論文の概要: Certifiable Deep Importance Sampling for Rare-Event Simulation of Black-Box Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02204v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 13:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 13:39:34.562201
• Title: Certifiable Deep Importance Sampling for Rare-Event Simulation of Black-Box Systems
• Title（参考訳）: ブラックボックスシステムの希少事象シミュレーションのための認証深度サンプリング
• Authors: Mansur Arief, Yuanlu Bai, Wenhao Ding, Shengyi He, Zhiyuan Huang, Henry Lam, Ding Zhao
• Abstract要約: ブラックボックス問題は効率の保証を損なう可能性があり、危険な過小評価につながる。 統計的に保証されたISを設計するためのDeep Probabilistic Accelerated Evaluation (Deep-PrAE) というフレームワークを提案する。 本稿では、支配点の概念と深層ニューラルネットワーク分類器による希少集合学習を組み合わせたDeep-PrAEの理論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.08822478107839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rare-event simulation techniques, such as importance sampling (IS), constitute powerful tools to speed up challenging estimation of rare catastrophic events. These techniques often leverage the knowledge and analysis on underlying system structures to endow desirable efficiency guarantees. However, black-box problems, especially those arising from recent safety-critical applications of AI-driven physical systems, can fundamentally undermine their efficiency guarantees and lead to dangerous under-estimation without diagnostically detected. We propose a framework called Deep Probabilistic Accelerated Evaluation (Deep-PrAE) to design statistically guaranteed IS, by converting black-box samplers that are versatile but could lack guarantees, into one with what we call a relaxed efficiency certificate that allows accurate estimation of bounds on the rare-event probability. We present the theory of Deep-PrAE that combines the dominating point concept with rare-event set learning via deep neural network classifiers, and demonstrate its effectiveness in numerical examples including the safety-testing of intelligent driving algorithms.
• Abstract（参考訳）: 重要サンプリング(is)のような希少事象シミュレーション技術は、稀な破滅的な事象の困難な推定を高速化する強力なツールである。 これらの技術は、しばしばシステム構造に関する知識と分析を利用して、望ましい効率を保証する。 しかし、ブラックボックス問題、特に最近のAI駆動物理システムの安全クリティカルな応用から生じる問題は、その効率の保証を根本的に損なう可能性があり、診断的に検出されることなく危険な過小評価につながる。 我々は、多目的で保証が得られないブラックボックスサンプリングを、希少な確率のバウンダリを正確に推定できる緩和された効率証明と呼ぶものに変換することで、統計的に保証されたISを設計するためのDeep Probabilistic Accelerated Evaluation(Deep-PrAE)と呼ばれるフレームワークを提案する。 本稿では、支配点の概念と深層ニューラルネットワーク分類器による希少集合学習を組み合わせたDeep-PrAEの理論を提案し、インテリジェントな駆動アルゴリズムの安全性テストを含む数値例でその効果を実証する。

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