公开(公告)号：CN116822574A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310636538.0

申请日：2023-05-31

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 里亚兹乌拉汗 ,  苏丹阿尔玛迪 ,  格兰巴德沙 ,  任晓龙 ,  瑞嘉

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种基于海马回放和深度强化学习的多智能体感知框架，包括海马回放模块和深度强化学习模块；所述海马回放模块用于使感知代理端回放过去的经验并从中学习；所述深度强化学习模块用于使代理端学习和适应当前环境。将海马特征与深度强化学习相结合，能够模拟海马回放过去经验并利用它们来指导决策，同时融合深度学习算法以提高决策过程的效率。

公开(公告)号：CN116701928A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310612029.4

申请日：2023-05-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 瑞嘉 ,  阿曼乌拉 ,  里亚兹乌拉汗 ,  任晓龙

IPC: G06F18/214 ,  G06F21/64 ,  G06F21/60 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了个性化联邦学习的区块链增强循环蒸馏引导信道解耦框架，所述框架包括以下部分：建立蒸馏引导的信道解耦联邦学习框架；将区块链集成到联邦学习过程中；采用循环蒸馏，并将自我蒸馏引入个性化联邦学习中。本发明具有个性化机器学习模型的效率和安全性高，隐私泄露风险低的优点。

公开(公告)号：CN116579416A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310431723.6

申请日：2023-04-19

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 瑞嘉 ,  阿曼乌拉 ,  里亚兹乌拉汗 ,  唐荣江 ,  任晓龙

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/0455 ,  G06F21/62 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的多代理异构学习框架，包括以下步骤：S1，使用自编码器进行本地辨别性特征提取；S2，在非独立同分布数据上进行联邦学习；S3，使用区块链进行梯度和权重隐私保护；S4，使用选择性梯度追踪实现通信效率和更快收敛，本发明具有更快的训练收敛速度、更高的通信效率，且隐私性和保密性高的优点。