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
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...
基于联邦学习与深度强化学习的电力系统低碳调度研究 经济调度是一种用于电力系统管理的重要方法,其主要目的是为了使电力系统能够满足负荷需求的同时,保障系统运行的经济性和安全性.然而随着国家对于碳排放问题的重视,作... 朱仁杰 - 《黑龙江大学》 被引量: 0发表: 2024年 基于深度强化学习的自适应异步联邦学习方法及...
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...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:深度学习与强化学习。
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..
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。
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