論文の概要: Toward Explainable Offline RL: Analyzing Representations in Intrinsically Motivated Decision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13958v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 20:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.22728
• Title: Toward Explainable Offline RL: Analyzing Representations in Intrinsically Motivated Decision Transformers
• Title（参考訳）: 説明可能なオフラインRLに向けて:本質的なモチベーション決定変換器の表現解析
• Authors: Leonardo Guiducci, Antonio Rizzo, Giovanna Maria Dimitri,
• Abstract要約: 弾性決定変換器(EDT)は特にオフラインの強化学習で成功している。 近年の研究では、本質的なモチベーション機構をEMTに組み込むことで、探索作業における性能を向上させることが示されている。 本稿では,EDTの内在的モチベーションがEDTへの埋め込みをいかに学習したかを分析するための,系統的なポストホック説明可能性フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Elastic Decision Transformers (EDTs) have proved to be particularly successful in offline reinforcement learning, offering a flexible framework that unifies sequence modeling with decision-making under uncertainty. Recent research has shown that incorporating intrinsic motivation mechanisms into EDTs improves performance across exploration tasks, yet the representational mechanisms underlying these improvements remain unexplored. In this paper, we introduce a systematic post-hoc explainability framework to analyze how intrinsic motivation shapes learned embeddings in EDTs. Through statistical analysis of embedding properties (including covariance structure, vector magnitudes, and orthogonality), we reveal that different intrinsic motivation variants create fundamentally different representational structures. Our analysis demonstrates environment-specific correlation patterns between embedding metrics and performance that explain why intrinsic motivation improves policy learning. These findings show that intrinsic motivation operates beyond simple exploration bonuses, acting as a representational prior that shapes embedding geometry in biologically plausible ways, creating environment-specific organizational structures that facilitate better decision-making.
• Abstract（参考訳）: 弾性決定変換器(EDT)は、オフラインの強化学習において特に成功し、不確実性の下で意思決定とシーケンスモデリングを統一する柔軟なフレームワークを提供する。 近年の研究では、本質的なモチベーション機構をEMTに組み込むことで探索作業のパフォーマンスが向上することが示されているが、これらの改善の根底にある表現機構は未解明のままである。 本稿では,EDTにおける本質的なモチベーション形態がどのように学習されたかを分析するための,系統的なポストホック説明可能性フレームワークを提案する。 埋め込み特性(共分散構造、ベクトル等級、直交性を含む)の統計的解析を通して、異なる内在的モチベーション変異が根本的に異なる表現構造を作り出すことを明らかにする。 本分析は,本質的なモチベーションが政策学習を改善する理由を説明するため,組込み指標と性能の環境特異的な相関パターンを示す。 これらの結果は、本質的なモチベーションは単純な探索ボーナスを超えており、生物学的に妥当な方法で埋め込み幾何学を形作り、より良い意思決定を促進する環境特異的な組織構造を創り出すという表現として機能していることを示している。

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