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Rethinking Adversarial Attacks in Reinforcement Learning from the Perspective of Policy Distribution
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内容提要
本研究提出了一种新颖的分布感知投影梯度下降攻击（DAPGD），旨在解决深度强化学习中的观察信号不确定性问题。该方法通过利用分布相似性进行梯度扰动，综合整个策略分布。实验结果显示，DAPGD在机器人导航任务中的奖励下降效果比最佳基线提高了22.03%。
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关键要点
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深度强化学习在实际应用中面临观察信号的不确定性和不准确性问题。
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提出了一种新颖的分布感知投影梯度下降攻击（DAPGD），利用分布相似性进行梯度扰动。
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DAPGD综合利用整个策略分布，而不仅仅依赖个别样本。
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实验结果显示，DAPGD在机器人导航任务中比最佳基线平均提高了22.03%的奖励下降效果。
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