論文の概要: CrystalBox: Future-Based Explanations for Input-Driven Deep RL Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13483v4
• Date: Wed, 27 Mar 2024 17:38:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 23:31:58.763623
• Title: CrystalBox: Future-Based Explanations for Input-Driven Deep RL Systems
• Title（参考訳）: CrystalBox: 入力駆動型深部RLシステムの将来的な説明
• Authors: Sagar Patel, Sangeetha Abdu Jyothi, Nina Narodytska,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Reinforcement Learningコントローラのためのモデルに依存しない,ポストホックな説明可能性フレームワークであるCrystalBoxを紹介する。 入力駆動環境における報酬関数の自然な分解可能性と分解された還元の説明力を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.865836639561078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present CrystalBox, a novel, model-agnostic, posthoc explainability framework for Deep Reinforcement Learning (DRL) controllers in the large family of input-driven environments which includes computer systems. We combine the natural decomposability of reward functions in input-driven environments with the explanatory power of decomposed returns. We propose an efficient algorithm to generate future-based explanations across both discrete and continuous control environments. Using applications such as adaptive bitrate streaming and congestion control, we demonstrate CrystalBox's capability to generate high-fidelity explanations. We further illustrate its higher utility across three practical use cases: contrastive explanations, network observability, and guided reward design, as opposed to prior explainability techniques that identify salient features.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータシステムを含む入力駆動環境の大規模ファミリにおける深層強化学習(DRL)コントローラのための,新しい,モデルに依存しない,ポストホックな説明可能性フレームワークであるCrystalBoxを紹介する。 入力駆動環境における報酬関数の自然な分解可能性と分解された還元の説明力を組み合わせる。 離散制御環境と連続制御環境の両方にまたがって将来的な説明を生成するための効率的なアルゴリズムを提案する。 適応ビットレートストリーミングや混雑制御などのアプリケーションを用いて,高忠実度説明を生成するCrystalBoxの能力を示す。 さらに,従来の有能な特徴を識別する説明可能性技術とは対照的に,コントラスト的説明,ネットワーク可観測性,ガイド付き報酬設計の3つの実践事例にまたがって,その高機能性について述べる。

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