Nash Equilibria and Pitfalls of Adversarial Training in Adversarial Robustness Games
Nash Equilibria and Pitfalls of Adversarial Training in Adversarial Robustness Games
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对抗鲁棒性博弈中的纳什均衡和对抗训练的陷阱
DOI：
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Zhang, Hongyang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Balcan, Maria-Florina;Pukdee, Rattana;Ravikumar, Pradeep;Zhang, Hongyang
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具有连续动作集的随机虚拟游戏
DOI：
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发表时间：
2014
期刊：
Journal of Economics Theory
影响因子：
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作者：
Steven Perkins;D. Leslie
通讯作者：
D. Leslie
DOI：
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发表时间：
2019-03
期刊：
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影响因子：
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作者：
A. Suggala;Praneeth Netrapalli
通讯作者：
A. Suggala;Praneeth Netrapalli
人工智能白皮书2017
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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作者：
Ninomiya;Y.;Zhao;W. and Saga;Y.;独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
通讯作者：
独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会
DOI：
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发表时间：
2018-05
期刊：
arXiv: Machine Learning
影响因子：
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作者：
Dimitris Tsipras;Shibani Santurkar;Logan Engstrom;Alexander Turner;A. Madry
通讯作者：
Dimitris Tsipras;Shibani Santurkar;Logan Engstrom;Alexander Turner;A. Madry
连续零和博弈的最佳反应动力学
DOI：
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
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作者：
J. Hofbauer;S. Sorin
通讯作者：
S. Sorin