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面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)軌跡與資源聯(lián)合優(yōu)化

計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 頁(yè)數(shù): 10 2023-05-10
摘要: 無(wú)人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV)因其機(jī)動(dòng)、靈活的特點(diǎn)被廣泛地應(yīng)用于搜索、跟蹤等任務(wù)。在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning,ML)算法加以利用,可以顯著提高無(wú)人機(jī)集群的智能。聯(lián)邦學(xué)習(xí)(federated learning,FL)作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu),因訓(xùn)練過(guò)程中只需要進(jìn)行模型參數(shù)傳輸,更加適用于帶寬... (共10頁(yè))

聯(lián)邦學(xué)習(xí)無(wú)人機(jī)群降低能耗軌跡優(yōu)化資源分配

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