[发明专利]一种网络化机器学习系统的自适应稀疏度量化方法有效
| 申请号： | 202110564356.8 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113159331B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 衣鹏;洪奕光;雷金龙;李莉;陈杰;梁舒;李修贤;马晓宇 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种网络化机器学习系统的自适应稀疏度量化方法，应用于网络化机器学习系统的智能体，其包括：在当前时间步，某个智能体与目标智能体交换通信信息过程中，采用随机稀疏器对通信信息稀疏化；该智能体计算上一时间步其通信信息与目标智能体的通信信息之间的差异，并采用与该差异负相关的稀疏度作为当前时间步所述随机稀疏器所采用的稀疏度。对随机稀疏器所采用的稀疏度进行自适应调节，可以在确保通信质量的同时，尽量降低通信成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络化 机器 学习 系统 自适应 稀疏 度量 方法 | ||
【主权项】：
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