論文の概要: Certification of Iterative Predictions in Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10134v1
• Date: Fri, 21 May 2021 05:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 11:05:45.626882
• Title: Certification of Iterative Predictions in Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークにおける反復予測の証明
• Authors: Matthew Wicker, Luca Laurenti, Andrea Patane, Nicola Paoletti, Alessandro Abate, Marta Kwiatkowska
• Abstract要約: 我々は、BNNモデルの軌道が与えられた状態に到達する確率に対して、安全でない状態の集合を避けながら低い境界を計算する。 我々は、制御と強化学習の文脈において、下限を用いて、与えられた制御ポリシーの安全性保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.15007746660211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of computing reach-avoid probabilities for iterative predictions made with Bayesian neural network (BNN) models. Specifically, we leverage bound propagation techniques and backward recursion to compute lower bounds for the probability that trajectories of the BNN model reach a given set of states while avoiding a set of unsafe states. We use the lower bounds in the context of control and reinforcement learning to provide safety certification for given control policies, as well as to synthesize control policies that improve the certification bounds. On a set of benchmarks, we demonstrate that our framework can be employed to certify policies over BNNs predictions for problems of more than $10$ dimensions, and to effectively synthesize policies that significantly increase the lower bound on the satisfaction probability.
• Abstract（参考訳）: ベイズニューラルネットワーク(bnn)モデルを用いた反復予測のための到達回避確率の計算の問題を考える。 具体的には,BNNモデルの軌道が与えられた状態に到達する確率の低い境界を計算するために,境界伝播法と後方再帰法を利用する。 我々は,制御と強化学習の文脈において下限を利用して,所定の制御方針に対する安全性認定を提供し,また,認定限界を改善するための制御政策を合成する。 一組のベンチマークにおいて、我々のフレームワークは、10ドル以上の問題に対するBNNの予測に対するポリシーの認証に利用でき、満足度確率の低下を著しく増大させるポリシーを効果的に合成できることを示した。

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