論文の概要: Convergence of Gradient-based MAML in LQR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06588v2
• Date: Fri, 15 Sep 2023 17:22:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 17:27:36.599989
• Title: Convergence of Gradient-based MAML in LQR
• Title（参考訳）: LQRにおける勾配型MAMLの収束性
• Authors: Negin Musavi and Geir E. Dullerud
• Abstract要約: 本研究の目的は,システム2次最適 (LQR) に適用した場合のMAML (Modelagnostic Meta-learning) の局所収束特性を検討することである。 この研究は、LQRにおけるMAMLの収束を示すための単純な数値結果も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2328446298523066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The main objective of this research paper is to investigate the local convergence characteristics of Model-agnostic Meta-learning (MAML) when applied to linear system quadratic optimal control (LQR). MAML and its variations have become popular techniques for quickly adapting to new tasks by leveraging previous learning knowledge in areas like regression, classification, and reinforcement learning. However, its theoretical guarantees remain unknown due to non-convexity and its structure, making it even more challenging to ensure stability in the dynamic system setting. This study focuses on exploring MAML in the LQR setting, providing its local convergence guarantees while maintaining the stability of the dynamical system. The paper also presents simple numerical results to demonstrate the convergence properties of MAML in LQR tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,線形系2次最適制御(lqr)に適用されるモデル非依存メタラーニング(maml)の局所収束特性を検討することである。 MAMLとそのバリエーションは、回帰、分類、強化学習といった分野における過去の学習知識を活用することで、新しいタスクに迅速に適応するための一般的な技術となっている。 しかし、その理論的保証は非凸性と構造のため未知のままであり、動的システム設定における安定性の確保がさらに困難である。 本研究は, 動的システムの安定性を維持しつつ, 局所収束保証を提供するLQR設定におけるMAMLの探索に焦点を当てた。 また,LQRタスクにおけるMAMLの収束特性を示すため,単純な数値計算結果も提示する。

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