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 ...
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
53.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,来提升深度强化学习的训练效率。54.请参阅图1,本技术实施例提供的一种面向多机器人协作导航的异步联邦强化学习模型训练方法如下:55.首先,聚合服务器向参与模型训练的每个机器人发送聚合模型(若是第...
本次会议的主题是“以新型电力系统为关键支撑的新型能源体系”。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...
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。..
1、有鉴于此,本发明的目的在于提供一种多无人机辅助车联网下基于联邦深度强化学习的资源分配与协作卸载方法,可取得近优的资源分配策略,并自适应地进行uav协作卸载以更好地平衡其负载。 2、为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:多无人机辅助车联网下基于联邦深度强化学习的资源分配与协作卸载方法,首先,将传输功率...
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。
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刘嘉教授目前是俄亥俄州州立大学电子与计算机工程系的tenure-track助理教授,同时他目前也是Amazon Visiting Academics (AVA)。刘嘉教授是优化与控制领域在机器学习、人工智能、计算机通信网络等方面的新星。曾5年内3次获得IEEE INFOCOM Best Paper Awards以及机器学习领域三大顶会ICML、NeurIPS、ICLR上多次oral和spotlight ...
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