从模仿学习到强化学习:冷启动阶段通过模仿学习初始化策略,然后使用强化学习不断优化。 异构环境适应:强化学习使得模型能够适应设备的异构特性,提升联邦学习的效率和效果。 总体而言,强化学习让 FedRank 的设备选择策略更具适应性、灵活性和长期优化能力,从而在动态和异构的联邦学习环境中实现更好的模型训练效果。 是的,...
联邦强化学习的核心问题是如何将来自多个agent的见解聚合为一个。常见的解决方法是将每个agent的模型权重的平均值带入到一个通用模型(FedAvg)中。相反,「本文提出了一种新的联邦学习策略FedFormer,它利用Transformer Attention对来自不同agent模型的嵌入进行上下文聚合」。在此过程中,主要是根据当前agent的环境和学习到的...
通过定制一种强化学习算法来提出AutoFL,该算法在存在随机运行时方差、系统和数据异构性的情况下,学习并确定每个FL模型聚集了哪些K个参与设备和每个设备的执行目标。 1 INTRODUCTION 背景 最近,联合学习(FL)使智能手机能够协作训练共享ML模型,同时将所有原始数据保存在设备上。这种分散的方法是在训练深度神经网络(DNN)时...
飞桨深度学习平台工具组件,包括 PaddleHub 迁移学习、PARL 强化学习、PALM 多任务学习、PaddleFL 联邦学习、PGL 图神经网络、EDL 弹性深度学习计算、AutoDL 自动化深度学习、VisualDL 训练可视化工具等,旨在推动前沿深度学习技术的产业化落地,满足多样的产业需求。下面带来飞桨深度学习平台工具组件详细解读,核心内容 3993 字,...
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
横向联邦学习(Horizontal Federated Learning)或特征对对齐的联邦学习(Feature-Aligned Federated Learning):参与者们业务相似,数据的特征重叠多,样本重叠少(比如不同地区的两家银行),就可以通过上传参数,在服务器中聚合更新模型,再将最新的参数下放完成模型效果的提升。
2. 强化学习与联邦学习的结合：（1） 在联邦学习框架下，多个智能体可以在保持数据隐私的前提下共享模型...
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迁移学习、元学习、强化学习、联邦学习等 1、迁移学习（Transfer Learning）直观理解：站在巨⼈的肩膀上学习。根据已有经验来解决相似任务，类似于你⽤骑⾃⾏车的经验来学习骑摩托车。专业理解：将训练好的内容应⽤到新的任务上，即将源域（被迁移对象）应⽤到⽬标域（被赋予经验的领域）。迁移学习不是...