Evaluating Interpretable Reinforcement Learning by Distilling Policies into Programs

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Kohler, Hector, Delfosse, Quentin, Radji, Waris, Akrour, Riad, Preux, Philippe
Format:	Preprint
Publié:	2025
Sujets:	Machine Learning Artificial Intelligence
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2503.08322