A Distributional Framework for Risk-Sensitive End-to-End Planning in Continuous MDPs
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in efficient planning in deterministic or stochastic high-dimensional domains with continuous action spaces leverage backpropagation through a model of the environment to directly optimize action sequences. However, existing methods typically do not take risk into account when optimizing in stochastic domains, which can be incorporated efficiently in MDPs by optimizing a nonlinear utility function of the return distribution. We bridge this gap by introducing Risk-Aware Planning using PyTorch (RAPTOR), a novel unified framework for risk-sensitive planning through end-to-end optimization of commonly-studied risk-sensitive utility functions such as entropic utility, mean-variance optimization and CVaR. A key technical difficulty of our approach is that direct optimization of general risk-sensitive utility functions by backpropagation is impossible due to the presence of environment stochasticity. The novelty of RAPTOR lies in leveraging reparameterization of the state distribution, leading to a unique distributional perspective of end-to-end planning where the return distribution is utilized for sampling as well as optimizing risk-aware objectives by backpropagation in a unified framework. We evaluate and compare RAPTOR on three highly stochastic MDPs, including nonlinear navigation, HVAC control, and linear reservoir control, demonstrating the ability of RAPTOR to manage risk in complex continuous domains according to different notions of risk-sensitive utility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».