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实体 Debraj Chakraborty

Debraj Chakraborty

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  1. RESEARCH · CL_10198 ·

    研究人员开发用于可解释POMDP策略的决策树

    研究人员开发了一种新颖的方法，结合使用决策树和Mealy机来表示部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的有限记忆策略。该方法旨在使复杂的策略更具可解释性并减小其规模。新的表示方法旨在推广到各种有限记忆策略变体，并通过案例研究证明能为特定策略类型产生更简单的表示，从而增强可解释性。