論文の概要: Fail-Safe Adversarial Generative Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01696v2
• Date: Fri, 28 Jul 2023 13:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 17:02:00.473742
• Title: Fail-Safe Adversarial Generative Imitation Learning
• Title（参考訳）: フェイルセーフな敵対的生成的模倣学習
• Authors: Philipp Geiger, Christoph-Nikolas Straehle
• Abstract要約: 本稿では, 安全な生成連続ポリシー, エンドツーエンドの生成逆トレーニング, 最悪の場合の安全性保証を, クローズドフォームの確率密度/勾配で実現する安全層を提案する。 安全層は、すべてのアクションを安全なアクションの集合にマッピングし、変量式と密度の測定値の加算率を使用する。 実世界のドライバーのインタラクションデータに関する実験では,提案手法のトラクタビリティ,安全性,模倣性能を実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.594432031144716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For flexible yet safe imitation learning (IL), we propose theory and a modular method, with a safety layer that enables a closed-form probability density/gradient of the safe generative continuous policy, end-to-end generative adversarial training, and worst-case safety guarantees. The safety layer maps all actions into a set of safe actions, and uses the change-of-variables formula plus additivity of measures for the density. The set of safe actions is inferred by first checking safety of a finite sample of actions via adversarial reachability analysis of fallback maneuvers, and then concluding on the safety of these actions' neighborhoods using, e.g., Lipschitz continuity. We provide theoretical analysis showing the robustness advantage of using the safety layer already during training (imitation error linear in the horizon) compared to only using it at test time (up to quadratic error). In an experiment on real-world driver interaction data, we empirically demonstrate tractability, safety and imitation performance of our approach.
• Abstract（参考訳）: フレキシブルで安全な模倣学習(IL)のために,安全な生成連続ポリシーの閉形式確率密度/漸進性,エンドツーエンドの生成逆行訓練,最悪のケースの安全保証を実現するための理論とモジュール方式を提案する。 安全層は、すべてのアクションを安全なアクションの集合にマッピングし、変量式と密度の測定値の加算率を使用する。 安全行動の集合は、まず、フォールバック操作の逆到達可能性解析を通じて有限の動作の安全性を確認し、次にリプシッツ連続性(英語版)のようなこれらの作用の近傍の安全性を結論付けることによって推測される。 実験時(二次誤差まで)にのみ使用する場合と比較して,すでにトレーニング中(水平方向の模倣誤差)に安全層を使用することによるロバスト性利点を示す理論的解析を行う。 実世界のドライバインタラクションデータを用いた実験で,提案手法の操作性,安全性,模倣性能を実証した。

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