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 ...
强化学习与联邦学习的相似性强化学习与联邦学习结合强化学习与联邦学习的相似性优化目标1.强化学习和联邦学习都致力于优化模型的性能。2.两者的目标都是通过训练得到能够在特定任务中表现优秀的模型。3.优化目标需要通过不断的迭代和调整来实现。强化学习和联邦学习在优化目标方面具有相似性,两者都是希望通过训练得到一...
基于联邦学习与深度强化学习的电力系统低碳调度研究一、引言随着全球气候变化的加剧,降低碳排放,实现绿色低碳发展已成为世界各国的共同目标。电力系统作为能源消耗和碳排放的主要领域,其调度策略的优化对于减少碳排放、提高能源利用效率具有重要意义。近年来,联邦学习与深度强化学习等人工智能技术的发展为电力系统低碳调度提供...
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...
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...
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...
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。..
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 ...