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Attribution-based Explanations for Markov Decision Processes

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
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μ €μž

Paul Kobialka, Andrea Pferscher, Francesco Leofante, Erika Abraham, Silvia Lizeth Tapia Tarifa, Einar Broch Johnsen

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ 논문은 기쑴의 μž…λ ₯ νŠΉμ§• 쀑심적인 AI μ„€λͺ… 기법을 순차적 μ˜μ‚¬κ²°μ • 문제인 마λ₯΄μ½”ν”„ κ²°μ • κ³Όμ •(MDP)에 ν™•μž₯ν•˜μ—¬, μƒνƒœμ™€ μ‹€ν–‰ κ²½λ‘œμ— λŒ€ν•œ μ€‘μš”λ„λ₯Ό λΆ€μ—¬ν•˜λŠ” μƒˆλ‘œμš΄ 속성 기반 μ„€λͺ… 기법을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. μ œμ•ˆλœ 방법은 μ „λž΅ ν•©μ„± 기법을 ν™œμš©ν•˜μ—¬ MDP의 비결정성을 효과적으둜 λ‹€λ£¨λ©΄μ„œλ„ 효율적으둜 μ€‘μš”λ„ 점수λ₯Ό κ³„μ‚°ν•©λ‹ˆλ‹€. λ‹€μ„― 가지 사둀 연ꡬλ₯Ό 톡해 μ œμ•ˆ κΈ°λ²•μ˜ μœ μš©μ„±μ„ μž…μ¦ν•˜κ³  순차적 μ˜μ‚¬κ²°μ • μ—μ΄μ „νŠΈμ˜ μž‘λ™ 방식을 ν•΄μ„ν•˜λŠ” 데 κΈ°μ—¬ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
순차적 μ˜μ‚¬κ²°μ • ν™˜κ²½μ—μ„œλ„ AI λͺ¨λΈμ˜ μž‘λ™ 원리λ₯Ό 해석할 수 μžˆλŠ” ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
μƒνƒœ 및 μ‹€ν–‰ 경둜 λ‹¨μœ„μ˜ λͺ…ν™•ν•œ μ€‘μš”λ„ 점수λ₯Ό 톡해 λ³΅μž‘ν•œ 순차적 μ˜μ‚¬κ²°μ • 과정을 μ΄ν•΄ν•˜λŠ” 데 도움을 μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ•ˆλœ κΈ°λ²•μ˜ 계산 λ³΅μž‘μ„±μ΄ MDP의 크기 및 ꡬ쑰에 따라 λ‹¬λΌμ§ˆ 수 있으며, μ‹€μ œ 적용 μ‹œ νš¨μœ¨μ„± 확보λ₯Ό μœ„ν•œ μΆ”κ°€ 연ꡬ가 ν•„μš”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
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