Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model

論文の概要: Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02749v3
Date: Fri, 19 May 2023 06:46:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-22 18:28:04.523563
Title: Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model
Title（参考訳）: 因果世界モデルによる説明可能な強化学習
Authors: Zhongwei Yu, Jingqing Ruan, Dengpeng Xing
Abstract要約: 我々は,環境の因果構造を事前に知ることなく,因果世界モデルを学ぶ。このモデルは行動の影響を捉え、因果連鎖を通して行動の長期的影響を解釈する。我々のモデルは、説明可能性を改善しながら正確であり、モデルベースの学習に適用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3428344011390778
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generating explanations for reinforcement learning (RL) is challenging as actions may produce long-term effects on the future. In this paper, we develop a novel framework for explainable RL by learning a causal world model without prior knowledge of the causal structure of the environment. The model captures the influence of actions, allowing us to interpret the long-term effects of actions through causal chains, which present how actions influence environmental variables and finally lead to rewards. Different from most explanatory models which suffer from low accuracy, our model remains accurate while improving explainability, making it applicable in model-based learning. As a result, we demonstrate that our causal model can serve as the bridge between explainability and learning.
Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)のための説明を生成することは、行動が未来に長期的な影響をもたらす可能性があるため困難である。本稿では,環境の因果構造を事前に知ることなく,因果世界モデルを学習し,説明可能なRLのための新しい枠組みを開発する。このモデルは行動の影響を捉え、因果連鎖による行動の長期的な影響を解釈し、行動が環境変数にどのように影響し、最終的に報酬につながるかを示す。精度の低いほとんどの説明モデルとは異なり、説明可能性を改善しながら精度を保ち、モデルベース学習に適用できる。その結果,我々の因果モデルが説明可能性と学習の橋渡しとなることを示した。

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