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J-GLOBAL ID：201802246829864207   整理番号：18A1773069

雑音耐性構造化探査によるシミュレーションの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing Simulations with Noise-Tolerant Structured Exploration

著者 (5件)： Choromanski Krzysztof (Jie Tan and Erwin Coumans are in Google Brain team in Mountain View, CA, USA) ,  Iscen Atil (Jie Tan and Erwin Coumans are in Google Brain team in Mountain View, CA, USA) ,  Sindhwani Vikas (Jie Tan and Erwin Coumans are in Google Brain team in Mountain View, CA, USA) ,  Tan Jie (Jie Tan and Erwin Coumans are in Google Brain team in Mountain View, CA, USA) ,  Coumans Erwin (Jie Tan and Erwin Coumans are in Google Brain team in Mountain View, CA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 2970-2977  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラックボックス最適化に普遍的に使用される標準有限差分法のための簡単なドロップインノイズ耐性置換を提案した。本手法では,パラメータ摂動方向を構造化直交行列の族により定義した。高速Walsh-Hadamard/Fourier変換(FWHT/FFT)を計算する小さなコストでは,このような構造化有限差分は,座標方向またはランダムGauss摂動を用いるバニラ手法と比較して,勾配とJacobiのより高い品質近似を一貫して与えることを示した。Iterative LQRと微分動的計画法のような軌道最適化器は,標準的な有限差分の代わりに雑音のあるブラックボックスダイナミクスを線形化するために使用されるとき,いくつかの古典的連続制御タスクを解くためにより少ない反復を必要とすることを見出した。準ニュートン最適化器(LBFGS)における構造化探索を埋め込むことにより,四足歩行に対するアジャイル歩行と旋回政策を学習することができ,シミュレーションから実際のハードウェアへの移動に成功した。勾配再構成の品質に関する限界を通して著者らの方法を理論的に正当化し,それらを非平滑問題に適用するための基礎を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 差分法 ,  *最適化 ,  *雑音 ,  動的計画法 ,  品質 ,  バニラ ,  微分 ,  ブラックボックス ,  *構造形成 ,  再構成 ,  ハードウェア ,  歩行 ,  高速度 ,  直交性 ,  摂動

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音耐性 ,  構造化 ,  探査 ,  シミュレーション ,  最適化