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Achieving Tighter Finite-Time Rates for Heterogeneous Federated Stochastic Approximation under Markovian Sampling
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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。
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关键要点
- 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。
- 该算法保证收敛于正确点，并在样本复杂度上实现了M倍的线性加速。
- 研究重点在于协作强化学习和优化，特别是处理马尔可夫数据和局部算子根异质性的问题。
- FedHSA为异质联邦强化学习问题提供了重要的理论基础。
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