論文の概要: Scalable Kernel Inverse Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23952v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:06:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:30.833414
• Title: Scalable Kernel Inverse Optimization
• Title（参考訳）: スケーラブルカーネル逆最適化
• Authors: Youyuan Long, Tolga Ok, Pedro Zattoni Scroccaro, Peyman Mohajerin Esfahani,
• Abstract要約: 逆最適化は、専門家の意思決定者の未知の目的関数を過去のデータセットから学習するためのフレームワークである。 我々は IO 目的関数の仮説クラスをカーネルヒルベルト空間の再現に拡張する。 代表者定理の変種が特定の訓練損失を負うことを示し、有限次元凸最適化プログラムとして問題の再構成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.799896314754615
• License:
• Abstract: Inverse Optimization (IO) is a framework for learning the unknown objective function of an expert decision-maker from a past dataset. In this paper, we extend the hypothesis class of IO objective functions to a reproducing kernel Hilbert space (RKHS), thereby enhancing feature representation to an infinite-dimensional space. We demonstrate that a variant of the representer theorem holds for a specific training loss, allowing the reformulation of the problem as a finite-dimensional convex optimization program. To address scalability issues commonly associated with kernel methods, we propose the Sequential Selection Optimization (SSO) algorithm to efficiently train the proposed Kernel Inverse Optimization (KIO) model. Finally, we validate the generalization capabilities of the proposed KIO model and the effectiveness of the SSO algorithm through learning-from-demonstration tasks on the MuJoCo benchmark.
• Abstract（参考訳）: 逆最適化(英: Inverse Optimization、IO)は、専門家の意思決定者の未知の目的関数を過去のデータセットから学習するためのフレームワークである。 本稿では、IO目的関数の仮説クラスを再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)に拡張し、無限次元空間への特徴表現を強化する。 代表者定理の変種が特定の訓練損失を負うことを証明し、有限次元凸最適化プログラムとして問題の再構成を可能にする。 カーネル手法に共通するスケーラビリティ問題に対処するため,提案したKernel Inverse Optimization (KIO)モデルを効率的に学習するための逐次選択最適化(SSO)アルゴリズムを提案する。 最後に,提案したKIOモデルの一般化能力とSSOアルゴリズムの有効性を,MuJoCoベンチマークによる実演課題の学習を通じて検証する。

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