综述提出可解释强化学习新分类法
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综述提出可解释强化学习新分类法
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AI 综述
Léo Saulières 发表一篇 69 页的可解释强化学习（XRL）综述，提出以“What”和“How”两个问题为基础的分类法：前者对应方法解释的目标，后者对应解释的提供方式。作者据此回顾了超过 250 篇论文，并梳理了与 XRL 相近、值得社区关注的领域，同时指出该领域尚待满足的需求。
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最新进展10月19日 12:00
可解释强化学习综述：目标、方法与需求报道时间线
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10月19日
- arXiv cs.AI可解释强化学习综述：目标、方法与需求
一篇 69 页综述提出基于“What”与“How”两个问题的可解释强化学习（XRL）分类法，前者关注方法解释的目标，后者关注解释的提供方式，并据此回顾了超过 250 篇论文。文章还梳理了与 XRL 相近、值得社区关注的领域，并指出该领域尚待满足的需求。
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