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分散多智能体学习的通信高效负载平衡
分散多智能体学习（DML）通过保护数据隐私实现协作模型训练。然而，代理资源的内在异质性（计算、通信和任务大小）可能导致训练时间的巨大变化。为减少在异质环境中的训练时间，我们提出了一种用于分散多智能体学习的通信高效的训练工作负载平衡方法（Co
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2 months ago
基于剪枝和恢复的联邦学习
在异构环境中，提出了一种新颖的联邦学习训练框架，考虑了真实环境中客户端的各种网络速度差异。该框架集成了异步学习算法和修剪技术，有效解决了传统联邦学习算法在涉及异构设备的场景中的低效问题，同时解决了异步算法中某些客户端训练不充分和过时问题。通
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4 months ago
通过漂移正则化的非独立同分布数据上的联邦学习
在异构环境中，我们提出了一个名为 LfD（Learning from Drift）的方法，通过漂移估计和漂移正则化两个关键组件，该方法有效地在训练模型时防止性能下降，并在非独立同分布（Non-IID）数据的联邦学习中表现出优越性。
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10 months ago
VER：基于策略的强化学习扩展导致在具身重组中出现导航
Variable Experience Rollout (VER) is a reinforcement learning technique that scales on-policy learning in heterogeneous
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2 years ago
分层蒙特卡洛树搜索的自动驾驶车辆分散协作规划
这篇论文介绍了一种基于蒙特卡洛树搜索的去中心化合作规划方法，通过使用宏操作来描述自动驾驶车辆在不同的环境中的合作规划，实现不同交通参与者之间的协调和显式建模。
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6 years ago
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