BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-15T00:00:00Z Achieving Tighter Finite-Time Rates for Heterogeneous Federated Stochastic Approximation under Markovian Sampling 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新算法FedHSA，旨在解决时间相关数据下的异质联邦随机近似问题。该算法保证收敛，并实现样本复杂度的线性加速，为协作强化学习和优化提供了理论基础。 🏷️ 标签 FedHSA 协作强化学习 异质联邦 收敛 随机近似 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
