論文の概要: Enforcing robust control guarantees within neural network policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08105v2
• Date: Thu, 28 Jan 2021 18:25:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 01:07:47.790412
• Title: Enforcing robust control guarantees within neural network policies
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークポリシにおけるロバストな制御保証の実施
• Authors: Priya L. Donti, Melrose Roderick, Mahyar Fazlyab, J. Zico Kolter
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークによってパラメータ化され、ロバスト制御と同じ証明可能なロバスト性基準を適用した、一般的な非線形制御ポリシークラスを提案する。 提案手法は,複数の領域において有効であり,既存のロバスト制御法よりも平均ケース性能が向上し,(非ロバスト)深部RL法よりも最悪のケース安定性が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.00287474159973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When designing controllers for safety-critical systems, practitioners often face a challenging tradeoff between robustness and performance. While robust control methods provide rigorous guarantees on system stability under certain worst-case disturbances, they often yield simple controllers that perform poorly in the average (non-worst) case. In contrast, nonlinear control methods trained using deep learning have achieved state-of-the-art performance on many control tasks, but often lack robustness guarantees. In this paper, we propose a technique that combines the strengths of these two approaches: constructing a generic nonlinear control policy class, parameterized by neural networks, that nonetheless enforces the same provable robustness criteria as robust control. Specifically, our approach entails integrating custom convex-optimization-based projection layers into a neural network-based policy. We demonstrate the power of this approach on several domains, improving in average-case performance over existing robust control methods and in worst-case stability over (non-robust) deep RL methods.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルなシステムのためにコントローラを設計する場合、実践者は堅牢性とパフォーマンスの間の難しいトレードオフに直面します。 ロバストな制御手法は、特定の最悪の場合の障害の下でシステムの安定性を厳格に保証するが、平均的な(非標準)ケースで性能の悪い単純なコントローラをしばしば得る。 対照的に、ディープラーニングを使ってトレーニングされた非線形制御方法は、多くの制御タスクで最先端のパフォーマンスを達成しているが、しばしば堅牢性保証を欠いている。 本稿では,これら2つの手法の強みを組み合わせる手法を提案する。ニューラルネットワークによってパラメータ化される汎用非線形制御ポリシクラスを構築することで,ロバスト制御と同じ証明可能なロバスト性基準を強制する。 具体的には、カスタム凸最適化ベースのプロジェクション層をニューラルネットワークベースのポリシーに統合する。 我々は,このアプローチのパワーを複数の領域で実証し,既存のロバスト制御法よりも平均ケース性能が向上し,(非ロバスト)ディープrl法よりも最悪の場合安定性が向上した。

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