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不确定环境中的安全强化学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在实际部署机器学习算法时，确保安全是重要的。本文介绍了一种通过实验识别上下文的方法，以解决离散的、外部的环境变化对机器人系统的影响。实验演示了算法的适用性。
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关键要点
- 在实际部署机器学习算法时，确保安全是重要的。
- 现有的安全学习方法通常考虑连续变量，但机器人系统还受到离散的环境变化影响。
- 这些影响可以建模为离散的上下文变量。
- 大多数文献假设上下文变量是已知的，但本研究放弃了这一假设。
- 研究展示了如何在无法直接测量上下文变量时进行安全学习。
- 针对多类分类导出了频率学派的保证，以估计当前的上下文。
- 提出了一种通过实验识别上下文的方法。
- 讨论了保留理论保证的条件，并通过实验演示算法的适用性。
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