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针对分层联合学习中的动态资源分配和客户端调度：一种两阶段深度强化学习方法
该研究提出了一种名为 “TP-DDPG” 的两阶段深度确定性策略梯度 (DDPG) 框架，用于平衡能量收集驱动的层次化联邦学习系统中的学习延迟和模型准确性。通过将优化决策分为两组，使用 DDPG 在第一阶段学习一组，同时将另一组解释为环境部
PDF13 days ago
物联网分层联邦学习中的设备调度和分配
提出了改进的 K-Center 算法用于设备调度，并引入了基于深度强化学习的方法来分配物联网设备给边缘服务器，证明了在进行 Hierarchical FL 时，调度 50% 的物联网设备通常足以实现收敛，同时延迟和能耗明显降低，而在追求绿色
PDF5 months ago
MM层次化联邦学习在无线网络上的用户分配和资源分配
该论文提出了一种层次化联邦学习（Hierarchical FL）框架，并引入了光谱资源优化算法（SROA）和两阶段迭代算法（TSIA），以实现在无线用户大数据集中能源消耗和延迟降低方面的领先优势。
PDF10 months ago
用于气体使用估计的分层联邦学习激励
本文介绍了一种基于分层联邦学习的天然气使用量估算机制，采用多维度贡献感知的奖励分配函数以鼓励天然气公司和供暖站积极参与，旨在解决传统基于中心化数据处理的隐私风险问题。
PDFa year ago
分层无线网络中的自适应联邦剪枝
本文在无线网络中为分层式联邦学习引入了模型剪枝技术，通过联合优化剪枝比例和无线资源分配，旨在最大化模型收敛速度以达到给定延迟阈值，并通过解耦优化问题和使用 KKT 条件得出了剪枝比例和无线资源分配的闭式解，并通过模拟结果展示了模型剪枝在 H
PDFa year ago
MM基于量化的分层联邦学习：收敛分析与系统设计
本文针对分层联邦学习问题，引入神经网络量化，提出了一种更加严格的收敛界限，优化客户端和边缘云多级聚合策略，同时借助仿真结果验证了策略的有效性。
PDF3 years ago