deep kernel learning (DKL) and related techniques aim to combine the
representational power of neural networks with the reliable uncertainty
estimates of gaussian processes. One crucial aspect of these models is
本研究提出了一种基于 Deep Kernel Learning 的框架,用于对具有复杂规范的随机动态系统进行控制合成,采用时态逻辑规范,并使用 Deep Kernel Learning 从数据中学习未知系统,并将其正式抽象为 Interval Markov Decision Process 进行带有正确性保证的控制合成。通过对包括一种 5 维非线性随机系统在内的各种基准测试的验证,证明了该方法的有效性,并展示了与最先进的竞争方法相比,使用 Deep Kernel Learning 进行控制合成的显著优势。