May, 2024

基于高斯过程的时间变化系统的未来感知安全主动学习

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TL;DR本文介绍了一种安全的主动学习框架（T-IMSPE），针对时间变化的系统，解决了漂移、季节变化和动态行为引起的复杂性，提高了模型质量，并通过玩具和真实世界的例子进行了实证研究。
high-cost systemsdata-driven modelssafe active learningtime-varying systemst-imspe
发现论文，激发创造
  • 基于高斯过程的安全主动学习用于时间序列建模

    通过使用高斯过程和非线性外部输入结构在考虑给定安全约束条件的情况下，活跃地学习时间序列模型，使用动态探索输入空间生成适用于时间序列模型学习的数据，然后通过逐步确定安全要求和过去观察结果来对输入轨迹进行参数化分析，并在技术应用中进行实证评估，结果显示我们的方法在现实技术用例中的有效性。

    Feb, 2024

  • 高效计算的高斯过程在主动学习中的安全界限

    基于自适应采样的高斯过程后验中极值中位数的可证明安全边界为活动学习提供了有效的安全约束，以便在物理系统中进行设计空间的探索。

    Feb, 2024

  • 全球安全连续学习：高效知识传递

    通过转移安全顺序学习，实现在给定的观测下全局探索多个不相交的安全区域，并以与传统安全学习方法相当的计算量下，以更低的数据消耗学习任务。

    Feb, 2024

  • 高斯过程状态空间模型中的主动学习

    本文研究了高斯过程状态空间模型的主动学习。通过决定其输入，我们可以通过 GPSSM 最优地学习系统的潜在状态，以便选择最具信息量的输入。我们提出了两种逼近潜在状态下 GPSSM 的互信息的方法，并在多个物理系统中进行了评估。

    Jul, 2021

  • 高斯过程状态空间模型本地主动学习

    本文提出了一种基于高斯过程状态空间模型的主动学习策略，旨在获取状态操作空间有界子集上的准确模型，并通过模型预测控制集成探索过程中收集的信息和自适应改进探索策略。

    May, 2020

  • 高阶不确定模型中的实时自适应安全关键控制与高斯过程

    本文提出了一种适应不确定参数系统的自适应在线学习框架，以确保非平稳环境下的安全临界控制；该方法包括两个阶段，第一阶段基于稀疏高斯过程算法改进，第二阶段提出了基于高阶控制屏障函数的安全过滤器与学习模型相结合，并通过实时障碍物避免实验证明了算法的有效性。

    Feb, 2024

  • 主动学习高斯过程动力学

    本文提出了利用高斯过程回归中自然产生的信息理论特性的主动学习策略，尊重系统动态 imposed 约束下的抽样过程，并在高不确定度区域选择抽样点，以实现探索性行为和数据高效训练。该方法在大量数值基准测试中得到验证。

    Nov, 2019

  • 交互式机器学习的安全探索

    该论文提出了一个新的 Interactive Machine Learning 算法，通过一个基于高斯过程先验的框架来避免不安全的决策并优化决策效率，应用到安全贝叶斯优化和安全的 deterministic Markov Decision Processes 中，实验证明该算法优于其他算法。

    Oct, 2019

  • 高斯过程回归对未知动力系统的安全验证

    提出了一种使用高斯过程的验证框架来对不确定动态系统进行抽象，并利用已有方法对不确定马尔可夫过程进行安全验证，该方法在多个例子中得到了验证。

    Apr, 2020

  • 一种用于工程回归问题的基于物理知识的高斯过程谱

    通过结合机器学习技术和基于物理推理的方法，本文引入一系列可能的高斯过程模型，以提高基于有限数据的预测模型建立能力。这些方法可以显著减少对数据收集的依赖，并增强模型的可解释性。

    Sep, 2023