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modular parameter sharing
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分布式持续学习
分布式继续学习研究了多智能体在其环境中独立面对独特任务并逐步开发和分享知识的交叉点。通过引入数学框架,捕捉了分布式继续学习的关键方面,包括智能体模型和统计异质性、持续分布转移、网络拓扑和通信限制。我们提出了三种信息交换模式:数据实例,完整模
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