arXiv · cs.AI· Alexander W. Goodall·· 11 天前AI 评分27
RecReg：基于恢复式屏蔽的强化学习正则安全性质保障框架
RECREG: Recovery-based Shielding for Regular Safety Properties in Reinforcement Learning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Alexander W. Goodall
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23445v1
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AI 导读
研究者提出 RecReg，一个通过恢复式屏蔽（recovery-based shielding）在强化学习中强制执行非马尔可夫正则安全性质的安全 RL 框架。该框架统一支持不同层级的先验知识与安全保证，论文主要在表格型设定下构建理论基础，提供了相关工作所缺乏的严格安全性与收敛性保证。基于 MASA-Safe-RL 库的大量实验表明 RecReg 学习高效且与理论相符，作者还概述了使用 SOTA model-based RL 扩展到深度 RL 领域的方案。
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