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State-Aware Perturbation Optimization for Robust Deep Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种选择性状态感知强化攻击方法（STAR），旨在解决深度强化学习在现实机器人中因环境扰动导致的敏感性问题。实验结果表明，STAR在有效性和隐蔽性方面优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种选择性状态感知强化攻击方法（STAR）。
- STAR旨在解决深度强化学习在现实机器人中因环境扰动导致的敏感性问题。
- 通过优化扰动隐蔽性和状态访问分散性，STAR显著提高了攻击的有效性和隐蔽性。
- 实验结果表明，STAR在性能上优于现有的最新技术基准。
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