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...
1、为了克服现有技术中集中式单代理强化学习与半分布式的多代理强化学习算法易泄露用户数据与可扩展性差的缺点,本发明提出车联网中基于联邦强化学习的任务调度与资源分配方法,将联邦学习引入深度强化学习的离线学习环节中,采用完全分布式的算法,实现分布式的任务卸载与资源分配,避免了用户数据外泄,保护了用户的隐私,在高动...
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...
为了解决跨域环境中各个自治域节点客户端的数据孤岛问题和数据隐私问题,本文提出基于去中心化的联邦学习技术来实现深度强化学习智能体的域间协同训练和域内隐私保护,并且设计了一种更适用于跨域环境特征的联邦模型参数合并算法,使用差分隐私提高了联邦学习的安全性,使用去中心化设计提升了联邦学习的容错性和可用性.最后,...
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..
本发明提出了基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法,包括:构建空地无线通信缓存网络,获取空地无线通信缓存网络的累计平均吞吐量;基于所述累计平均吞吐量,构建无人机轨迹的优化目标函数;将无人机中的缓存替换模型构建为第一MDP模型,将无人机的轨迹设计构建为第二MDP模型;基于所述优化目标函数,采用联邦...
专利权项:1.一种基于联邦强化学习的移动边缘缓存与推荐方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、构建移动网络架构;S2、基于所述移动网络架构,构建内容传输模型;S3、基于所述移动网络架构,构建内容流行度模型;S4、基于所述移动网络架构,构建节点接触模型;S5、基于内容流行度模型,构建缓存替换模型;S6、基于内容流行度模型和节...
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。