El Aprendizaje por Refuerzo (RL) es una rama de la inteligencia artificial que se ha vuelto fundamental en la creación de agentes inteligentes capaces de tomar decisiones óptimas en entornos complejos y dinámicos. Dentro de las técnicas de RL, los métodos Actor-Critic (AC) son ampliamente utilizados, aunque presentan limitaciones en cuanto a interpretabilidad.
Una de las principales problemáticas con los métodos AC actuales es la falta de atención a la atribución de estados para ayudar en el proceso de entrenamiento. En lugar de considerar todas las características del estado por igual, ignoran los impactos heterogéneos que pueden tener las diferentes dimensiones del estado en la recompensa.
Para abordar esta cuestión, se ha propuesto el algoritmo Advanced Actor-Critic basado en RKHS-SHAP (RSA2C), el cual es consciente de la atribución, está kernelizado y opera en dos escalas de tiempo. En este enfoque, se emplea un Actor vectorial en un espacio de Hilbert de kernel reproductor (RKHS) con un kernel ponderado por Mahalanobis, mientras que el Value Critic y el Advantage Critic residen en RKHSs escalares. Estos componentes mejorados con RKHS utilizan diccionarios esparcidos para optimizar el proceso.
Uno de los aspectos clave de este método es la obtención de atribuciones de estado a partir del Value Critic mediante RKHS-SHAP, convirtiéndolas en pesos puerta de Mahalanobis que modulan los gradientes del Actor y los objetivos del Advantage Critic. Esto permite mejorar la eficiencia, la estabilidad y la interpretabilidad del algoritmo en el entrenamiento de agentes de RL.
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