△表3 ：物體分類試驗成果
△圖4 ：物體分類試驗的REIN-EAD可視化示例
方針檢測使命中 ，自適應進犯辦法 ，
面向不確定性的獎賞塑形在每一步供給密布的獎賞 ，并經過強化學習范式消除了對可微環境建模的依靠，一起堅持了模型規范精度 ，平衡了即時猜測精度和長時刻熵最小化
亚洲国产剧情在线网址具身智能体自动迎战对立进犯，清华团队提出自动防护结构-6488avav
方針檢測多個使命上運用一系列像素空間 、能夠有用地減輕實際國際3D環境中的對立補丁進犯
。進步REIN-EAD的功能 ，論文中提出了一種結合了面向不確定性的獎賞塑形的強化戰略學習辦法 。經過對立練習或輸入凈化等手法完成對有害畫面的“被迫防衛”，