論文の概要: Will My Robot Achieve My Goals? Predicting the Probability that an MDP Policy Reaches a User-Specified Behavior Target
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16462v2
- Date: Tue, 2 Apr 2024 21:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:47:24.269742
- Title: Will My Robot Achieve My Goals? Predicting the Probability that an MDP Policy Reaches a User-Specified Behavior Target
- Title（参考訳）: 私のロボットは目標を達成するか? MDPポリシーがユーザ特定行動目標に到達する確率を予測する
- Authors: Alexander Guyer, Thomas G. Dietterich,
- Abstract要約: 自律的なシステムがタスクを実行する場合、ユーザの目標を達成する確率のキャリブレーションされた見積もりを維持する必要がある。
本稿では,ユーザの目標が目標間隔として指定される設定について検討する。
我々は、共形予測を反転させて確率推定を計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.99669411766284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As an autonomous system performs a task, it should maintain a calibrated estimate of the probability that it will achieve the user's goal. If that probability falls below some desired level, it should alert the user so that appropriate interventions can be made. This paper considers settings where the user's goal is specified as a target interval for a real-valued performance summary, such as the cumulative reward, measured at a fixed horizon $H$. At each time $t \in \{0, \ldots, H-1\}$, our method produces a calibrated estimate of the probability that the final cumulative reward will fall within a user-specified target interval $[y^-,y^+].$ Using this estimate, the autonomous system can raise an alarm if the probability drops below a specified threshold. We compute the probability estimates by inverting conformal prediction. Our starting point is the Conformalized Quantile Regression (CQR) method of Romano et al., which applies split-conformal prediction to the results of quantile regression. CQR is not invertible, but by using the conditional cumulative distribution function (CDF) as the non-conformity measure, we show how to obtain an invertible modification that we call Probability-space Conformalized Quantile Regression (PCQR). Like CQR, PCQR produces well-calibrated conditional prediction intervals with finite-sample marginal guarantees. By inverting PCQR, we obtain guarantees for the probability that the cumulative reward of an autonomous system will fall below a threshold sampled from the marginal distribution of the response variable (i.e., a calibrated CDF estimate) that we employ to predict coverage probabilities for user-specified target intervals. Experiments on two domains confirm that these probabilities are well-calibrated.
- Abstract（参考訳）: 自律的なシステムがタスクを実行する場合、ユーザの目標を達成する確率のキャリブレーションされた見積もりを維持する必要がある。
その確率が望ましいレベルを下回ると、適切な介入ができるようにユーザに警告するべきです。
本稿では,ユーザの目標を,固定地平線で測定した累積報酬などの実数値パフォーマンスサマリーの目標区間として指定した設定について考察する。
この手法は,各時間に$t \in \{0, \ldots, H-1\}$で,最終累積報酬がユーザ指定の目標区間$[y^-,y^+]に該当する確率のキャリブレーションされた推定値を生成する。
この推定値を使用することで、確率が指定された閾値以下に低下した場合、自律システムは警報を発生させることができる。
我々は、共形予測を反転させて確率推定を計算する。
我々の出発点は、ロマノらによるコンフォーマル化量子回帰(CQR)法であり、量子回帰の結果に分割等角予測を適用する。
CQRは可逆ではないが、条件付き累積分布関数(CDF)を非整合度尺度として使用することにより、Probability-space Conformalized Quantile Regression (PCQR)と呼ばれる可逆的な修正を得る方法を示す。
CQRと同様に、PCQRは有限サンプルの限界保証付き条件付き予測区間を生成する。
PCQRを逆転することにより、ユーザ特定対象区間のカバレッジ確率を予測するために使用する応答変数(キャリブレーションCDF推定)の限界分布からサンプリングした閾値以下で自律システムの累積報酬が低下する確率が保証される。
2つの領域の実験は、これらの確率が十分に校正されていることを確認した。
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