如果同时学习边缘计算和联邦学习，推测可能是想做联邦学习里的cross-device场景。神经网络和深度学习近似看...
这些方向底层的理论都是一样的，但是从应用场景，使用范围来说有很大的区别。以联邦学习为例，学习技术...
4、因此,实有必要提供一种基于深度强化学习的车联网联邦学习激励方法和系统以解决上述问题。 技术实现思路 1、本技术提供一种基于深度强化学习的车联网联邦学习激励方法和系统,考虑网联车辆通信及计算资源动态变化特性,构建基于深度强化学习的网联车辆联邦学习激励方法和系统,实现动态交通环境下网联车辆由收益驱动的自主决策...
本发明提供一种基于多智能体强化学习和联邦学习的边缘缓存方法及系统,该方法包括:构建包括状态、动作、奖励和策略的MADRL框架,采用联邦深度学习预测SBS覆盖范围内的流行的内容;基于所述MADRL框架,SBS根据本地状态和相邻SBSs的状态来调整SBS本地缓存的流行的内容。本发明SBS可以预测自己覆盖范围内的内容流行度;并可以有效...
1.本发明属于深度学习技术领域,尤其涉及一种结合联邦学习和强化学习的事物资源信息分配方法及系统。 背景技术: 2.目前:分配问题是一个历史悠久的问题,到现今社会,由于待分配的事物总是远少于需要该事物的个体(需求个体),所以分配问题在生活种的各个方面都非常重要。随着社会的发展,不管需求个体如何变化,其核心(人或...
本发明属于深度学习技术领域,公开了一种结合联邦学习和强化学习的事物资源信息分配方法及系统,需要待分配事物的需求个体有多个,他们需要待分配事物来满足自己的利益或要求,个体带有一定计算能力以及通信能力的设备;该事物的管理和分配由管理者进行统一分配,且该事物并
爱企查为您提供一种异步联邦和强化学习的移动感知边缘缓存系统及方法2024年专利信息查询,包括专利申请信息、专利类别、专利发明人等专利信息查询,让您更轻松的了解一种异步联邦和强化学习的移动感知边缘缓存系统及方法专利信息,查询更多关于一种异步联邦和强化学习的移动感
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主权项:1.一种基于联邦强化学习的移动边缘计算卸载方法,其特征在于,包括:获取用于认知计算所需的观测数据;基于所述观测数据,利用基于联邦学习的分布式DDQN算法进行认知计算,训练DRL智能体,获得移动边缘计算卸载模型,并通过移动边缘计算卸载模型计算获得移动边缘计算卸载策略;通过所述移动边缘计算卸载策略,处理移动设备的边缘...
我们首先从线性控制理论引入鲁棒性指标的无模型近似。我们利用我们的方法为Furuta摆设计控制策略,并在模拟到现实和硬件实验中演示了它们的鲁棒性,其中包括一个显著的分布位移。 在此基础上,研究了将安全表示为一组未知光滑约束的目标导向安全勘...