神经引导的符号抽象实现可解释的逻辑策略

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Interpretable and Explainable Logical Policies via Neurally Guided Symbolic Abstraction  通过神经引导的符号抽象实现可解释的逻辑策略 https://arxiv.org/pdf/2306.01439v2   https://github.com/k4ntz/NUDGE 后续相关工作: AGI雏形,系统1+系统2，Scallop2：神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化学习等 机器人自监督NeSy神经符号框架，5大应用落地无人驾驶 视觉逻辑数据集V-LoL : A Diagnostic Dataset forVisual Logic 摘要 神经网络所需的有限先验使它们成为使用强化学习（RL）编码和学习策略的首选。然而，它们也是黑盒，这使得理解代理的行为变得困难，尤其是在图像层面上工作时。因此，神经符号RL旨在首先创建可解释的策略。不幸的是，可解释性并不等于可解释性。为了实现两者，我们引入了 神经引导可微分逻辑策略（NUDGE）。NUDGE利用训练有素的基于神经网络的代理来指导候选加权逻 ………………………………