論文の概要: Real-time Uncertainty Decomposition for Online Learning Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02613v2
• Date: Tue, 24 Nov 2020 18:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 06:30:06.306645
• Title: Real-time Uncertainty Decomposition for Online Learning Control
• Title（参考訳）: オンライン学習制御のためのリアルタイム不確かさ分解
• Authors: Jonas Umlauft, Armin Lederer, Thomas Beckers, Sandra Hirche
• Abstract要約: 本稿では,不確実性をモデリングするための新しい汎用手法を提案する。 これはアレータリック不確実性推定と直接結合することができ、リアルタイムで予測することができる。 この特性をモデルベースのクアッドコプター制御設定で利用し、制御器の利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.727889758575564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety-critical decisions based on machine learning models require a clear understanding of the involved uncertainties to avoid hazardous or risky situations. While aleatoric uncertainty can be explicitly modeled given a parametric description, epistemic uncertainty rather describes the presence or absence of training data. This paper proposes a novel generic method for modeling epistemic uncertainty and shows its advantages over existing approaches for neural networks on various data sets. It can be directly combined with aleatoric uncertainty estimates and allows for prediction in real-time as the inference is sample-free. We exploit this property in a model-based quadcopter control setting and demonstrate how the controller benefits from a differentiation between aleatoric and epistemic uncertainty in online learning of thermal disturbances.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルに基づく安全クリティカルな決定は、危険または危険な状況を避けるために、関連する不確実性を明確に理解する必要がある。 aleatoric uncertainty はパラメトリックな記述から明示的にモデル化することができるが、認識論的不確実性はむしろ訓練データの有無を記述している。 本稿では, 様々なデータセット上のニューラルネットワークに対する既存のアプローチに対して, 認識の不確実性をモデル化するための新しい汎用的手法を提案する。 aleatoric uncertainty estimationと直接結合することができ、推論がサンプルフリーであるため、リアルタイムに予測することができる。 この特性をモデルに基づくクワッドコプター制御系で活用し,熱外乱のオンライン学習におけるアレテータと認識的不確かさの区別によるコントローラの利点を実証する。

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