論文の概要: Bridging Dimensions: Confident Reachability for High-Dimensional Controllers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04843v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 17:26:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 14:58:49.435110
• Title: Bridging Dimensions: Confident Reachability for High-Dimensional Controllers
• Title（参考訳）: ブリッジ次元:高次元制御器の信頼性
• Authors: Yuang Geng, Souradeep Dutta, Ivan Ruchkin
• Abstract要約: 本稿では,高次元制御器と全閉ループ検証を接続するための一歩を踏み出した。 我々は、最新の検証知識蒸留を利用して近似と妥当性のバランスをとる。 2つのOpenAIジムベンチマークで説得力のあるパフォーマンスを示す2つのインフレーション手法(軌道と行動に基づく)について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1534667887016089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous systems are increasingly implemented using end-end-end trained controllers. Such controllers make decisions that are executed on the real system with images as one of the primary sensing modalities. Deep neural networks form a fundamental building block of such controllers. Unfortunately, the existing neural-network verification tools do not scale to inputs with thousands of dimensions. Especially when the individual inputs (such as pixels) are devoid of clear physical meaning. This paper takes a step towards connecting exhaustive closed-loop verification with high-dimensional controllers. Our key insight is that the behavior of a high-dimensional controller can be approximated with several low-dimensional controllers in different regions of the state space. To balance approximation and verifiability, we leverage the latest verification-aware knowledge distillation. Then, if low-dimensional reachability results are inflated with statistical approximation errors, they yield a high-confidence reachability guarantee for the high-dimensional controller. We investigate two inflation techniques -- based on trajectories and actions -- both of which show convincing performance in two OpenAI gym benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自律システムは、エンドエンドのトレーニングされたコントローラを使ってますます実装される。 このようなコントローラは、イメージを主要なセンシングモードの1つとして、実システムで実行される決定を行う。 ディープニューラルネットワークは、そのようなコントローラの基本的なビルディングブロックを形成する。 残念ながら、既存のニューラルネットワーク検証ツールは数千の次元を持つ入力にスケールしない。 特に個々の入力(ピクセルなど)が明確な物理的意味を持たない場合。 本稿では,高次元制御器と全閉ループ検証を接続するための一歩を踏み出した。 我々の重要な洞察は、高次元コントローラの挙動が状態空間の異なる領域におけるいくつかの低次元コントローラと近似できるということである。 近似と検証可能性のバランスをとるために,最新の検証認識知識蒸留法を利用する。 そして、低次元到達可能性結果が統計的近似誤差で膨らむと、高次元コントローラに対する高信頼到達可能性保証が得られる。 トラジェクトリとアクションに基づく2つのインフレーション手法を調査し、どちらも2つのOpenAIジムベンチマークで説得力のあるパフォーマンスを示している。

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