本研究提出了一种无专家在线迁移学习的方法，解决了深度强化学习在复杂任务中的探索不足和高数据需求问题，通过利用外部知识简化学习过程，显著降低了学习复杂性和收敛时间。

本文研究了在上传之前对本地模型参数进行量化，以减少联邦学习的收敛时间。通过随机量化和综合优化计算、通讯资源和量化比特数，保证了最小收敛时间和能源、量化误差的要求。该方法加速了收敛速度，并为选择量化误差容忍度提供了见解。

本文旨在通过量化本地模型参数，最小化联邦学习的总收敛时间。利用随机量化对FL算法进行收敛分析，优化计算、通讯资源和量化比特数，满足能源和量化误差的要求。方法可加速收敛速度，提供量化误差容忍度的选择。

本文研究了通过量化本地模型参数来减少联邦学习的收敛时间，并优化了计算、通信资源和量化比特数。该方法可以加速收敛速度，并为选择量化误差容忍度提供有用的见解。

本文研究了以余弦基函数为基础的无记忆单变量连续函数逼近方法，通过有监督学习获得逼近系数。该方法简单且具有可控的收敛时间和误差调整，通过仿真实例展示了其性能。