Uncertainty aware behavioral cloning using Bayesian Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Leveraging demonstrations to learn complex maneuvers is a handy technique to teach robots when other techniques like reinforcement learning are difficult to implement.However, the world is diverse and partially observable, and generating demonstrations under all possible situations in hard.As a result, a lot of times the robot's decision on the situation it has not seen earlier is wrong.One line of potential solutions to handle this problem of incorrect decision-making at previously unseen situations begins with equipping the robots with a sense of confidence in their decisions.In this work, we develop one such technique using a data-driven probabilistic method.Specifically, we use a Bayesian Neural Network to generate a cheap to obtain quantity for the robot to gauge its confidence of doing well in a given situation.These different situations are more relatable to the real world in the sense that the differences between them are unobservable.We show the scalability and consistency of our approach to such situations in high dimensional simulated and real robotic domains.Also, we show that such a confidence based solution allows making an informed decision about when to invoke a fallback strategy.One fallback strategy is to request more data.We empirically show that providing data only when requested results in increased data-efficiency.This is crucial in the real-world as data is expensive and painstaking to obtain.I would first like to thank my first co-supervisor Dr. Doina Precup for allowing me to be part of the RLLab and for her constant support throughout during the duration of my thesis.I would deeply thank my second co-supervisor Dr. David Meger for allowing me the opportunity to work in the Mobile Robotics Lab and for his constant guidance, and feedback on my work.I am also grateful to him for the amount of time he had taken out of his schedule weekly and ease me through the challenging process of doing a fruitful and constructive work.Dr. David Meger
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».