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Efficient Communication for Federated Regret Minimization: Federated UCBVI for Heterogeneous Agents
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内容提要
本文提出了一种联邦上置信界值迭代算法（Fed-UCBVI），旨在解决联邦学习中的后悔最小化问题。该算法在异构代理环境中具有低通信复杂度和高学习效率。
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关键要点
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提出了一种联邦上置信界值迭代算法（Fed-UCBVI）。
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该算法旨在解决联邦学习中的后悔最小化问题。
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在异构代理环境中，该算法具有低通信复杂度和高学习效率。
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增加代理数量时，通信复杂度仅小幅增加。
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提高了多代理场景下的学习效率。
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