Creative Commons Atttribution-Noncommercial-Share Alike Abstract-Robots som använder inlärda perceptuella modeller i den verkliga världen måste på ett säkert sätt kunna hantera fall där de tvingas fatta beslut i scenarier som skiljer sig från något av deras träningsexempel. Det är dock känt att moderna metoder för djupinlärning ger oberäkneliga eller osäkra förutsägelser när de ställs inför nya ingångar. Dessutom, senaste ensemble, bootstrap och avhopp metoder för att kvantifiera neurala nätverk osäkerhet kan inte effektivt ge exakta osäkerhetsuppskattningar när frågas med ingångar som skiljer sig mycket från deras träningsdata. I stället för att villkorslöst lita på förutsägelserna i ett neuralt nätverk för oförutsägbara verkliga data, använder vi en autoencoder för att känna igen när en fråga är ny, och återgå till ett säkert tidigare beteende. Med denna förmåga kan vi använda ett autonomt djupinlärningssystem i godtyckliga miljöer, utan hänsyn till om det har fått lämplig utbildning. Vi demonstrerar vår metod med en visionsstyrd robot som kan utnyttja sitt djupa neurala nätverk för att navigera 50% snabbare än en säker baslinjepolicy i bekanta typer av miljöer, samtidigt som den återgår till tidigare beteende i nya miljöer så att den säkert kan samla in ytterligare träningsdata och kontinuerligt förbättras. En video som illustrerar vårt tillvägagångssätt finns på http://groups.csail.mit.edu/rrg/videos/safe visual navigation. Detaljerade villkor
Richter och Roy REF använder en auto-encoder som en anomali detektor för att avgöra när en högdimensionell tillstånd är onormal, och återgå till en säker politik.
Safe Visual Navigation via Deep Learning and Novelty Detection
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}