[发明专利]一种基于值迭代网络的跨领域联邦学习模型及方法有效
| 申请号： | 201811346991.3 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109711529B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 申珺怡;卓汉逵 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 510275 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于值迭代网络的跨领域联邦学习模型及方法，该模型包括：数据准备单元，用于通过使用网格地图的路径规划领域作为训练环境，将同一地图中的两个不同部分观测状态作为联邦学习两个领域各自的输入；Federated‑VIN网络建立单元，用于建立基于值迭代网络的Federated‑VIN网络结构，构建源领域与目标领域的值迭代模块的全连接，并根据新构建的网络定义新的关于两领域的联合损失函数；迭代单元，用于于训练时对两领域的VI模块分别进行前向计算，通过VI模块实现若干次值迭代；后向更新单元，用于后向计算更新网络参数，根据该联合损失函数交替后向更新两领域的VIN参数及全连接参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 值迭代 网络 领域 联邦 学习 模型 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于值迭代网络的跨领域联邦学习模型，包括：数据准备单元，用于通过使用网格地图的路径规划领域作为训练环境，将同一地图中的两个不同部分观测状态作为联邦学习两个领域各自的输入；Federated‑VIN网络建立单元102，用于建立基于值迭代网络VIN的Federated‑VIN网络结构，构建源领域与目标领域的值迭代模块VI的全连接，每个连接权重对应源领域与目标领域之间该对动作的相似度，并根据新构建的Federated‑VIN网络定义新的关于两领域的联合损失函数；值迭代执行单元，用于于训练时对两领域的VI模块分别进行前向计算，通过VI模块实现若干次值迭代；后向更新单元，用于后向计算更新网络参数，根据所述联合损失函数交替后向更新两领域的VIN参数及全连接参数。
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