論文の概要: Stability Via Adversarial Training of Neural Network Stochastic Control
of Mean-Field Type
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00874v1
- Date: Tue, 27 Sep 2022 11:37:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 17:10:13.273260
- Title: Stability Via Adversarial Training of Neural Network Stochastic Control
of Mean-Field Type
- Title（参考訳）: 平均場型ニューラルネットワーク確率制御の逆訓練による安定性
- Authors: Julian Barreiro-Gomez and Salah Eddine Choutri and Boualem Djehiche
- Abstract要約: これは、システム状態や制御入力などの変数の分布を問題に組み込むデータ駆動平均場型制御のクラスである。
本稿では,ニューラルネットワークによる解の近似の有効性を検証し,その安定性を評価する手法を提案する。
我々は、より堅牢なニューラルネットワークを得るために、逆入力でトレーニングセットを拡大することで安定性を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we present an approach to neural network mean-field-type
control and its stochastic stability analysis by means of adversarial inputs
(aka adversarial attacks). This is a class of data-driven mean-field-type
control where the distribution of the variables such as the system states and
control inputs are incorporated into the problem. Besides, we present a
methodology to validate the feasibility of the approximations of the solutions
via neural networks and evaluate their stability. Moreover, we enhance the
stability by enlarging the training set with adversarial inputs to obtain a
more robust neural network. Finally, a worked-out example based on the
linear-quadratic mean-field type control problem (LQ-MTC) is presented to
illustrate our methodology.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークの平均場型制御へのアプローチと,その確率的安定性を逆入力(別名逆攻撃)を用いて解析する。
これはデータ駆動平均場型制御のクラスであり、システム状態や制御入力などの変数の分布が問題に組み込まれている。
さらに,ニューラルネットワークによる解の近似の有効性を検証し,その安定性を評価する手法を提案する。
さらに,学習セットを逆入力で拡張し,より頑健なニューラルネットワークを得ることにより,安定性を高める。
最後に,線形二乗平均場型制御問題 (LQ-MTC) に基づく実例を示し,提案手法について述べる。
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