論文の概要: Explainable Machine Learning Control -- robust control and stability analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10056v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 08:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 12:36:22.907106
• Title: Explainable Machine Learning Control -- robust control and stability analysis
• Title（参考訳）: 説明可能な機械学習制御 --ロバスト制御と安定性解析
• Authors: Markus Quade and Thomas Isele and Markus Abel
• Abstract要約: 本稿では, 動的システムの最適制御を推定するために, 記号回帰法を用いる方法を示す。 我々は、アクセスしにくいニューラルネットワークに対して、説明可能なモデルにかなりの利点があることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the term explainable AI became known as an approach to produce models from artificial intelligence which allow interpretation. Since a long time, there are models of symbolic regression in use that are perfectly explainable and mathematically tractable: in this contribution we demonstrate how to use symbolic regression methods to infer the optimal control of a dynamical system given one or several optimization criteria, or cost functions. In previous publications, network control was achieved by automatized machine learning control using genetic programming. Here, we focus on the subsequent analysis of the analytical expressions which result from the machine learning. In particular, we use AUTO to analyze the stability properties of the controlled oscillator system which served as our model. As a result, we show that there is a considerable advantage of explainable models over less accessible neural networks.
• Abstract（参考訳）: 近年、説明可能なAIという用語は、解釈を可能にする人工知能からモデルを作成するアプローチとして知られるようになった。 この貢献では、1つまたは複数の最適化基準またはコスト関数が与えられた力学系の最適制御を推論するためにシンボリック回帰法をどのように利用するかを示す。 前回の論文では、遺伝的プログラミングを用いた機械学習制御の自動化によってネットワーク制御が達成された。 本稿では,機械学習から得られた分析表現の分析に注目する。 特に,モデルとして機能する制御発振器システムの安定性特性をautoを用いて解析する。 その結果,低アクセス性ニューラルネットワークよりも説明可能なモデルの方が優れていることがわかった。

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