論文の概要: Deep Binary Reinforcement Learning for Scalable Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05704v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 01:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 12:26:55.945451
• Title: Deep Binary Reinforcement Learning for Scalable Verification
• Title（参考訳）: スケーラブルな検証のためのディープバイナリ強化学習
• Authors: Christopher Lazarus and Mykel J. Kochenderfer
• Abstract要約: バイナライズニューラルネットワーク(BNN)に特化したRLアルゴリズムを提案する。 Atari環境でBNNを訓練した後、ロバスト性特性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.44006029119672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of neural networks as function approximators has enabled many advances in reinforcement learning (RL). The generalization power of neural networks combined with advances in RL algorithms has reignited the field of artificial intelligence. Despite their power, neural networks are considered black boxes, and their use in safety-critical settings remains a challenge. Recently, neural network verification has emerged as a way to certify safety properties of networks. Verification is a hard problem, and it is difficult to scale to large networks such as the ones used in deep reinforcement learning. We provide an approach to train RL policies that are more easily verifiable. We use binarized neural networks (BNNs), a type of network with mostly binary parameters. We present an RL algorithm tailored specifically for BNNs. After training BNNs for the Atari environments, we verify robustness properties.
• Abstract（参考訳）: 関数近似器としてのニューラルネットワークの利用は、強化学習(RL)の多くの進歩を可能にした。 ニューラルネットワークの一般化力とRLアルゴリズムの進歩は、人工知能の分野を再燃させた。 そのパワーにもかかわらず、ニューラルネットワークはブラックボックスと見なされ、安全クリティカルな設定での使用は依然として課題である。 近年,ネットワークの安全性を認証する手段として,ニューラルネットワーク検証が登場している。 検証は難しい問題であり、深層強化学習で使用されるような大規模ネットワークに拡張することは困難である。 より容易に検証可能なRLポリシーをトレーニングするためのアプローチを提供する。 主にバイナリパラメータを持つネットワークの一種であるバイナライズニューラルネットワーク(BNN)を使用している。 本稿では,BNNに特化したRLアルゴリズムを提案する。 Atari環境でBNNを訓練した後、ロバスト性特性を検証する。

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