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基于高斯混合模型的分布式強化學習算法魯棒性優(yōu)化

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摘 要：當前，分布式強化學習假設所有智能體均能正常工作，但在實際情況中可能存在異常智能體。為此，提出了一種基于高斯混合模型的聚類方法，用于優(yōu)化分布式強化學習算法。首先，計算智能體上傳梯度對應的高斯分布概率。其次，根據(jù)高斯分布更新聚類模型參數(shù)，并重復執(zhí)行上述步驟直至收斂。最后，根據(jù)聚類模型篩選異常梯度。（剩余6969字）

試讀結束

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