論文の概要: Observation-Augmented Contextual Multi-Armed Bandits for Robotic Search and Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12583v2
• Date: Sun, 05 Jan 2025 16:52:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:49.18108
• Title: Observation-Augmented Contextual Multi-Armed Bandits for Robotic Search and Exploration
• Title（参考訳）: ロボットによる探索・探索のための観測強化されたコンテキスト多元帯域
• Authors: Shohei Wakayama, Nisar Ahmed,
• Abstract要約: 我々は、観測増強CMAB(OA-CMAB)と呼ばれるコンテキスト多重武装バンディット(CMAB)の新たな変種を導入する。 OA-CMABでは、外部観測は文脈特徴の関数であり、観測結果の上に隠れパラメータを推測する証拠を提供する。 我々は最近開発された確率論的セマンティック・アソシエーション技術に基づいて,OA-CMABに対する頑健なベイズ推定過程を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5990719141691825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new variant of contextual multi-armed bandits (CMABs) called observation-augmented CMABs (OA-CMABs) wherein a robot uses extra outcome observations from an external information source, e.g. humans. In OA-CMABs, external observations are a function of context features and thus provide evidence on top of observed option outcomes to infer hidden parameters. However, if external data is error-prone, measures must be taken to preserve the correctness of inference. To this end, we derive a robust Bayesian inference process for OA-CMABs based on recently developed probabilistic semantic data association techniques, which handle complex mixture model parameter priors and hybrid discrete-continuous observation likelihoods for semantic external data sources. To cope with combined uncertainties in OA-CMABs, we also derive a new active inference algorithm for optimal option selection based on approximate expected free energy minimization. This generalizes prior work on CMAB active inference by accounting for faulty observations and non-Gaussian distributions. Results for a simulated deep space search site selection problem show that, even if incorrect semantic observations are provided externally, e.g. by scientists, efficient decision-making and robust parameter inference are still achieved in a wide variety of conditions.
• Abstract（参考訳）: 我々は,外部情報ソース,例えば人間からの余分な結果観測をロボットが利用する,観察増強型CMAB(OA-CMABs)と呼ばれる,コンテキスト型マルチアームバンディット(CMABs)を新たに導入する。 OA-CMABでは、外部観測は文脈特徴の関数であり、隠れたパラメータを推測する観測結果の上に証拠を与える。 しかし、外部データがエラーを起こしやすい場合は、推論の正確性を維持するための措置を取らなければならない。 この目的のために, 複雑な混合モデルパラメータの先行処理と, セマンティック外部データソースに対するハイブリッド離散連続観測確率を取り扱う確率論的セマンティックデータアソシエーション技術に基づいて, OA-CMABに対するロバストなベイズ推定過程を導出する。 OA-CMABの組合せ不確実性に対処するため、近似自由エネルギー最小化に基づく最適オプション選択のための新しい能動推論アルゴリズムを導出する。 これは、欠陥観測と非ガウス分布を考慮し、CMABのアクティブ推論に関する先行研究を一般化する。 シミュレーションされた深宇宙探索サイト選択問題の結果は、たとえ誤った意味的観察が外部に提供されたとしても、例えば科学者によって、効率的な意思決定と堅牢なパラメータ推論は、まだ様々な条件下で達成されていることを示している。

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