将知识从已有的标记域转移到新的域时，往往会发生域转移，由于域之间的差异导致性能下降。 领域适应是缓解这一问题的一个突出方法。 目前已有许多预先训练好的神经网络用于特征提取。 然而，很少有工作讨论如何在源域和目...

神经体系结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)通过自动发现最优的体系结构，在有效减少网络设计的人工工作量方面显示了巨大的潜力。 值得注意的是，尽管目标检测在计算机视觉中具有重要的意义，但到目前为止，NAS算法...

导读:本书系统地介绍了强化学习，内容包括强化学习概述、强化学习预备知识、强化学习基础、表格求解法、近似求解法、实践与前沿六部分，系统、条理，涵盖了强化学习的方方面面。理论与实践结合，偏重实践应用，通过算法原理与...

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本篇文章分享论文『Attacking and Defending Deep Reinforcement Learning Policies』，深度强化学习中的对抗攻击和防御。