核心概念
CoCoRL ermöglicht das Lernen von Sicherheitsbeschränkungen aus Demonstrationen mit unbekannten Belohnungen und gewährleistet Sicherheit in verschiedenen Umgebungen.
摘要
Das Paper stellt CoCoRL vor, eine Methode zur Inferenz von gemeinsamen Sicherheitsbeschränkungen in CMDPs aus Demonstrationen mit unbekannten Belohnungen. Es zeigt, dass CoCoRL Sicherheit garantiert und gute Leistungen erbringt, auch bei der Übertragung von Einschränkungen auf neue Aufgaben oder Umgebungen. Das Experiment in Gridworld-Umgebungen zeigt, dass CoCoRL konsistent sichere Richtlinien liefert und sich bei der Übertragung bewährt. In der Fahrumgebung erzielt CoCoRL ebenfalls konsistent sichere Ergebnisse und gute Leistungen im Vergleich zu IRL-basierten Methoden. IL übertrifft CoCoRL in der In-Distribution-Evaluation, scheitert jedoch bei der Übertragung auf neue Aufgaben und Umgebungen.
Gridworld-Umgebungen:
- CoCoRL garantiert Sicherheit und konvergiert zu den besten sicheren Lösungen.
- IRL-basierte Methoden lernen keine sicheren Richtlinien.
- IL liefert gute Ergebnisse in der In-Distribution-Evaluation, versagt jedoch bei der Übertragung.
Fahrumgebung:
- CoCoRL gewährleistet Sicherheit und erzielt gute Leistungen.
- IRL produziert oft unsichere Richtlinien.
- IL übertrifft CoCoRL in der In-Distribution-Evaluation, scheitert jedoch bei der Übertragung.
統計資料
CoCoRL garantiert Sicherheit und konvergiert zu den besten sicheren Lösungen.
IRL-basierte Methoden lernen keine sicheren Richtlinien.
IL liefert gute Ergebnisse in der In-Distribution-Evaluation, versagt jedoch bei der Übertragung.
引述
"CoCoRL garantiert Sicherheit und erzielt starke Leistungen, auch bei der Übertragung von Einschränkungen auf neue Aufgaben oder Umgebungen."
"IL übertrifft CoCoRL in der In-Distribution-Evaluation, scheitert jedoch bei der Übertragung auf neue Aufgaben und Umgebungen."