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Robust Deep Reinforcement Learning in Robotics via Adaptive Gradient-Masked Adversarial Attacks
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内容提要
本研究提出了一种自适应梯度遮罩强化（AGMR）攻击方法，旨在解决深度强化学习在机器人控制中的脆弱性。AGMR通过动态识别关键状态和优化对抗策略，显著提高了对抗攻击的有效性和受害者代理的鲁棒性，实验结果表明其优于现有方法。
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关键要点
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深度强化学习在机器人控制中的应用面临环境扰动带来的脆弱性。
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提出了一种自适应梯度遮罩强化（AGMR）攻击方法，旨在提高对抗攻击的有效性和受害者代理的鲁棒性。
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AGMR通过动态识别关键状态维度和优化对抗策略来增强攻击效果。
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实验结果显示，AGMR在削弱受害者代理性能方面优于现有的对抗攻击方法。
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AGMR还通过对抗防御机制提升了受害者代理的鲁棒性。
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