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Zijian Zhao
Zijian Zhao
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New Transformer Framework Bridges MARL to SARL for Enhanced Coordination
研究人员开发了共识多智能体Transformer（CMAT），一个旨在弥合合作多智能体强化学习（MARL）与分层单智能体强化学习（SARL）的新型框架。CMAT使用Transformer编码器处理大型联合观测空间，并通过分层决策机制解决广泛的联合动作空间问题。该机制自回归地生成一个高级共识向量，使智能体能够在潜在空间中就策略达成一致，并同时生成与顺序无关的动作。在StarCraft II、Multi-Agent MuJoCo和Goog…
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AutoFed框架增强个性化联邦流量预测
研究人员开发了AutoFed，一个新颖的个性化联邦学习（PFL）框架，用于流量预测任务。该框架通过实现隐私保护的协作训练，解决了标准联邦学习中固有的数据孤岛和非IID问题。AutoFed采用提示学习方法，并结合客户端对齐的适配器，将本地数据提炼成共享的提示矩阵，然后该矩阵用于条件化每个客户端的个性化预测器。这种方法消除了手动调整超参数的需要，这是实际部署中的一个重大障碍，并在真实数据集上展示了卓越的性能。