Model tree methods for explaining deep reinforcement learning agents in real-time robotic applications

Deep reinforcement learning has shown useful in the field of robotics but the black-box nature of deep neural networks impedes the applicability of deep reinforcement learning agents for real-world tasks. This is addressed in the field of explainable artificial intelligence, by developing explanatio...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 515; s. 133 - 144
Hlavní autoři:	Gjærum, Vilde B., Strümke, Inga, Løver, Jakob, Miller, Timothy, Lekkas, Anastasios M.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.01.2023
Témata:	Explainable artificial intelligence Model trees Reinforcement learning Robotics Explainable artificial intelligence Model trees Robotics Reinforcement learning
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!