通过将人工智能（ai）与边缘计算相结合，边缘智能利用终端设备和边缘服务器的计算和通信能力，在数据产生的地方进行处理，从而实现人工智能的大规模和高效部署。其中一项关键技术是隐私保护的机器学习范式 federated learning（fl），该范式使数据所有者能够在无需将原始数据传输到第三方服务器的情况下训练模型。然而，fl...
边缘智能通过结合人工智能和边缘计算，在数据产生的地方进行处理，实现大规模和高效部署。分层联邦学习框架减少节点故障和设备退出。作者提出了一种具有联邦深度强化学习和联邦学习的分散式缓存算法。
