基於神經網路動態模型的可驗證安全強化學習

該文提出了一種新的學習方法，用於在非線性神經動態系統中學習可驗證的安全控制策略，同時最大限度地提高整體性能，並通過課程學習、增量驗證和初始狀態相關控制器等技術，成功地將可驗證的安全範圍擴展到比現有方法大一個數量級。