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实体 Guy Amir

Guy Amir

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  1. TOOL · CL_16209 ·

    研究人员分析深度强化学习中的对抗性输入

    研究人员开发了一个新的框架来分析深度强化学习（DRL）系统中的对抗性输入。该框架引入了“对抗性率”指标，该指标改编自ProVe系列，用于量化和可视化DRL模型中的对抗性漏洞。目标是通过提供工具和指南来减轻这些输入扰动，从而提高DRL系统的可靠性，特别是在安全关键型应用中。