📖 对比学习 - 文本挖掘:利用CMC或SwAV算法,从文本数据中提取有价值的信息。🚀 强化学习 - 智能供应链优化:通过SARSA或Rainbow DQN算法,优化供应链管理,提高效率。🤖 强化学习 - 无人机导航:利用TRPO算法,实现无人机的自主导航和决策。🌿 强化学习 - 能源管理:通过强化学习算法,智能管理能源消耗,实现节能...
参数聚合:服务器端的聚合操作只聚合强化学习算法中的参数(如 Q 值或值函数的神经网络权重),并不会聚合完整的模型结构(如 Transformer 或 GNN 模型结构),因为每个代理只在其本地环境中进行强化学习训练。 总结 在这个 FRL 框架中,本地模型是强化学习模型,而聚合的内容是强化学习模型中的 Q 值参数或值函数参数,...
该策略包括根据agent的个数对所有agent的传输模型权重进行加权平均。然而,当应用到强化学习时,这种方法有几个缺点。「在强化学习中,策略和评估网络比较容易出现不稳定,模型参数的平均可能会进一步加剧这种不稳定」。此外,对多个agent的模型权重进行平均往往会限制在不相同的场景中应用。例如在自动驾驶过程中,从探索农村道...
abstractTranslation: 我们考虑联合离线强化学习(RL)的问题,在这种情况下,分布式学习代理必须仅使用根据不同未知行为策略生成的小型预收集数据集来协作学习高质量的控制策略。简单地将标准离线强化学习方法与标准联邦学习方法相结合来解决这个问题可能会导致策略表现不佳。作为回应,我们开发了联邦集成导向离线强化学习算法(FEDO...
这也是头一次听说,强化学习算法输入的状态,输入的动作,然后还可以接着把输入的动作当做状态重新输入回去再生成新的动作的,太牛了,这idea太超前了。这里就不说这里的actor网络和critic网络都是使用同一个参数表示的这种小问题了,这个伪代码表示的算法流程已然惊艳了。
这就是联邦强化学习(FRL)。 联邦强化学习以三个步骤运行。首先,每个智能体都有一个 Q 网络,而且这个 Q 网络的输出是通过高斯差分方法加密保护的,每个智能体也都会收集其他智能体的 Q 网络输出;然后,智能体会构建一个神经网络,比如多层感知机模型,根据收集的其它智能体的输出和自己的 Q 网络输出计算全局的 Q ...
PARL 强化学习 PARL(PAddle Reinfocement Learning)是高性能、灵活的强化学习框架,提供可复现性保证,大规模并行支持能力,复用性强且具有良好扩展性。 通过复用通用算法库里面已经实现好的算法,开发者可以很快地在不同算法间切换,保持了高效的迭代频率。PARL 的算法库涵盖了从经典的 DDPG,PPO, TD3 等算法,到并行的...
数智创新 变革未来强化学习与联邦学习结合 强化学习与联邦学习简介 强化学习与联邦学习的相似性 强化学习与联邦学习的结合方式 结合后的算法优化策略 算法收敛性与性能分析 安全性与隐私保护 应用场景与实例 未来发展趋势与挑战目录 强化学习与联邦
专利摘要显示，本申请公开了一种基于联邦强化学习的无人机模型剪枝方法及系统，涉及联邦学习、强化学习技术，包括：在剪枝轮次，服务器使用强化泛化剪枝方法(RGP)对全局模型进行剪枝，得到剪枝后的模型；服务器筛选获得参与本轮次预训练的客户端，并将剪枝后模型或全局模型下发至本轮次的客户端；客户端接收服务器发送的...
联邦强化学习以三个步骤运行。首先,每个智能体都有一个 Q 网络,而且这个 Q 网络的输出是通过高斯差分方法加密保护的,每个智能体也都会收集其他智能体的 Q 网络输出;然后,智能体会构建一个神经网络,比如多层感知机模型,根据收集的其它智能体的输出和自己的 Q 网络输出计算全局的 Q 网络输出;最后,它会基于全局 Q ...