incentive mechanism | BriefGPT

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面向联合学习的自主控制器设计：用于连接和自动驾驶车辆
本论文提出了一种新的基于大规模无线连接的联邦学习框架，用于设计连接和自动驾驶车辆（CAVs）的自主控制器。使用联合训练模型，应对 CAVs 参与联邦学习过程的不同和数据质量的多样化，提出了动态联邦近端算法（DFP）。在此基础上，设计了基于合
PDF3 years ago
交易数据以学习：设备联邦学习的激励机制
采用博弈论设计一种有效的激励机制来解决联邦学习中用户参与之间的难题，同时解决由于学习过程中隐私泄露而导致的效果下降问题。
PDF4 years ago
基于 Stackelberg 博弈的联邦学习工人激励
本文研究了分布式学习方法（如联邦学习）的一个难点，即异构工作者的性能问题，提出了一个激励机制，使用 Stackelberg game 方法得到了平衡解，并指出了机器学习模型拥有者如何在有限的预算下最好地决定工作人数的问题。该实验结果表明，机
PDF5 years ago
IJCAIFaRM: 自发本地化场景中信息聚合的公平奖励机制（扩展版）
本研究介绍了一种名为 FaRM 的机制，它是一种纳什激励机制，专注于支持基于本地活动的信息聚合，为代理人提供公平奖励，这是通过使用对抗恶意代理人的技术，衡量代理人的历史行为记录，并解决其他潜在问题来实现的。
PDF5 years ago
移动网络中有效联邦学习的激励设计：合同理论方法
本研究采用合同理论设计一种有效的激励机制，以促进具有高质量（即高准确性）数据的移动设备参加联合学习，并在提高学习准确性的同时，加强数据隐私保护和安全性。
PDF5 years ago