新方法让RL智能体学会可解释策略表示

Abhijeet Krishnan 等作者提交论文，提出一种类似人类认知的方法，训练强化学习智能体把习得的策略综合为基于对局动作序列的可执行程序，使其策略可解释。 该方法面向下棋和国际象棋类网格环境任务，生成的程序化策略能产生有效动作，并可直接从对局数据中学习。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。