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可解释强化学习综述：目标、方法与需求
A Survey of Explainable Reinforcement Learning: Targets, Methods and Needs
AI 导读
该论文聚焦于可解释强化学习（XRL），旨在解释通过强化学习获得的智能体行为。作者提出了基于“解释什么”和“如何解释”的直观分类法，并据此对 250 多篇相关论文进行了先进状态综述。 研究还指出了接近 XRL 的领域及该领域当前的一些需求，相关成果发表于《人工智能研究》期刊（Journal of Artificial Intelligence Research）。
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