論文の概要: SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09436v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 10:40:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 02:03:20.999166
• Title: SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SAMBA: 安全なモデルベースとアクティブ強化学習
• Authors: Alexander I. Cowen-Rivers, Daniel Palenicek, Vincent Moens, Mohammed Abdullah, Aivar Sootla, Jun Wang, Haitham Ammar
• Abstract要約: SAMBAは、確率論的モデリング、情報理論、統計学といった側面を組み合わせた安全な強化学習のためのフレームワークである。 我々は,低次元および高次元の状態表現を含む安全な力学系ベンチマークを用いて,アルゴリズムの評価を行った。 アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで,フレームワークの有効性を直感的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.01424351231993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose SAMBA, a novel framework for safe reinforcement learning that combines aspects from probabilistic modelling, information theory, and statistics. Our method builds upon PILCO to enable active exploration using novel(semi-)metrics for out-of-sample Gaussian process evaluation optimised through a multi-objective problem that supports conditional-value-at-risk constraints. We evaluate our algorithm on a variety of safe dynamical system benchmarks involving both low and high-dimensional state representations. Our results show orders of magnitude reductions in samples and violations compared to state-of-the-art methods. Lastly, we provide intuition as to the effectiveness of the framework by a detailed analysis of our active metrics and safety constraints.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率論的モデリング,情報理論,統計学といった側面を組み合わせた安全強化学習のための新しいフレームワークSAMBAを提案する。 提案手法はPILCO上に構築され,条件付き値-リスク制約をサポートする多目的問題により最適化されたサンプル外ガウス過程評価のためのノベル(セミ-)メトリックを用いたアクティブな探索を可能にする。 低次元と高次元の両方の状態表現を含む様々な安全な力学系ベンチマークでアルゴリズムを評価する。 以上の結果から, サンプルや違反の規模は, 最先端の手法に比べて大幅に減少した。 最後に、アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで、フレームワークの有効性に関する直感を提供する。

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