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  1. TOOL · CL_252114 ·

    新方法通过对抗性采样增强深度强化学习策略的鲁棒性

    研究人员开发了一种名为Adversarial Importance Sampling (Advis) 的新方法,用于增强深度强化学习 (DRL) 策略在对抗性攻击下的鲁棒性。Advis 通过在现有训练轨迹上使用重要性采样来优化可验证的最坏情况回报,无需额外的环境交互或辅助网络。为了促进研究和可复现性,创建了一个名为advrl的模块化PyTorch库,提供了各种鲁棒性方法和对抗性攻击的实现。研究还强调了针对广泛攻击者评估策略的重要性,因…