可解釋強化學習

深度分析

從神經網路到Prolog程式：強化學習策略的可解釋蒸餾方法

深度強化學習策略常被視為黑盒，難以解讀與編輯。本研究提出三階段轉換流程，將 PPO 教師策略萃取為可執行的 Prolog 規則程式，並透過回報最大化編輯使其超越教師。在有限狀態任務中達到精確最優回報，連續控制任務則受維度災難限制，但 CartPole 與 Acrobot 幾乎完全替代神經網路。