arXiv · Machine Learning· Yanming Zhang, Eric Papenhausen, Klaus Mueller·· 8 小时前AI 评分44
CausalXRL：通过因果图推理实现可解释强化学习
CausalXRL: Explainable Reinforcement Learning through Causal Graph Reasoning
AI 导读
CausalXRL 提出一种可解释强化学习框架，利用因果图推理为智能体的决策过程提供透明、结构化的多层级解释。框架通过基准强化学习环境中的定量评估和 MicroRTS 实时策略游戏中的专家研究进行验证，结果显示其能够提供忠实解释并高效学习因果结构，帮助专家检查高层策略。
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