Enhancing Deep Reinforcement Learning with Executable Specifications

Deep reinforcement learning (DRL) has become a dominant paradigm for using deep learning to carry out tasks where complex policies are learned for reactive systems. However, these policies are "black-boxes", e.g., opaque to humans and known to be susceptible to bugs. For example, it is har...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE/ACM International Conference on Software Engineering Companion. Online) s. 213 - 217
Hlavní autor:	Yerushalmi, Raz
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2023
Témata:	Deep learning deep reinforcement learning domain expertise Machine learning Medical services Reinforcement learning rule-based specifications Safety Scalability scenario-based modeling Task analysis Training
ISSN:	2574-1934
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!