论文笔记：Safe Active Learning for Multi-Output Gaussian Processes

AndrewGSD

已于 2022-04-04 22:52:22 修改

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分类专栏：强化学习路径规划;算法;人工智能论文笔记文章标签：经验分享

于 2022-04-04 22:41:34 首次发布

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这篇论文探讨了一种利用高斯回归进行安全探索的主动学习方法，特别是在多输出场景下的应用。作者提供了不确定性的边界分析和算法复杂性的评估，并通过Theorem2和Theorem3证明了算法的收敛性。附带的代码实现有助于理解和应用该方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

论文名称：Safe Active Learning for Multi-Output Gaussian Processes

1.论文见此链接：Link

2. 论文要点：

1）、该文章利用高斯回归去帮助实现主动学习的safety exploration, 主要从下面公式去推导得到multi-output 高斯回归，

在这里插入图片描述

2）、该文章提供了不确定bound的分析以及算法复杂性的分析：

在这里插入图片描述

2）、该文章提供了收敛性证明：

Theorem 2和Theorem 3保证了该算法的收敛性：
在这里插入图片描述

论文代码：Link

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