UACER: Ensemble-Ansatz steigert Robustheit im adversarialen Reinforcement Learning
Robustes adversariales Reinforcement Learning gewinnt zunehmend an Bedeutung, wenn Agenten in realen Umgebungen mit unsicheren Störungen umgehen müssen. In diesem Ansatz wird das Training häufig als Nullsummenspiel zwis…