手法は完全にモデルに依存しない手法であり, 計算量測定において, 従来の手法より優れていることを示す。
さらに,異なるエージェントが追求する戦略を分析する際に,本手法が最適であることを示す。
関連論文リスト
- Semifactual Explanations for Reinforcement Learning [1.5320737596132754]
強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、エージェントが試行錯誤を通じて環境から学習する学習パラダイムである。
ディープ強化学習(DRL)アルゴリズムは、ニューラルネットワークを使用してエージェントのポリシーを表現し、その決定を解釈しにくくする。
DRLエージェントの動作を説明するには,ユーザの信頼を向上し,エンゲージメントを高め,実際のタスクとの統合を容易にする必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T08:37:47Z) - Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning [16.998047658978482]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、知的エージェントを訓練するための強力なテクニックであるが、これらのエージェントが特定の決定を下す理由を理解することは困難である。
この問題に対処するために様々なアプローチが検討され、ある有望な道は報酬分解(RD)である。
RDは、エージェントの振る舞いをポストホックな方法で合理化しようとする他の方法に関連する懸念のいくつかを傍受するので、魅力的である。
我々は、より情報的な説明を提供するために、サブリワードを超えてRDの拡張を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-30T00:01:22Z) - Pangu-Agent: A Fine-Tunable Generalist Agent with Structured Reasoning [50.47568731994238]
人工知能(AI)エージェント作成の鍵となる方法は強化学習(RL)である
本稿では,構造化推論をAIエージェントのポリシーに統合し,学習するための一般的なフレームワークモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T17:57:57Z) - Redefining Counterfactual Explanations for Reinforcement Learning:
Overview, Challenges and Opportunities [2.0341936392563063]
AIのほとんどの説明方法は、開発者とエキスパートユーザーに焦点を当てている。
ブラックボックスモデルの出力が変更されるための入力で何が変更されるのかについて、カウンターファクトな説明がユーザにアドバイスします。
カウンターファクトはユーザフレンドリで、AIシステムから望ましいアウトプットを達成するための実行可能なアドバイスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T09:50:53Z) - Explaining Reinforcement Learning Policies through Counterfactual
Trajectories [147.7246109100945]
人間の開発者は、RLエージェントがテスト時にうまく機能することを検証しなければならない。
本手法では, エージェントの挙動をより広い軌道分布で示すことにより, エージェントの挙動を分布変化下で表現する。
本研究では,2つのエージェント検証タスクのうちの1つに対して,ベースライン法よりも優れたスコアを得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-29T00:52:37Z) - Collective eXplainable AI: Explaining Cooperative Strategies and Agent
Contribution in Multiagent Reinforcement Learning with Shapley Values [68.8204255655161]
本研究は,シェープリー値を用いたマルチエージェントRLにおける協調戦略を説明するための新しい手法を提案する。
結果は、差別的でない意思決定、倫理的かつ責任あるAI由来の意思決定、公正な制約の下での政策決定に影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T10:28:57Z) - PEBBLE: Feedback-Efficient Interactive Reinforcement Learning via
Relabeling Experience and Unsupervised Pre-training [94.87393610927812]
我々は、フィードバックと非政治学習の両方の長所を生かした、非政治的、インタラクティブな強化学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は,従来ヒト・イン・ザ・ループ法で検討されていたよりも複雑度の高いタスクを学習可能であることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-09T14:10:50Z) - What is Going on Inside Recurrent Meta Reinforcement Learning Agents? [63.58053355357644]
recurrent meta reinforcement learning (meta-rl)エージェントは「学習アルゴリズムの学習」を目的としてrecurrent neural network (rnn)を使用するエージェントである。
部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)フレームワークを用いてメタRL問題を再構成することにより,これらのエージェントの内部動作機構を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T20:34:39Z) - What Did You Think Would Happen? Explaining Agent Behaviour Through
Intended Outcomes [30.056732656973637]
本稿では,意図した結果の概念に基づく強化学習の新たな説明方法を提案する。
これらの説明は、エージェントがそのアクションによって達成しようとしている結果を記述している。
従来の強化学習では,この性質のポストホックな説明のための一般的な手法は不可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-10T12:05:08Z) - Explainability in Deep Reinforcement Learning [68.8204255655161]
説明可能な強化学習(XRL)の実現に向けての最近の成果を概観する。
エージェントの振る舞いを正当化し、説明することが不可欠である重要な状況において、RLモデルのより良い説明可能性と解釈性は、まだブラックボックスと見なされているものの内部動作に関する科学的洞察を得るのに役立つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-15T10:11:42Z) - Self-Supervised Discovering of Interpretable Features for Reinforcement
Learning [40.52278913726904]
深層強化学習のための自己教師付き解釈可能なフレームワークを提案する。
タスク関連情報を強調するための細かな注意マスクを作成するために、自己教師型解釈ネットワーク(SSINet)が使用される。
Atari 2600とDuckietownは、自動運転車のシミュレータ環境として難易度の高い環境である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-16T08:26:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。