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Counterfactual state explanations for reinforcement learning agents via generative deep learning

机译：通过生成深度学习加固学习代理的反事实状态解释

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Matthew L. Olson; Roli Khanna; Lawrence Neal; Fuxin Li; Weng-Keen Wong;
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年度 2021
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1. Counterfactual state explanations for reinforcement learning agents via generative deep learning [J] . Matthew L. Olson, Roli Khanna, Lawrence Neal, Artificial intelligence . 2021,第Juna期

机译：通过生成深度学习加固学习代理的反事实状态解释
2. Deep reinforcement learning to study spatial navigation, learning and memory in artificial and biological agents [J] . Bermudez-Contreras Edgar Biological Cybernetics: Communication and Control in Organisms and Automata: = Nachrichtenubertragung, Nachrichtenverarbeitung, Steuerung und Regelung in Organismen und in Automaten . 2021,第2期

机译：深度加强学习人工和生物制剂中的空间导航，学习和记忆
3. Deep reinforcement learning based trading agents: Risk curiosity driven learning for financial rules-based policy [J] . Hirchoua Badr, Ouhbi Brahim, Frikh Bouchra Expert systems with applications . 2021,第May期

机译：基于深度强化学习的交易代理：金融规则的危险效力驱动学习
4. Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning with Counterfactual Reward [C] . Kun Shao, Yuanheng Zhu, Zhentao Tang, International Joint Conference on Neural Networks . 2020

机译：具有反事实奖励的协作式多代理深度强化学习
5. Transfer in Deep Reinforcement Learning: How an Agent Can Leverage Knowledge from Another Agent, a Human, or Itself [D] . Du, Yunshu. 2021

机译：在深度加强学习中转移：代理人如何利用来自其他代理人，人类或本身的知识
6. Perspective Taking in Deep Reinforcement Learning Agents [O] . Aqeel Labash, Jaan Aru, Tambet Matiisen, 2020

机译：采取深度加强学习代理的透视
7. Competitive Multi-agent Deep Reinforcement Learning with Counterfactual Thinking [O] . Yue Wang, Yao Wan, Chenwei Zhang, 2019

机译：反事实思维有竞争力的多代理深增强学习

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