論文の概要: Feasibility Consistent Representation Learning for Safe Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11718v1
• Date: Mon, 20 May 2024 01:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:33:17.426321
• Title: Feasibility Consistent Representation Learning for Safe Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 安全な強化学習のための相反する表現学習の可能性
• Authors: Zhepeng Cen, Yihang Yao, Zuxin Liu, Ding Zhao,
• Abstract要約: FCSRL(Fasibility Consistent Safe Reinforcement Learning)という新しいフレームワークを導入する。 本フレームワークは、表現学習と実現可能性指向の目的を組み合わせることで、安全RLのために生の状態から安全関連情報を識別し、抽出する。 本手法は,従来の表現学習ベースラインよりも安全性に配慮した埋め込みを学習し,優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.258227763316228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of safe reinforcement learning (RL), finding a balance between satisfying safety constraints and optimizing reward performance presents a significant challenge. A key obstacle in this endeavor is the estimation of safety constraints, which is typically more difficult than estimating a reward metric due to the sparse nature of the constraint signals. To address this issue, we introduce a novel framework named Feasibility Consistent Safe Reinforcement Learning (FCSRL). This framework combines representation learning with feasibility-oriented objectives to identify and extract safety-related information from the raw state for safe RL. Leveraging self-supervised learning techniques and a more learnable safety metric, our approach enhances the policy learning and constraint estimation. Empirical evaluations across a range of vector-state and image-based tasks demonstrate that our method is capable of learning a better safety-aware embedding and achieving superior performance than previous representation learning baselines.
• Abstract（参考訳）: 安全強化学習(RL)の分野では、安全制約を満たすことと報酬性能を最適化することのバランスを見つけることが大きな課題である。 この取り組みにおける重要な障害は、安全制約の推定であり、通常は、制約信号のスパースな性質から報酬の計量を推定するよりも難しい。 この問題に対処するため,FCSRL(Fasibility Consistent Safe Reinforcement Learning)という新しいフレームワークを導入する。 本フレームワークは、表現学習と実現可能性指向の目的を組み合わせることで、安全RLのために生の状態から安全関連情報を識別し、抽出する。 自己指導型学習技術とより学習可能な安全基準を活用して,政策学習と制約推定を強化する。 ベクトル状態および画像に基づくタスクの多岐にわたる経験的評価は,本手法が従来の表現学習ベースラインよりも優れた安全性を学習し,優れた性能を実現することができることを示す。

関連論文リスト

• A Survey of Constraint Formulations in Safe Reinforcement Learning [15.593999581562203]
  現実世界の問題に強化学習を適用する場合、安全性は重要です。 一般的な安全なRLアプローチは、期待される累積報酬を最大化する制約付き基準に基づいている。 近年のRLの安全性向上努力にもかかわらず、この分野の体系的な理解は依然として困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T04:40:31Z)
• The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness [56.174255970895466]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。 本稿では,SODE(Safety and Over-Defensiveness Evaluation)ベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:37:06Z)
• Gradient Shaping for Multi-Constraint Safe Reinforcement Learning [31.297400160104853]
  オンライン安全強化学習(RL)は、環境との対話を通じて制約を満たしながらタスク効率を最大化する政策を訓練する。 本稿では,MCセーフなRLアルゴリズムのための統一フレームワークを提案する。 一般ラグランジアンベースの安全なRLアルゴリズムのためのグラディエント・シェーピング(GradS)法を導入し、報酬と制約満足度の両方の観点からトレーニング効率を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-23T00:55:09Z)
• Safeguarded Progress in Reinforcement Learning: Safe Bayesian Exploration for Control Policy Synthesis [63.532413807686524]
  本稿では、強化学習(RL)におけるトレーニング中の安全維持の問題に対処する。 探索中の効率的な進捗と安全性のトレードオフを扱う新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T16:09:43Z)
• State-Wise Safe Reinforcement Learning With Pixel Observations [12.338614299403305]
  本稿では,未知の危険領域に対する安全性の制約を効率的にエンコードする,新しい画素オブザービングセーフなRLアルゴリズムを提案する。 共同学習の枠組みとして,画素観測から導出した低次元潜在空間を用いた潜在力学モデルの構築から着目する。 次に、潜時力学の上に潜時バリアのような機能を構築・学習し、同時にポリシー最適化を行い、それによって安全性と総リターンの両方を改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T20:32:30Z)
• Evaluating Model-free Reinforcement Learning toward Safety-critical Tasks [70.76757529955577]
  本稿では、国家安全RLの観点から、この領域における先行研究を再考する。 安全最適化と安全予測を組み合わせた共同手法であるUnrolling Safety Layer (USL)を提案する。 この領域のさらなる研究を容易にするため、我々は関連するアルゴリズムを統一パイプラインで再現し、SafeRL-Kitに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T06:30:17Z)
• Safe Reinforcement Learning via Confidence-Based Filters [78.39359694273575]
  我々は,標準的な強化学習技術を用いて学習した名目政策に対して,国家安全の制約を認定するための制御理論的アプローチを開発する。 我々は、正式な安全保証を提供し、我々のアプローチの有効性を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T11:43:23Z)
• Conservative Safety Critics for Exploration [120.73241848565449]
  強化学習(RL)における安全な探索の課題について検討する。 我々は、批評家を通じて環境状態の保守的な安全性推定を学習する。 提案手法は,破滅的故障率を著しく低く抑えながら,競争力のあるタスク性能を実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:54:25Z)
• Cautious Reinforcement Learning with Logical Constraints [78.96597639789279]
  適応型安全なパッドディングは、学習プロセス中の安全性を確保しつつ、RL(Reinforcement Learning)に最適な制御ポリシーの合成を強制する。 理論的な保証は、合成されたポリシーの最適性と学習アルゴリズムの収束について利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-26T00:01:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。