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通过 $l_∞$ 利普希茨策略网络提高强化学习对观测扰动的鲁棒性

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种通用的黑盒认证方法，能够在各种 $l_p$ 范数边界扰动下直接认证平滑策略的累积奖励，并扩展了在动作空间上认证扰动的方法。通过求解凸优化问题确定认证边界，实验证明该方法提高了平均累积奖励的认证下界，且比最先进的技术更高效。

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标签

$l_p$ 范数边界扰动 凸优化问题 动作空间 平滑策略 强化学习 观测 黑盒认证方法
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