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Domain Randomization
Domain Randomization
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新的JAX框架加速了渗透测试的强化学习
研究人员开发了NASimJax，一个基于JAX的新框架，旨在加速渗透测试的强化学习（RL）。该框架显著提高了现有模拟器的速度，使得在比以往更大、更复杂的网络场景中进行训练成为可能。该系统引入了一种处理大动作空间的新方法，并研究了提高跨不同网络拓扑的零样本策略泛化能力的方法。
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开发者使用领域随机化训练鲁棒性强化学习智能体
一位开发者在利用领域随机化训练强化学习智能体方面取得了进展。该技术有助于创建更鲁棒的智能体，开发者已成功实施该技术以提高机器人处理推搡的能力。此外，相关 Arduino 代码中的后处理步骤已大大减少。
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自适应强化学习增强四旋翼飞行器飞行控制
研究人员开发了一种新的基于深度强化学习的四旋翼飞行器自适应控制系统。该系统通过主动预测和响应实时扰动来增强飞行控制，超越了传统的域随机化方法。在Crazyflie微型四旋翼飞行器上的实际测试表明，即使在质量变化和不对称载荷等显著变化下，其轨迹跟踪性能也优于现有方法。