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arXiv 提出车联网联邦学习症状驱动遗忘方法
论文针对联邦学习下故障贡献只在道路症状中延迟暴露的问题，提出 ATONE 方法，把遗忘作为聚合规则的一项，通过投影日常驾驶误差与上报症状、单次反向传播打分所有贡献。三个驾驶数据集上，其残留危害比最强基线低 43%–61%，效用距全量重训仅 0.36 分。
arXiv cs.LG14 天前
#车联网
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车联网资源受限下的多判别器 WGAN 框架
论文提出自适应多判别器 Wasserstein GAN（MD-WGAN）框架，结合强化学习与博弈论协调，解决车联网中 GAN 训练的资源编排问题。路侧单元用 DQN 智能体选择判别器子集并管理分布式训练，在 NGSIM 轨迹数据上取得最低 RMSE 与 MAE，CPU 利用率降低约 28%。
arXiv cs.LG24 天前
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FedPGT：时变信道下车联网联邦学习的渐进梯度传输
论文针对车联网联邦学习中车辆移动导致信道快速变化、预设资源分配与稀疏化失效的问题，提出 FedPGT 渐进梯度传输方案。车辆根据瞬时信道条件逐步传输高幅值梯度条目，作者建立收敛界并揭示幂律衰减的收益递减行为。通过每时隙代理变量解耦长期依赖，采用 Lyapunov 漂移加惩罚方法实现在线调度，在 C…
arXiv cs.LG46 天前