強化学習/安全な強化学習 のバックアップ(No.3)

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  • 1 (2023-12-19 (火) 11:56:36)
  • 2 (2023-12-19 (火) 13:02:51)
  • 3 (2023-12-20 (水) 09:34:06)
  • 4 (2023-12-21 (木) 18:07:57)

安全な強化学習に関するメモ

サーベイ論文 †

• García J and Fernández F (2015). A comprehensive survey on safe reinforcement learning. JMLR 16(42):1437–1480.
  • 安全な強化学習に関する最初のサーベイ論文
• Brunke L, Greeff M, Yuan Z, et al. (2022). Safe learning in robotics: From learning-based control to safe reinforcement learning. Annual Review of Control, Robotics and Autonomous Systems 5:411–444. https://doi.org/10.1146/annurev-control-042920-020211
  • 安全な強化学習に関するサーベイ論文
• Zhao W, He T, Chen R, et al. (2023). State-wise safe reinforcement learning: A survey. IJCAI 2023 Survey Track:6814–6822. https://doi.org/10.24963/ijcai.2023/763
  • 安全な強化学習に関するサーベイ論文。状態ごとに制約付きのMDP (State-wise Constrained MDP)

論文 †

• Ray A, Achiam J, and Amodei D (2019). Benchmarking safe exploration in deep reinforcement learning.　Available from https://openai.com/research/benchmarking-safe-exploration-in-deep-reinforcement-learning
  • OpenAI Safety Gymに関する論文

Workshop †

• Safe RL 2022
  • The 1st International Workshop on Safe Reinforcement Learning Theory and its Applications, IEEE MFI 2022

Web †

• chauncygu (2023). Safe reinforcement learning baselines. GitHub [cited at 2023 Dec 19]. Available from https://github.com/chauncygu/Safe-Reinforcement-Learning-Baselines
  • 安全な強化学習に関する情報をまとめたGitHubページ

コード †

• OpenAI (2019). Safety Gym. [cited at 2023 Dec 19]. Available from https://openai.com/research/safety-gym
  • OpenAIが開発した安全な強化学習に関するベンチマーク環境
• OpenAI (2019). Safety starter agents. GitHub. [cited at 2023 Dec 19]. Available from https://github.com/openai/safety-starter-agents
  • OpenAIが用意した安全な強化学習エージェント