Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Generating Explanations for Reinforcement Learning Policies: An Empirical Study

論文の概要: On Generating Explanations for Reinforcement Learning Policies: An Empirical Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16960v3
Date: Mon, 14 Oct 2024 00:44:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-15 15:02:48.701635
Title: On Generating Explanations for Reinforcement Learning Policies: An Empirical Study
Title（参考訳）: 強化学習政策の解説作成に関する実証的研究
Authors: Mikihisa Yuasa, Huy T. Tran, Ramavarapu S. Sreenivas,
Abstract要約: 本稿では、ポリシーの説明を提供するために設計されたテキストリニア時間論理式について紹介する。我々の焦点は、政策によって達成される最終的な目的と、実行を通じて維持される前提条件の両方を解明する説明である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3418061477154786
License:
Abstract: Understanding a \textit{reinforcement learning} policy, which guides state-to-action mappings to maximize rewards, necessitates an accompanying explanation for human comprehension. In this paper, we introduce a set of \textit{linear temporal logic} formulae designed to provide explanations for policies, and an algorithm for searching through those formulae for the one that best explains a given policy. Our focus is on explanations that elucidate both the ultimate objectives accomplished by the policy and the prerequisite conditions it upholds throughout its execution. The effectiveness of our proposed approach is illustrated through a simulated game of capture-the-flag and a car-parking environment,
Abstract（参考訳）: 報酬を最大化するためにステート・ツー・アクション・マッピングを導く「textit{reinforcement learning}」ポリシーを理解するには、人間の理解に付随する説明が必要である。本稿では、ポリシーの説明を提供するために設計された‘textit{linear temporal logic} 式と、与えられたポリシーを最もよく説明するようにそれらの公式を探索するアルゴリズムを紹介する。我々の焦点は、政策によって達成される最終的な目的と、実行を通じて維持される前提条件の両方を解明する説明である。提案手法の有効性は, キャプション・ザ・フラッグと自動車駐車環境のシミュレーションゲームを通して明らかにした。

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