Knowledge and Model-Driven Deep Reinforcement Learning for Federated Edge Learning

Federated edge learning (FEL) integrates federated learning (FL) into edge computing systems to improve communication efficiency and data privacy. We investigate a practical FEL system, where the computing and communication resources are dynamic and heterogeneous among workers, and the local data ar...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE Global Communications Conference (Online) s. 3926 - 3931
Hlavní autoři:	Li, Yangchen, Zhao, Lingzhi, Yang, Feng
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 08.12.2024
Témata:	Convergence Deep reinforcement learning Dynamic scheduling Edge computing Federated learning Heuristic algorithms optimization System dynamics Time factors Training Transforms
ISSN:	2576-6813
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!