XRL-Bench
收藏arXiv2024-02-20 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/fuxiAIlab/xrl-bench
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资源简介：
XRL-Bench是由伏羲人工智能实验室开发的一个标准化基准，用于评估和比较可解释强化学习（XRL）技术。该数据集支持表格和图像数据输入，用于状态解释，并包含三个主要模块：标准RL环境、基于状态重要性的解释器和标准评估器。XRL-Bench旨在为XRL方法的持续发展和评估提供坚实基础，特别适用于在线游戏服务等实际应用场景，帮助理解和优化强化学习模型的决策过程。
提供机构：
伏羲人工智能实验室，网易公司，杭州，中国
创建时间：
2024-02-20
搜集汇总
背景与挑战
背景概述
XRL-Bench是由伏羲人工智能实验室开发的可解释强化学习（XRL）评估基准，支持表格和图像数据输入，包含标准RL环境、解释器和评估器三个模块，旨在促进XRL方法的发展并应用于在线游戏等实际场景，以优化决策过程理解。
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