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 ...
在今年最重要的图形学大会(SIGGRAPH 2022)上, NVIDIA 的论文合著者将发表创纪录的 16 篇研究论文,推动神经渲染、3D 模拟、全息技术等领域的发展。 NVIDIA 在图形学研究领域的最新学术合作取得了丰硕的成果,包括能够顺利模拟运动动作的强化学习模型、用于虚拟现实的超薄全息眼镜以及隐藏式光源照明条件下的物体实时渲染技术...