論文の概要: Mechanistic Interpretability of Reinforcement Learning Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00867v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 21:02:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:16.886765
• Title: Mechanistic Interpretability of Reinforcement Learning Agents
• Title（参考訳）: 強化学習エージェントの機械的解釈可能性
• Authors: Tristan Trim, Triston Grayston,
• Abstract要約: 本稿では、手続き的迷路環境下で訓練されたニューラルネットワークを用いて、強化学習(RL)エージェントの機械論的解釈可能性について検討する。 ネットワークの内部動作を分離することにより、迷路の壁や経路などの基本的な特徴を特定し、モデルの意思決定プロセスの基礎を形成しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the mechanistic interpretability of reinforcement learning (RL) agents through an analysis of a neural network trained on procedural maze environments. By dissecting the network's inner workings, we identified fundamental features like maze walls and pathways, forming the basis of the model's decision-making process. A significant observation was the goal misgeneralization, where the RL agent developed biases towards certain navigation strategies, such as consistently moving towards the top right corner, even in the absence of explicit goals. Using techniques like saliency mapping and feature mapping, we visualized these biases. We furthered this exploration with the development of novel tools for interactively exploring layer activations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、手続き的迷路環境下で訓練されたニューラルネットワークを用いて、強化学習(RL)エージェントの機械論的解釈可能性について検討する。 ネットワークの内部動作を分離することにより、迷路の壁や経路などの基本的な特徴を特定し、モデルの意思決定プロセスの基礎を形成しました。 RLエージェントは、明確な目標がなくても、常に右上角に向かって動くなど、特定のナビゲーション戦略への偏見を発達させた。 唾液度マッピングや機能マッピングといったテクニックを使って、これらのバイアスを視覚化しました。 我々は、層活性化をインタラクティブに探索する新しいツールの開発により、この探索をさらに進めた。

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