Neuro-Symbolic RL（神经符号强化学习）

传统深度强化学习依赖大量交互，且难以融入先验知识。神经符号RL将符号规则、逻辑程序或知识图谱与神经网络结合：神经网络处理高维输入，符号模块进行可解释推理，两者通过可微分逻辑或分层架构交互。方法包括将符号规则作为奖励塑形、用符号策略指导探索、以及神经符号策略表示。在Atari游戏和机器人任务中，它提升了学习效率和迁移能力。挑战在于符号与神经的融合方式及可扩展性。