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Less is More? Rewards for Network Defense in Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种稀疏奖励机制，以提升网络防御代理在复杂环境中的训练效果。通过验证两种稀疏奖励机制，结果表明其相较于密集奖励，能有效提高代理的有效性和训练稳定性。
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关键要点
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本研究提出了一种稀疏奖励机制，以提升网络防御代理在复杂环境中的训练效果。
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研究验证了两种稀疏奖励机制，结果显示其相较于密集奖励能有效提高代理的有效性和训练稳定性。
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提出了一个超越标准强化学习范式的“真实评价分数”。
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研究在已建立的网络模拟环境中进行验证，发现稀疏奖励具有重要的潜在影响。
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