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机构名称：
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深度加强学习（DRL）在跨不同领域的序列决策任务中取得了显着的成功，但其对黑盒神经体系结构的依赖阻碍了可相互可预性，信任和在高风险应用程序中的部署。可解释的深度强化学习（XRL）通过通过特征级别，州级，数据集级别和模型级解释技术来实现透明度来解决这些挑战。本调查提供了对XRL方法的全面审查，评估了其质量和定量评估框架，并探讨了它们在政策改造，副本的鲁棒性和安全性中的作用。此外，我们研究了通过从人类反馈（RLHF）学习的强化学习的大语模型（LLM）的增强学习的整合，从而优化了AI与人类偏好的一致性。我们通过高照明开放研究挑战和未来的指导来结束，以促进可解释，可靠和负责任的DRL系统的发展。
arxiv：2502.06869v1 [cs.lg] 2025年2月8日
主要关键词
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