論文の概要: Hierarchical Support Vector State Partitioning for Distilling Black Box Reinforcement Learning Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04254v1
• Date: Tue, 05 May 2026 19:40:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.519163
• Title: Hierarchical Support Vector State Partitioning for Distilling Black Box Reinforcement Learning Policies
• Title（参考訳）: ブラックボックス強化学習法における階層的支援ベクトル状態分割
• Authors: Senne Deproost, Mehrdad Asadi, Ann Nowé,
• Abstract要約: 我々は,ブラックボックス強化学習ポリシーを模倣する新しい手法であるSVSP(State Vector Space Partitioning)を紹介する。 我々の手法は、以前の批評家による状態分割の試みよりも平均戻り率を+7.4%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9334858973020355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce State Vector Space Partitioning (SVSP), a novel method to mimic a black box reinforcement learning policy using a set of human-interpretable subpolicies. By partitioning a distillation dataset of state action pairs with linear support vector machine splits, SVSP constructs a compact and structured representation of the original policy. Our method improves mean return by +7.4\% over previous critic driven state partitioning attempts such as Voronoi State Partitioning (VSP) and +2.8\% over the original TD3 policy, while reducing the number of required subpolicies against VSP by 82.1\%. Our results pave the path towards a more flexible form of distillation where both the decision boundary and surrogate models can be chosen within a margin of the original black box behavior.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の解釈可能なサブポリティシの集合を用いて,ブラックボックス強化学習ポリシーを模倣する新しい手法として,SVSP(State Vector Space Partitioning)を紹介する。 線形支持ベクトルマシン分割による状態作用対の蒸留データセットを分割することにより、SVSPは元のポリシーのコンパクトで構造化された表現を構築する。 我々の手法は、Voronoi State Partitioning (VSP) のような以前の批判駆動状態分割の試みよりも平均値が+7.4\%、オリジナルのTD3ポリシーよりも+2.8\%向上し、VSPに対する必要な行政の数を82.1\%削減する。 以上の結果から, 決定境界モデルとサロゲートモデルの両方が, 元のブラックボックスの挙動の限界内で選択できる, より柔軟な蒸留方式への道筋をたどることができた。

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