通过归纳逻辑编程解释强化学习智能体

英文标题：Explaining Reinforcement Learning Agents via Inductive Logic Programming

一篇新发表于 arXiv 的论文提出利用归纳逻辑编程（Inductive Logic Programming）解释强化学习智能体的行为。摘要指出，可解释强化学习（XRL）旨在提升强化学习策略的透明度与可解释性，这对安全关键与人本场景至关重要；然而现有方法大多依赖用户研究。该工作有望为逻辑驱动的可解释强化学习提供新的技术路径。

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