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Robust Behavior Cloning Via Global Lipschitz Regularization

Created by
  • Haebom

作者

Shili Wu, Yizhao Jin, Puhua Niu, Aniruddha Datta, Sean B. Andersson

概要

本論文は、行動複製(Behavior Cloning、BC)技術の堅牢性を向上させる方法を提示します。 BCは専門家の状態 - 行動ペアデータのみを使用してポリシーを学習するための効果的な模倣学習技術ですが、展開時に観測値に測定誤差や敵対的な妨害が発生する可能性があります。これらのエラーは、エージェントを最適ではなく行動に導く可能性があります。この研究は、グローバルなLipschitz正規化技術を使用して学習された政策ネットワークの堅牢性を高め、それによって様々な警戒されたノルム摂動に対する政策の堅牢性を保証することを証明します。さらに、政策の堅牢性を確保するリプシッツニューラルネットワークを構築する方法を提案し、Gymnasiumのさまざまな環境で実験的に検証します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
グローバルLipschitz正規化による行動複製ベースの政策の堅牢性を改善する新しい方法を提示
Lipschitzニューラルネットワークを活用して測定誤差や敵対攻撃に対する政策の堅牢性を確保
理論的分析と実験的検証によって提案された方法の有効性を実証
Limitations:
提案された方法の効果は、使用される環境およびデータセットに依存し得る。
リプシッツ正規化の強度制御に関するさらなる研究が必要となるかもしれない。
実際の安全 - 重要な分野に適用するための追加の実験と検証が必要です。
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