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,...
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...
由于普通DQN计算时会过高地估计Q值,所以采用DDQN,在原始的Double Q-Learning算法里面,有两个价值函数(value function),一个用来选择动作(当前状态的策略),一个用来评估当前状态的价值。从而使整个强化学习更稳定。 具体思路是FL服务器首先执行随机设备选择来初始化状态,将权值状态放入DDQN中的一个DQN中,DQN生成一个动...
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 网络...
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...
5、深度强化学习(Deep Reinforcement Learning DRL) 深度强化学习:使用神经网络构建强化学习主体的方法。 使用深度强化学习原因:强化学习面对的情景多种多样,环境、行为、回报很难穷尽,只要有输入就一定有输出,神经网络面对没有见过的情况也能做出选择。 Value-Based Method,将关注点放在回报上: ...
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
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 ...
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 ...
联邦强化学习(Federated Reinforcement Learning),arxiv.org/abs/1901.08755 联邦强化学习框架示意图 在强化学习领域中,当状态的特征空间很小、训练数据有限时,构建高质量的策略是很有挑战性的。由于数据和模型的隐私限制,直接从一个智能体迁移数据或者知识到另一个智能体是不行的。具体来说,作者们假设智能体不会分享...