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Dec, 2023
PGN：对深度强化学习的扰动生成网络
PGN: A perturbation generation network against deep reinforcement learning
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Xiangjuan Li, Feifan Li, Yang Li, Quan Pan
TL;DR
提出一种新的生成模型来攻击代理并探索深度强化学习的易受攻击性，通过针对深度强化学习的行动一致性率和新的有效性与隐蔽性测量指标，实现针对性攻击和非针对性攻击，并展示了该方法相比其他算法在攻击的效果和隐蔽性方面的优势以及验证深度强化学习易受攻击性的高效快速性。
Abstract
deep reinforcement learning
has advanced greatly and applied in many areas. In this paper, we explore the
vulnerability
of
deep reinforcement lea
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