SPOT: Vorausschauende Erklärungen für Deep Reinforcement Learning

arXiv:2608.09967v1 Deep Reinforcement Learning (DRL)-Agenten erzielen starke Leistungen in komplexen Umgebungen, doch ihre Entscheidungsprozesse bleiben schwer zu interpretieren. Wir stellen SPOT (Sampling Policy Observation Tree) vor, einen neuartigen, modell-agnostischen, sampling-basierten Ansatz.