論文の概要: DR-PETS: Learning-Based Control With Planning in Adversarial Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20660v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 11:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:09.948806
• Title: DR-PETS: Learning-Based Control With Planning in Adversarial Environments
• Title（参考訳）: DR-PETS : 対人環境における計画型学習制御
• Authors: Hozefa Jesawada, Antonio Acernese, Giovanni Russo, Carmen Del Vecchio,
• Abstract要約: DR-PETSはPETSの分布的に堅牢な拡張であり、敵に対する堅牢性を証明している。 p-ワッサーシュタイン曖昧性集合を介して不確実性を定式化し、最悪の場合の摂動計画を可能にする。 振り子安定化とカートポールバランスの実験により、DR-PETSは対向性摂動に対する堅牢性を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.991034728755619
• License:
• Abstract: Ensuring robustness against epistemic, possibly adversarial, perturbations is essential for reliable real-world decision-making. While the Probabilistic Ensembles with Trajectory Sampling (PETS) algorithm inherently handles uncertainty via ensemble-based probabilistic models, it lacks guarantees against structured adversarial or worst-case uncertainty distributions. To address this, we propose DR-PETS, a distributionally robust extension of PETS that certifies robustness against adversarial perturbations. We formalize uncertainty via a p-Wasserstein ambiguity set, enabling worst-case-aware planning through a min-max optimization framework. While PETS passively accounts for stochasticity, DR-PETS actively optimizes robustness via a tractable convex approximation integrated into PETS planning loop. Experiments on pendulum stabilization and cart-pole balancing show that DR-PETS certifies robustness against adversarial parameter perturbations, achieving consistent performance in worst-case scenarios where PETS deteriorates.
• Abstract（参考訳）: 疫病、おそらく逆境、摂動に対する堅牢性を保証することは、信頼できる現実世界の意思決定に不可欠である。 Probabilistic Ensembles with Trajectory Smpling (PETS)アルゴリズムは、本質的にはアンサンブルに基づく確率的モデルによる不確実性を扱うが、構造化された逆数あるいは最悪の不確実性分布に対する保証は欠いている。 そこで本研究では, 敵の摂動に対する堅牢性を証明した DR-PETS を提案する。 p-ワッサーシュタインのあいまいさ集合を介して不確実性を定式化し、min-max最適化フレームワークによる最悪のケース対応計画を可能にする。 PETSは確率性を受動的に説明するが、DR-PETSはPETS計画ループに統合された牽引可能な凸近似を通じて頑健性を積極的に最適化する。 振り子安定化とカートポールバランスの実験から、DR-PETSは逆パラメータの摂動に対する堅牢性を証明し、PETSが劣化する最悪のシナリオにおいて一貫した性能を達成することが示されている。

関連論文リスト

• Pessimistic Iterative Planning for Robust POMDPs [33.73695799565586]
  本稿では,堅牢なメモリベースのPOMDPポリシを計算するための悲観的反復計画(PIP)フレームワークを提案する。 PIP内では、悲観的POMDPに最適化された監督ポリシーを用いて、繰り返しニューラルネットワークを介してFSCを見つけるrFSCNetアルゴリズムを提案する。 各イテレーションでrFSCNetは、悲観的POMDPに最適化された監督ポリシーを使用して、繰り返しニューラルネットワークを介してFSCを見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T14:25:20Z)
• Certifiably Byzantine-Robust Federated Conformal Prediction [49.23374238798428]
  本稿では,悪意のあるクライアントに対する堅牢な共形予測を行う新しいフレームワークRob-FCPを提案する。 我々は、さまざまなビザンチン攻撃の下で、悪意のあるクライアントの多様な割合に対するRob-FCPの堅牢性を実証的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T04:43:30Z)
• The Pitfalls and Promise of Conformal Inference Under Adversarial Attacks [90.52808174102157]
  医療画像や自律運転などの安全クリティカルな応用においては、高い敵の堅牢性を維持し、潜在的敵の攻撃から保護することが不可欠である。 敵対的に訓練されたモデルに固有の不確実性に関して、注目すべき知識ギャップが残っている。 本研究では,共形予測(CP)の性能を標準対向攻撃の文脈で検証することにより,ディープラーニングモデルの不確実性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T18:05:19Z)
• Towards Understanding the Robustness of Diffusion-Based Purification: A Stochastic Perspective [65.10019978876863]
  拡散性浄化(DBP)は、敵の攻撃に対する効果的な防御機構として出現している。 本稿では、DBPプロセスの本質が、その堅牢性の主要な要因であると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T16:10:38Z)
• Uncertainty-Calibrated Test-Time Model Adaptation without Forgetting [55.17761802332469]
  テスト時間適応(TTA)は、与えられたモデルw.r.t.を任意のテストサンプルに適用することにより、トレーニングデータとテストデータの間の潜在的な分散シフトに取り組むことを目指している。 事前の手法は各テストサンプルに対してバックプロパゲーションを実行するため、多くのアプリケーションに対して許容できない最適化コストがかかる。 本稿では, 有効サンプル選択基準を策定し, 信頼性および非冗長なサンプルを同定する, 効率的なアンチフォッティングテスト時間適応法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T05:49:45Z)
• High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization [10.23470075454725]
  因果誤差を推定するための新しい低分散推定器(ペア推定器)を提案する。 モデルと真の実験効果の両方に同じIPW推定器を適用することにより、IPWによる分散を効果的にキャンセルし、より小さな分散を実現する。 提案手法は,IPW推定器自体の複雑な変更を伴わずに,条件付きランダム化設定における因果推論モデルを評価するための,単純かつ強力な解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:22:27Z)
• PETA: Parameter-Efficient Trojan Attacks [10.327226660571121]
  PETAはPLMの重みを損なう新しいトロイの木馬攻撃である。 攻撃者が被害者のトレーニングプロセスについて十分な知識を持っていない場合でも,攻撃成功率とクリーン精度の両方の観点からPETAの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T12:07:44Z)
• Adaptive Conformal Prediction by Reweighting Nonconformity Score [0.0]
  我々は、QRF(Quantile Regression Forest)を用いて、不整合スコアの分布を学習し、QRFの重みを利用して、テストポイントに類似した残差を持つサンプルにより重要度を割り当てる。 提案手法は,仮定のない有限標本境界範囲と訓練条件範囲を満足し,適切な仮定の下で条件付き範囲を確保できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T16:42:19Z)
• Probabilities Are Not Enough: Formal Controller Synthesis for Stochastic Dynamical Models with Epistemic Uncertainty [68.00748155945047]
  複雑な力学系のモデルにおける不確実性を捉えることは、安全なコントローラの設計に不可欠である。 いくつかのアプローチでは、安全と到達可能性に関する時間的仕様を満たすポリシーを形式的な抽象化を用いて合成する。 我々の貢献は、ノイズ、不確実なパラメータ、外乱を含む連続状態モデルに対する新しい抽象的制御法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T07:57:03Z)
• Robustness and Accuracy Could Be Reconcilable by (Proper) Definition [109.62614226793833]
  強靭性と精度のトレードオフは、敵文学において広く研究されている。 局所的不変性の帰納的バイアスを課す不適切に定義された頑健な誤差に由来する可能性がある。 定義上、SCOREは、最悪のケースの不確実性に対処しながら、堅牢性と正確性の間の和解を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T10:36:09Z)

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。