强化学习与联邦学习的相似性强化学习与联邦学习结合强化学习与联邦学习的相似性优化目标1.强化学习和联邦学习都致力于优化模型的性能。2.两者的目标都是通过训练得到能够在特定任务中表现优秀的模型。3.优化目标需要通过不断的迭代和调整来实现。强化学习和联邦学习在优化目标方面具有相似性,两者都是希望通过训练得到一...
本文提出的FAVOR数据框架,旨在通过智能选择设备来提高联邦学习的性能。基于强化学习,FAVOR的目的是通过学习主动选择每个通信轮中设备的最佳子集,来加速和稳定联邦学习过程,以抵消非iid数据引入的偏差。 BACKGROUND AND MOTIVATION 我们演示了如何在每一轮正确选择客户端设备,以提高非IID数据上的联合学习性能。 A.Federated ...
3.现有的深度强化学习算法主要应用于单个机器人,模型训练需要大量的经验样本,而经验样本的采集工作以及使用经验样本进行模型训练的工作完全由单个机器人完成,导致模型训练效率极低。技术实现要素:4.本技术实施例提供了基于联邦学习的强化学习的模型聚合方法以及相关设备,用于基于多机器人强化学习的深度强化学习算法,来提升...
基于深度强化学习的联邦学习客户端智能选取方法及系统 本发明公开了一种基于深度强化学习的联邦学习客户端智能选取方法及系统,该方法包括:联邦平台通过从联邦服务市场环境中收集客户端的状态作为输入,输入到基于策略网络的客户端选择智能体中,输出客户端选择方案;联邦平台根据当前环境状况以及客户端选择方案从... 张尧学,...
1.本发明属于人工智能领域,具体针对在复杂任务下多智能体协作过程中面临的协作开销大以及协作效率低等问题,设计了一种基于深度强化学习的多智能体联邦协作方法,通过结合联邦学习技术,降低基于深度强化学习的多智能体协作过程中的开销,提高多智能体协作的效率。
1.本发明涉及路径规划与无线通信资源分配领域,具体涉及一种基于联邦强化学习的机器人通信控制方法、系统及设备。 背景技术: 2.物联网的爆炸式发展加速了智能机器人在工业控制和家庭自动化领域的大规模应用。为了更好地在机器人系统中提供新的服务,系统常常需要大量的通信、计算和数据资源,而这些资源可能需要本地设备从...
I一种基于联邦强化学习的数据中心空调整能把握方法与流程:1.本创造涉及数据中心人工智能领域,具体而言是一种基于联邦强化学习的数据中心空调整能把握方法。背景技术:2..
在车网互动和微电网分论坛上,香港城市大学董朝阳教授作了题为“自适应个性化联邦强化学习在包含电动汽车与可再生能源的储能系统的能量管理应用”的报告。小编征得专家同意,与您分享精彩报告,欢迎品读!作者简介董朝阳教授,IEEE Fellow,香港城市...
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苏黎世联邦理工大学的优化故障缓解与恢复行动强化学习-博士PhD(PhD position in reinforcement learning for optimal fault mitigation and recovery actions in the operation of complex industrial assets)专业详情,针对各个专业进行了详细的介绍,包括申请要求,申请材