278499記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 敵対的攻撃と訓練を通じた強化学習の頑健化に関する調査（Robust Deep Reinforcement Learning Through Adversarial Attacks and Training: A Survey）
2 分で読了
0 views

敵対的攻撃と訓練を通じた強化学習の頑健化に関する調査

（Robust Deep Reinforcement Learning Through Adversarial Attacks and Training: A Survey）

#Adversarial Attack #Reinforcement Learning
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

ケントくん

博士！強化学習が敵対的攻撃をまともに受けるとかって聞いたんだけど、それってどんな感じなの？

マカセロ博士

そうじゃな、ケントくん。強化学習は学習した環境で優れたパフォーマンスを発揮するが、意図的なノイズや不確実な状況下では動作が不安定になることがあるんじゃ。つまり、学習環境以外の突発的な変化に耐えにくい側面があるんじゃよ。

ケントくん

ふむふむ、それでどうやってその弱点を克服しようとしているの？

マカセロ博士

それについては今回の論文が詳しく述べておるよ。敵対的な状況を意図的に作り出し、それを通じて強化学習エージェントを訓練することで、より頑強なモデルを作り上げる試みじゃ。エージェントが不測の事態にも対応できるようになるのが目的なんじゃな。

引用情報

著者: 未知
論文名: “Robust Deep Reinforcement Learning Through Adversarial Attacks and Training: A Survey”
ジャーナル名: 未知
出版年度: 未知

論文研究シリーズ
前の記事
シミュレーション参照値を用いたML-UQ較正統計量の検証：感度解析
（Validation of ML-UQ calibration statistics using simulated reference values: a sensitivity analysis）
次の記事
ハイブリッド量子-古典計算に備えるコンピュータ科学者の教育
（Training Computer Scientists for the Challenges of Hybrid Quantum-Classical Computing）
関連記事
ヘッブ学習による自律的異種群制御
（Emergent Heterogeneous Swarm Control Through Hebbian Learning）
EXPANSE: 深層継続・進行学習システム
（EXPANSE: A Deep Continual / Progressive Learning System for Deep Transfer Learning）
視覚的再ローカリゼーションによる効率化と精度向上
（VRS-NeRF: Visual Relocalization with Sparse Neural Radiance Field）
ホログラフィック背景とタキオン凝縮
（Holographic backgrounds and tachyon condensation）
回転機械の故障診断における不確実性を考慮した深層学習モデルの評価
（Evaluating deep learning models for fault diagnosis of a rotating machinery with epistemic and aleatoric uncertainty）
深い非弾性散乱におけるチャーム生成のNLO計算
(NLO Calculations for Charm Production in DIS)
関連タグ
#Adversarial Attack #Reinforcement Learning
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
医療登録データ上での動的治療レジームに対する深層強化学習
（Deep Reinforcement Learning for Dynamic Treatment Regimes on Medical Registry Data）
  • 論文研究
3D顔ランドマークの高精度化
（Joint Voxel and Coordinate Regression for Accurate 3D Facial Landmark Localization）
  • 論文研究
レビューを用いた多ポインター共注意ネットワーク
（Multi-Pointer Co-Attention Networks for Recommendation）
  • 論文研究
K–12 STEMにおける計算的思考の現象学的再定義
（Toward a Phenomenology of Computational Thinking in K-12 STEM）
  • 論文研究
x86/64向け仮想ブレークポイント
（Virtual Breakpoints for x86/64）
  • 論文研究
1次元相対論粒子の弱束縛状態の解析
（Weakly (and not so weakly) bound states of a relativistic particle in one dimension）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む