Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Interpretability in Deep Reinforcement Learning through Semantic Clustering

論文の概要: Enhancing Interpretability in Deep Reinforcement Learning through Semantic Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17411v4
Date: Thu, 18 Sep 2025 22:08:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.764371
Title: Enhancing Interpretability in Deep Reinforcement Learning through Semantic Clustering
Title（参考訳）: 意味的クラスタリングによる深層強化学習における解釈可能性の向上
Authors: Liang Zhang, Justin Lieffers, Adarsh Pyarelal,
Abstract要約: セマンティッククラスタリング(セマンティッククラスタリング)とは、ニューラルネットワークが内部空間におけるセマンティックな類似性に基づいて入力をクラスタリングする能力である。本稿では,特徴量削減とオンラインクラスタリングを組み合わせた新しいセマンティッククラスタリングモジュールを組み込んだDRLアーキテクチャを提案する。提案モジュールの有効性を実験的に検証し,DRL内のセマンティッククラスタリング特性を明らかにする能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.859171801301904
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we explore semantic clustering properties of deep reinforcement learning (DRL) to improve its interpretability and deepen our understanding of its internal semantic organization. In this context, semantic clustering refers to the ability of neural networks to cluster inputs based on their semantic similarity in the internal space. We propose a DRL architecture that incorporates a novel semantic clustering module that combines feature dimensionality reduction with online clustering. This module integrates seamlessly into the DRL training pipeline, addressing the instability of t-SNE and eliminating the need for extensive manual annotation inherent to prior semantic analysis methods. We experimentally validate the effectiveness of the proposed module and demonstrate its ability to reveal semantic clustering properties within DRL. Furthermore, we introduce new analytical methods based on these properties to provide insights into the hierarchical structure of policies and semantic organization within the feature space.
Abstract（参考訳）: 本稿では、深層強化学習(DRL)のセマンティッククラスタリング特性について検討し、その解釈性を改善し、内部意味体系の理解を深める。この文脈では、セマンティッククラスタリングは、ニューラルネットワークが内部空間におけるセマンティックな類似性に基づいて入力をクラスタリングする能力を指す。本稿では,特徴量削減とオンラインクラスタリングを組み合わせた新しいセマンティッククラスタリングモジュールを組み込んだDRLアーキテクチャを提案する。このモジュールはDRLトレーニングパイプラインにシームレスに統合され、t-SNEの不安定性に対処し、以前のセマンティック分析手法に固有の広範な手動アノテーションを不要にする。提案モジュールの有効性を実験的に検証し,DRL内のセマンティッククラスタリング特性を明らかにする能力を示す。さらに,これらの特性に基づく新しい分析手法を導入し,特徴空間内のポリシーと意味的構造の階層構造について考察する。

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