A Comparative User Evaluation of XRL Explanations using Goal Identification
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Towers, Mark, Du, Yali, Freeman, Christopher, Norman, Timothy J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Explaining an Agent's Future Beliefs through Temporally Decomposing Future Reward Estimators
di: Towers, Mark, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Towers, Mark, et al.
Pubblicazione: (2024)
XRL-Bench: A Benchmark for Evaluating and Comparing Explainable Reinforcement Learning Techniques
di: Xiong, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiong, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Objective Metrics for Human-Subjects Evaluation in Explainable Reinforcement Learning
di: Gyevnar, Balint, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gyevnar, Balint, et al.
Pubblicazione: (2025)
TAPE: Leveraging Agent Topology for Cooperative Multi-Agent Policy Gradient
di: Lou, Xingzhou, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lou, Xingzhou, et al.
Pubblicazione: (2023)
SymbXRL: Symbolic Explainable Deep Reinforcement Learning for Mobile Networks
di: Duttagupta, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Duttagupta, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)
A User Study Evaluating Argumentative Explanations in Diagnostic Decision Support
di: Liedeker, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liedeker, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Explanations Through LLMs: Beyond Traditional User Studies
di: De Bona, Francesco Bombassei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: De Bona, Francesco Bombassei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Comparative Analysis of Counterfactual Explanation Methods for Text Classifiers
di: McAleese, Stephen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: McAleese, Stephen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond The Rainbow: High Performance Deep Reinforcement Learning on a Desktop PC
di: Clark, Tyler, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Clark, Tyler, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Evidence Attribution in Generated Fact Checking Explanations
di: Xing, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xing, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Identifying User Goals from UI Trajectories
di: Berkovitch, Omri, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Berkovitch, Omri, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mind the Goal: Data-Efficient Goal-Oriented Evaluation of Conversational Agents and Chatbots using Teacher Models
di: Piskala, Deepak Babu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Piskala, Deepak Babu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the Effect of Explanation Content and Format on User Comprehension and Trust in Healthcare
di: Rago, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rago, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Comparative Explanations: Explanation Guided Decision Making for Human-in-the-Loop Preference Selection
di: Chakraborty, Tanmay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chakraborty, Tanmay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Centering Ecological Goals in Automated Identification of Individual Animals
di: Picek, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Picek, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mobile Coverage Analysis using Crowdsourced Data
di: Wong, Timothy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wong, Timothy, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Ontology-Enabled Approach For User-Centered and Knowledge-Enabled Explanations of AI Systems
di: Chari, Shruthi
Pubblicazione: (2024)
di: Chari, Shruthi
Pubblicazione: (2024)
Goal Force: Teaching Video Models To Accomplish Physics-Conditioned Goals
di: Gillman, Nate, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gillman, Nate, et al.
Pubblicazione: (2026)
Goal Alignment in LLM-Based User Simulators for Conversational AI
di: Mehri, Shuhaib, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehri, Shuhaib, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Interventions with User-Defined Goals for Health Behavior Change
di: Mandyam, Aishwarya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mandyam, Aishwarya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Comparative Explanations via Counterfactual Reasoning in Recommendations
di: Yu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explanations are a Means to an End: Decision Theoretic Explanation Evaluation
di: Guo, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Ziyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Textual Explanations and Their Evaluations for Reinforcement Learning Policy
di: Terra, Ahmad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Terra, Ahmad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating Counterfactual Explanation Methods on Incomplete Inputs
di: Leofante, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Leofante, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hierarchical Scoring for Machine Learning Classifier Error Impact Evaluation
di: Lanus, Erin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lanus, Erin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Post-Incorporating Code Structural Knowledge into Pretrained Models via ICL for Code Translation
di: Du, Yali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Yali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Guiding Exploration for Combinatorial Problems
di: Iklassov, Zangir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Iklassov, Zangir, et al.
Pubblicazione: (2024)
T-COL: Generating Counterfactual Explanations for General User Preferences on Variable Machine Learning Systems
di: Wang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2023)
General Dynamic Goal Recognition using Goal-Conditioned and Meta Reinforcement Learning
di: Elhadad, Osher, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Elhadad, Osher, et al.
Pubblicazione: (2025)
Do Metrics for Counterfactual Explanations Align with User Perception?
di: Liedeker, Felix, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liedeker, Felix, et al.
Pubblicazione: (2026)
HAVA: Hybrid Approach to Value-Alignment through Reward Weighing for Reinforcement Learning
di: Varys, Kryspin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Varys, Kryspin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explanation User Interfaces: A Systematic Literature Review
di: Cappuccio, Eleonora, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cappuccio, Eleonora, et al.
Pubblicazione: (2025)
COMMUNITYNOTES: A Dataset for Exploring the Helpfulness of Fact-Checking Explanations
di: Xing, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xing, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
VAM: Verbalized Action Masking for Controllable Exploration in RL Post-Training -- A Chess Case Study
di: Zhang, Zhicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Zhicheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
CoAX: Cognitive-Oriented Attribution eXplanation User Model of Human Understanding of AI Explanations
di: Rawshan, Louth Bin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rawshan, Louth Bin, et al.
Pubblicazione: (2026)
SocialJax: An Evaluation Suite for Multi-agent Reinforcement Learning in Sequential Social Dilemmas
di: Guo, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Even-Ifs From If-Onlys: Are the Best Semi-Factual Explanations Found Using Counterfactuals As Guides?
di: Aryal, Saugat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aryal, Saugat, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Goal-Conditioned to Language-Conditioned Agents via Vision-Language Models
di: Cachet, Theo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cachet, Theo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating Causally Compliant Counterfactual Explanations using ASP
di: Dasgupta, Sopam
Pubblicazione: (2025)
di: Dasgupta, Sopam
Pubblicazione: (2025)
Beyond One-Size-Fits-All: Adapting Counterfactual Explanations to User Objectives
di: Mastromichalakis, Orfeas Menis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mastromichalakis, Orfeas Menis, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Explaining an Agent's Future Beliefs through Temporally Decomposing Future Reward Estimators
di: Towers, Mark, et al.
Pubblicazione: (2024) -
XRL-Bench: A Benchmark for Evaluating and Comparing Explainable Reinforcement Learning Techniques
di: Xiong, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Objective Metrics for Human-Subjects Evaluation in Explainable Reinforcement Learning
di: Gyevnar, Balint, et al.
Pubblicazione: (2025) -
TAPE: Leveraging Agent Topology for Cooperative Multi-Agent Policy Gradient
di: Lou, Xingzhou, et al.
Pubblicazione: (2023) -
SymbXRL: Symbolic Explainable Deep Reinforcement Learning for Mobile Networks
di: Duttagupta, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)