論文の概要: Compositional Concept-Based Neuron-Level Interpretability for Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00684v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 06:05:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:08.284742
• Title: Compositional Concept-Based Neuron-Level Interpretability for Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習のための合成概念に基づくニューロンレベル解釈可能性
• Authors: Zeyu Jiang, Hai Huang, Xingquan Zuo,
• Abstract要約: 深部強化学習(DRL)は多くの複雑な制御問題に対処することに成功している。 現在のDRL解釈法は主にニューラルネットワークをブラックボックスとして扱う。 本稿では,ニューロンレベルでのDRLモデルの詳細な説明を提供する,新しい概念に基づく解釈可能性手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9539724161670167
• License:
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL), through learning policies or values represented by neural networks, has successfully addressed many complex control problems. However, the neural networks introduced by DRL lack interpretability and transparency. Current DRL interpretability methods largely treat neural networks as black boxes, with few approaches delving into the internal mechanisms of policy/value networks. This limitation undermines trust in both the neural network models that represent policies and the explanations derived from them. In this work, we propose a novel concept-based interpretability method that provides fine-grained explanations of DRL models at the neuron level. Our method formalizes atomic concepts as binary functions over the state space and constructs complex concepts through logical operations. By analyzing the correspondence between neuron activations and concept functions, we establish interpretable explanations for individual neurons in policy/value networks. Experimental results on both continuous control tasks and discrete decision-making environments demonstrate that our method can effectively identify meaningful concepts that align with human understanding while faithfully reflecting the network's decision-making logic.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング学習(DRL)は、ニューラルネットワークで表される学習ポリシーや値を通じて、多くの複雑な制御問題に対処することに成功している。 しかし、DRLによって導入されたニューラルネットワークは、解釈可能性と透明性が欠如している。 現在のDRL解釈可能性法は主にニューラルネットワークをブラックボックスとして扱うが、ポリシー/バリューネットワークの内部メカニズムを探求するアプローチはほとんどない。 この制限は、ポリシーを表すニューラルネットワークモデルとそれらに由来する説明の両方に対する信頼を損なう。 本研究では,ニューロンレベルでのDRLモデルの詳細な説明を提供する,新しい概念に基づく解釈可能性法を提案する。 本手法は状態空間上の二元関数として原子概念を定式化し,論理演算により複雑な概念を構築する。 ニューロンの活性化と概念関数の対応を解析することにより、ポリシ/バリューネットワークにおける個々のニューロンの解釈可能な説明を確立する。 連続制御タスクと離散的意思決定環境の両方の実験結果から,ネットワークの意思決定ロジックを忠実に反映しつつ,人間の理解に沿う意味ある概念を効果的に識別できることが示されている。

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