统统皆是映射：DQN模子的安全性问题：鲁棒性与对抗攻击
关键词：
1. 配景先容
1.1 问题的由来
在深度学习领域，Deep Q-Network（DQN）因其在复杂环境下的决策能力而受到广泛关注。DQN通过学习环境的“状态-动作”映射，能够有效地探索和学习最佳行为策略。然而，随着DQN在实际应用中的普及，对其安全性问题的关注也日益增加。特殊是对于具有鲁棒性的需求，即模子在面对输入扰动时仍能保持稳定和正确的决策，显得尤为重要。
1.2 研究现状
目前，关于DQN模子的研究重要集中在提升其性能、扩展应用范围以及解决安全问题上。在提升性能方面，研究人员尝试改进网络结构、优化训练策略以及引入新的损失函数。在扩展应用上，DQN已被应用于游戏、自动驾驶、呆板人控制等多个领域。然而，针对DQN模子的安全性，尤其是鲁棒性和对抗攻击的研究，仍旧处于起步阶段，但仍有许多进展。
1.3 研究意义
深入明白DQN模子的安全性问题，特殊是鲁棒性和对抗攻击，对于保障智能体系在实际应用中的可靠性至关重要。这不但有助于避免因模子误判而导致的安全隐患，还能推动智能体系的妥当发展。通过提升DQN模子的鲁棒性，可以加强其在复杂和不确定环境中的顺应能力，从而在更广泛的领域内实现更安全、更可靠的自动化决策。
1.4 本文结构
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